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Syntax
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大语言模型文本处理详解：从词数统计到语言学和符号学 · 追踪8个来源
一系列文章探讨了大语言模型（LLM）如何处理和理解文本的技术基础。作者深入介绍了各种方法，从基本的词数统计和TF-IDF、马尔可夫链等统计技术，到Word2Vec、MLP、RNN和LSTM等更先进的神经网络方法。该系列还触及了理解LLM功能所必需的语言特征和符号学理论，并强调这些模型是复杂的机器，而非有意识的思维体。
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LLM：从文本处理到符号学和语言层级
该集群探讨了大型语言模型（LLM）的语言学和计算基础。它深入研究了计算机如何处理文本，从基本的标记化和TF-IDF、马尔可夫链等统计方法，到用于创建单词数值表示的Word2Vec等更高级的技术。分析还涉及符号学，运用索绪尔、皮尔士和德里达的理论来解释为什么LLM虽然强大，却不等同于人类心智。此外，它还考察了语言的五个层级——语音学、形态学、句法学、语义学和语用学——以及LLM如何处理这些语言结构。
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Hensel Phelps 采用 SAP Cloud ERP 及 Syntax 的 agentic AI
建筑公司 Hensel Phelps 已采用 SAP Cloud ERP 来改进其运营。此次现代化整合了 Syntax 的 agentic AI 能力与公司的建筑专业知识。目标是简化流程并利用先进的 AI 来改进项目管理和执行。