以人类语言为研究对象的「自然语言处理」是人工智能最重要的研究方向之一。在自然语言处理领域，ACL 是世界上影响力最大、也最具活力的国际学术组织，成立至今已有 60 多年历史，会员遍布世界 60 多个国家和地区，代表了自然语言处理领域的世界最高水平。
数据获取最新解，便是从生成模型中学习。获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。
今年初，OpenAI的崛起似乎预示着Google的厄运。但这家科技巨头已经平息了其AI研究人员之间的争吵，并且终于以其最新的AI技术Gemini开始进攻。现在，困难的部分开始了。
《经济学人》上曾刊登过一篇题为《人工智能如何影响外语学习？》文章指出，人工智能可以降低学习外语的必要性。前不久，英国文化教育协会近日发布了一份独具前沿洞察力的研究报告《人工智能与英语教学：为未来做好准备》引起了广泛关注。
近日，艾伦人工智能研究所发布了Unified-IO 2，——第一代Unified-IO曾预测了GPT-4等模型的能力，所以我们可以从新一代的模型中一窥GPT-5的真面目
这项综述性研究报告批判性地分析了生成式AI的发展现状和发展方向，并探究了谷歌Gemini和备受期待的OpenAI Q*等创新成果将如何改变多个领域的实际应用。
当大家都在研究大模型（LLM）参数规模达到百亿甚至千亿级别的同时，小巧且兼具高性能的小模型开始受到研究者的关注。
神经网络由于自身的特点而容易受到对抗性攻击，然而，谷歌DeepMind的最新研究表明，我们人类的判断也会受到这种对抗性扰动的影响
同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。
