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Jiwei Li
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ChineseBERT模型通过字形和拼音信息增强自然语言处理能力
研究人员推出了一款名为ChineseBERT的新型语言模型，旨在通过整合字形和拼音信息来增强中文自然语言处理能力。与以往的模型不同，ChineseBERT利用字符字体的视觉特征进行语义理解，并利用发音数据来解决多音字问题。在中国大型语料库上进行训练后，ChineseBERT在阅读理解、自然语言推理和文本分类等多种自然语言处理任务上表现出显著的性能提升，并在多个领域创下了新的最先进水平。
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将实体关系抽取构建为多轮问答
研究人员通过将实体关系抽取构建为多轮问答问题，引入了一种新颖的方法。该方法利用机器阅读理解模型，并将关键信息编码到问题查询中。在ACE和CoNLL04数据集上进行的实验表明，与现有模型相比，该方法取得了显著的改进，达到了最先进的水平。该方法还成功应用于一个新的中文数据集RESUME，该数据集需要更复杂的推理才能进行实体依赖抽取。
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AI系统CUDA-L2在矩阵乘法方面超越NVIDIA的cuBLAS
研究人员开发了CUDA-L2系统，该系统利用大型语言模型和强化学习自动优化矩阵乘法CUDA核函数。该系统通过探索人类优化难以企及的巨大配置空间，显著优于包括NVIDIA的cuBLAS和cuBLASLt库在内的现有基线。CUDA-L2在离线和模拟实时推理场景中均实现了显著的加速，展示了AI驱动的自动化在性能关键型计算任务中的潜力。