赛尔原创@COLING2024 | 人工智能助手API调用能力的动态评估方法

论文名称：Beyond Static Evaluation: A Dynamic Approach to Assessing AI Assistants’ API Invocation Capabilities 论文作者：牟虹霖，徐阳，冯云...

赛尔原创@COLING2024 | 面向编程的自然语言处理综述

本文围绕编程语言的两大核心特点：结构性和功能性，系统梳理了将自然语言处理技术应用于编程领域的研究进展，内容涵盖任务定义、数据集构建、评估方法、关键技术以及代表性模型等诸多方面，以期为读者全面展现这一新兴交叉领域的研究现状。

赛尔原创@COLING2024 | LM-Combiner：通过模型改写实现更精准的语法纠错

语法纠错旨在识别并纠正文本中的常见语法错误。前人方法需要较多的计算资源并且损失了一部分召回率。本文通过改写单一校对系统的输出来过滤其中的过度纠正现象；同时由于经过针对性训练，对过度校对错误判断更准确，能够保证改写后的输出错误召回率保持不变。

今日arXiv最热NLP大模型论文：做到头了！清华和哈工大把大模型量化做到了1比特

清华和哈工大提出了一个名为OneBit的1位量化感知训练框架把大模型量化做到了1比特，同时保证了时间和空间效率以及模型性能之间的平衡，至少能达到非量化性能的83%，而且训练过程还特别稳定。

哈工大开源“活字”对话大模型3.0版本

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）近期推出了最新成果——活字3.0，致力于为自然语言处理的研究和实际应用提供更多可能性和选择。

赛尔原创@AAAI 2024 |语义引导的生成式图像增广方法

本文提出SGID，一种语义引导的生成式图像增广方法，用于在图像分类的数据增广中平衡增广图像的多样性和语义一致性，克服了以往的扰动式方法及生成式方法的局限。

HIT-SCIR发布首个中文扩词表增量预训练混合专家模型Chinese-Mixtral-8x7B

哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）基于Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练。扩充后的词表显著提高了模型对中文的编解码效率，通过大规模开源语料对扩词表模型进行增量预训练，使模型具备了强大的中文生成和理解能力。

赛尔笔记 | 面向表格数据的大模型推理综述

我们在本文对现有的基于LLM的表格推理相关工作进行梳理，来促进该领域上的研究。我们介绍表格推理任务的定义与主流数据集；我们给出基于LLM的表格推理方法的分类，并总结了该任务现有的研究工作；我们给出各个研究方向的可能改进，启发未来的研究思路。

赛尔原创@EMNLP 2023 | 通过跨语言提示改进零样本 CoT 推理能力

本文引入了简单有效的CLP帮助思维链范式在不同语言间进行有效地对齐，并进一步提出了CLSP，利用不同语言专家的知识和不同语言间更加多样的思考方式，集成了多个推理路径，显著地提高了self-consistency的跨语言性能。

哈工大开源“活字”对话大模型

哈工大发布开源可商用的大规模预训练语言模型活字1.0和活字2.0。