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SepLLM：开源大模型加速神器！400万Token长文本推理提速50%，告别OOM噩梦
SepLLM 是一个用于加速大语言模型的高效框架，通过压缩段落信息并消除冗余标记，显著提高了模型的推理速度和计算效率，适用于长文本处理和多场景部署。
Shandu：开源AI研究黑科技！自动挖掘多层级信息，智能生成结构化报告
Shandu 是一款开源的 AI 研究自动化工具，结合 LangChain 和 LangGraph 技术，能够自动化地进行多层次信息挖掘和分析，生成结构化的研究报告，适用于学术研究、市场分析和技术探索等多种场景。
HippoRAG 2：开源RAG框架革新知识检索，多跳推理+持续学习全搞定
HippoRAG 2 是俄亥俄州立大学推出的检索增强生成框架，通过个性化PageRank算法和知识图谱技术，显著提升了RAG系统在复杂问答任务中的表现。
Mahilo：多智能体实时协作框架开源！人类与AI无缝交互，复杂任务一键协同
Mahilo 是一个灵活的多智能体框架，支持创建与人类互动的多智能体系统，适用于从客户服务到紧急响应等多种场景。
阿里云通义实验室自然语言处理方向负责人黄非：通义灵码2.0，迈入 Agentic AI
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SPO：如何优化提示词？大模型最懂如何优化自己！开源自监督提示词优化工具，让AI自主优化提示词
本文介绍由DeepWisdom与香港科技大学联合研发的SPO框架，通过自我监督机制实现大语言模型提示优化，仅需3个样本即可达到SOTA效果，优化成本降低至传统方法的1.1%-5.6%。
《解锁自然语言处理黑科技：情感分析的进阶之路》
情感分析是自然语言处理的关键技术，旨在解析文本中的情感态度。它从基于规则的方法发展到机器学习和深度学习，不断提升对复杂语义的理解能力。通过情感分析，企业能实时掌握消费者反馈，政府可洞察民众情绪，为决策提供依据。未来，随着多模态数据融合和模型可解释性的提高，情感分析将在更多领域发挥重要作用，推动信息处理的智能化发展。
PySpur：零代码构建AI工作流！开源可视化拖拽平台，支持多模态与RAG技术
PySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器，支持拖拽式界面，帮助用户快速构建、测试和迭代 AI 工作流，无需编写复杂代码。它支持多模态数据处理、RAG 技术、文件上传、结构化输出等功能，适合非技术背景的用户和开发者快速上手。
OctoTools：斯坦福开源AI推理神器！16项测试准确率碾压GPT-4o，一键搞定复杂任务
OctoTools 是斯坦福大学推出的开源智能体框架，通过标准化工具卡片和自动化工具集优化算法，显著提升复杂推理任务的解决效率，支持多领域应用。
预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元
自然语言处理（NLP）近年来因预训练语言模型（PLMs）的崛起而发生巨大变革。BERT和GPT等模型在学术与工业界取得突破性进展。本文探讨PLMs原理、发展历程及其实际应用，涵盖文本分类、命名实体识别、问答系统等场景，并通过实战案例展示如何使用这些强大的工具解决复杂的NLP任务。
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