探讨如何将传统TF-IDF等NLP技术与Llama等开源大语言模型结合，构建自动化内容生成系统，解决业务场景中的用户反馈分析难题，并分享基于CI/CD的完整自动化架构实现。
本文探讨了现代搜索系统如何通过强化学习技术优化候选检索与排序流程，提出学习排序检索(LTR&R)架构，解决传统静态检索模型在动态场景中的局限性，并详细分析了结构化搜索、神经检索模型等技术方案的优缺点。
法国农业部采用Elastic技术栈实现对商业捕鱼活动的实时监控，通过Kibana和Canvas进行数据可视化，有效追踪渔船位置、监测捕捞配额并识别违法行为，提升渔业管理水平。
本研究探讨了在法语有限数据环境下微调命名实体识别（NER）模型的效果，专注于自动检测可再生能源领域的新技术、技术领域和初创公司名称。通过对比五种模型性能，展示了CamemBERT在新技术类别识别上的优越性，并验证了小规模高质量数据的有效性。
本文研究了高斯设计和重尾噪声下线性模型的非正则化鲁棒M估计器，在样本量n和特征数p满足p/n→γ∈(0,1)的比例渐近状态下，分析了M估计器的样本外误差估计量，并证明其对包括Huber损失在内的大类损失函数具有一致性。
Prodigy是一款创新的机器学习标注工具，通过主动学习技术显著提升数据标注效率，支持文本分类、命名实体识别等任务，实现从原型到生产的快速迭代。
本文详细介绍了构建生成式AI平台的完整技术架构，包括上下文增强、安全防护、模型路由与网关、缓存优化等核心组件，为开发者提供全面的系统设计指南。
本文详细介绍了如何通过自定义网络解析技术和空间分析方法，量化评估谷歌搜索结果页面中各类内容的分布情况，包括谷歌自有内容、外部链接、AMP页面和广告的占比与位置分布。
黑帽大会2025展示了自主人工智能在网络安全领域的实际应用，从威胁检测到修复实现自动化，显著缩短威胁停留时间并提升网络防御能力。
本文研究利用图的几何特性进行无监督节点聚类的方法，通过离散Ricci曲率及其几何流演化边权重以揭示社区结构，并分析不同曲率概念在单成员与混合成员社区检测中的效果。