该研究首次实现了修辞结构与话题结构的无监督联合建模，提出统一篇章结构表示与双层互学习机制，填补了两类结构长期割裂建模的研究空白。UMLF 不仅在五个数据集上超越现有基线，还在 Qwen2 与 Llama3 等大型语言模型上验证了方法的通用性与鲁棒性。其价值在于为多方对话提供了可迁移的篇章解析框架，显著提升模型的语篇连贯性与语义一致性，并为医学咨询、智能客服等需要深层语篇理解的实际场景奠定了基础，推

越来越多的ACL类会议（ACL、EMNLP、NAACL、Findings等）采用 OpenReview 作为评审平台，这意味着评审过程不仅更公开透明，而且更强调交流与建设性的反馈。在这样的背景下，作为投稿人也逐渐被鼓励参与评审任务，实现“写稿-评稿”双循环。对于很多初次担任审稿任务的学生来说，可能会疑惑：这是不是一份义务劳动？有没有回报？Review不是额外的负担，而是你科研能力成长的加速器。批判

Glances 是一款基于 Python 的跨平台系统监控工具，可以在命令行中以全景式视图展示系统资源使用情况。它的核心理念是 “少即是多（Less is more）”，在一个屏幕中集中展示最重要的信息。CPU 使用率（整体与每个核心）内存、Swap 使用率磁盘 I/O 情况网络传输速率系统负载 Load Average活跃进程列表（PID、CPU、MEM 等）支持 Docker 容器、RAID

LLM-as-a-Judge，顾名思义就是让大型语言模型作为“评审者”来打分其他模型的输出。这种范式背后的基本逻辑是：“如果 GPT-4 是目前最强大的语言理解模型之一，那我们为何不让它来判断其他模型的表现呢？指令跟随任务（Instruction Following）多轮对话生成自由生成文本对比（Freeform Generation）AlpacaEval 就是 LLM-as-a-Judge 范式

方面，如果是大模型的线上服务，需求往往是批量推理吞吐和足够大的显存，RTX 6000 Blackwell 的单卡性能和 96GB 显存非常契合此类需求，可以用于部署 70B 级别模型的加速推理。搜索了一下，好像没有很好的资料，特别是对于其具体的参数上，很多文章都是二手，三手，甚至是洋葱文章，无法做到详细的对比。) 的高带宽 HBM，内存带宽略低。4-bit 量化是更激进的一步，目前主要在研究阶段，

读完这份报告，我常常回想三十年前的科幻：《黑客帝国》、《数码宝贝》把数字世界描绘得既可怖又梦幻。今天那样的想象，正在一步步走进现实。数字世界，确实可能成为另一个五彩缤纷的“家园”。我常问自己：我能为AI的发展做什么？很多时候，答案像暗恋：远远注视、在它需要时伸手帮助，也许就足够了。这是我与 AI 的一种不言而喻的约定——既保持理性批判，又怀抱温柔的好奇心。

二十一世纪是什么时代，是生物工程的时代。这句话在二十世纪末到二十一世纪初都被广泛传播。我高中时期，仍然听到的是生物工程，尤其是基因工程在二十一世纪将会对人类的生活发展有着变革性影响。后来随着互联网和人工智能的发展，信息时代的声音逐渐占据了主流。直到最近几天，剔除了艾滋病基因的双胞胎的出世，让人们对于生物工程又重新关注了起来。在高中时期，我们就已经见过CRISPR基因组编辑技术了，记得当时还是介绍.

人工智能如今早已经深入到我们社会的每一个部分，而且我们会时常被人工智能的新进展所惊艳。例如最近被爆出被认为具有心智的谷歌的Lamda和要让画家失业的DALL-E2等等。DALL-E2的绘画但是当我和小伙伴们提起人工智能时，他们可能会误认为人工智能=机器人。大家认为人工智能是什么呢？可以打在公屏上。就我个人看法而言，人工智能分为无肉体智能和肉体智能。无肉体智能：AlphaGo/Zero, 微软小冰等

希望大家在五一期间都能过的开心愉快，特地整理了25部关于人工智能的电影用于休闲时候观看。一方面能够享受科幻电影带来的放松，另一方面，也许未来的人工智能的研究和发展就会受到这些电影的启发。下面是按照剧情中人工智能发展的阶段进行的划分，需要注意的是，剧情中可能存在多个层次的人工智能并存的局面。

这里我们只是针对目前以深度学习作为方法进行人工智能实现的一点想法和探讨。对于其中技术细节不在此进行讨论，仅做科普探讨。学生-老师网络学生的知识不是直接通过数据，而是通过老师进行获得。我们都在进行通用人工智能（General Artificial Intelligence, GAI），我们希望人工智能最终不仅在生理和心理上，都和我们人类相类似。它具有听说读写，会思考，能行动的一个物种。那么...