⭐ 作者提出了一种对比学习框架，虽然论文是基于视觉探讨的，但后续也影响了很多NLP方面的工作。在更深更宽的模型和更大的批次、更长的训练时间基础上，首先通过多种数据增强产生有效的正样本用于对比学习。其次在表示和对比损失之间引入可学习的非线性头。最后利用归一化温度缩放交叉熵损失进行对比学习。在训练结束后，该引入的非线性头会被丢弃。

本文介绍了通用极简智能体 `SimpleAgent`，结合语言理解与外部工具调用（如搜索、计算），可自动判断何时使用工具并整合结果。文章提供完整示例，展示从输入到工具调用再生成答案的完整流程，帮助快速掌握可扩展智能体构建方法。

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引言情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。本文主要针对英文句子来识别对应的情绪。情绪识别我们看一下训练数据：第1列是一个代表情绪的单词，第2列是句子。从数据可以看出，这个任务可以看成是一个多分类问题，有很多模型处理处理这个问题。这里我们看一下逻辑回归。下面贴出代码实现：import pandas

介绍基于大模型的文本理解与生成。

本文主要介绍N-Gram语言模型相关知识以及如何计算语言模型的概率。