💻 Project page:
https://ukplab.github.io/arxiv2025-expert-eval-rw/
🔁 Both papers build on HAI-Co2 described in this position paper:
https://direct.mit.edu/coli/article/51/4/1337/132031/Problem-Solving-Through-Human-AI-Preference-based
(4/4)
#NLP #NLProc #LLMs #Evaluation #PreferenceLearning #ScientificWriting #HumanAI #HaiCo2
ITmedia NEWS (@itmedia_news)
LINE이 대화에서 자동으로 일정을 생성하고 복수 인원간 스케줄 조정 및 출석 확인 기능을 제공하는 'LINEカレンダー(라인 캘린더)'를 공개했습니다. 메신저 기반으로 자연어 대화에서 일정 추출·생성하는 기능을 포함해 팀·그룹 일정 관리 편의를 강화한 신제품/기능 출시 소식입니다.
📚 Revised Early Modern English (ECCO + EVANS TCP) corpora
🔹 Platform variation (long ſ kept/removed) + OCR-like & ſ/f keying noise → multiple spellings (theſe/thefe/these); some s-replacement (e.g., ARTFL) adds artefacts.
🔹 long-ſ tokens: 13% (ECCO) | 10% (EVANS)
🔹 NLP normalisation: 98.8% | 99.1% + basic OCR fixes → more accurate analytical results
🔹 Original + normalised + harmonised metadata + doc comparison in AVOBMAT: avobmat.hu
🔹tinyurl.com/smzpmn6x
🚨 New Article -Foundation-model governance pathways: from preference models to operative rules
Current research on foundation model alignment concentrates on preference optimization and reward model design.
🔗https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5735124
#LLM #MedicalNLP #LegalTech #MedTech #AIethics #AIgovernance #cryptoreg
#healthcare #ArtificialIntelligence #NLP #aifutures #LawFedi #lawstodon
#tech #finance #business #agustinvstartari #medical #linguistics #ai #LRM
RAG vs Fine-tuning: когда что выбирать — опыт 30+ проектов
За 30+ проектов я использовал RAG в 80% случаев, Fine-tuning — в 15%, комбинацию — в 5%. В статье — практическая матрица выбора: когда RAG достаточно, когда нужен fine-tuning, а когда гибрид. С примерами кода, реальными сценариями и разбором ошибок.2
Fernstudium Infomaterial vergleicht aktuelle NLP-Fernstudiengänge 2026! Entdecken Sie Bachelor- und Master-Programme für Natural Language Processing mit flexiblen Studienzeiten. Voraussetzungen: meist Abitur oder Ausbildung. Kosten: 100-500€ monatlich. Berufschancen mit Einstiegsgehältern von 45.000-55.000€. Perfekt für Berufstätige! #FernstudiumInfomaterial #NLP #KünstlicheIntelligenz #Fernstudium https://fernstudium-infomaterial.de/fernstudium/nlp/
A #Pew Research Centre survey of U.S. #teens aged 13 to 17 reveals that over half use #AI #chatbots, primarily for information seeking and schoolwork help. While some teens use chatbots for casual conversations and emotional support, most do not. The survey also explores teens’ views on AI’s impact on their lives and society, revealing a generally #positiveoutlook but also concerns about #overreliance and #jobdisplacement. https://www.pewresearch.org/internet/2026/02/24/how-teens-use-and-view-ai/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
We built a vibe checker using embeddings to label text fast.
Classify any language text using embeddings, no training needed at all.
Moritz Kremb (@moritzkremb)
오픈소스 AI 툴인 OpenClaw에 내장된 요약(summarize) 기능이 매우 뛰어나다는 사용자 반응이 공유되었습니다. 이 기능은 텍스트 요약 작업을 자동화하여 생산성을 높이는 데 도움을 주고 있으며, OpenClaw의 자연어 처리 기술 발전을 보여주는 사례로 볼 수 있습니다.
Машинный перевод. Как развивалась технология
Почти десять лет я занимаюсь машинным переводом в Lingvanex - и за это время увидел, как меняются не только модели, но и само понимание языка. В этой статье я прослежу путь от первых философских идей Древней Греции до нейросетей и LLM, которые формируют индустрию сегодня. Разберём ключевые этапы эволюции, прорывные исследования 2024–2026 годов и попробуем понять, куда движется машинный перевод дальше.
https://habr.com/ru/articles/1003076/
#машинный_перевод #machine_translation #artificial_intelligence #llm #llmмодели #технологии #лингвистика #обработка_естественного_языка #nlp #natural_language_processing
Как я построил Graph RAG систему с точностью 96.7% за 5 дней: от научных статей до production-ready пайплайна
Я реализовал Graph RAG систему, которая комбинирует 5 техник из свежих научных статей (KET-RAG, HippoRAG 2, VectorCypher) в единый пайплайн с декларативным Datalog reasoning-движком, полной провенансной трассировкой и типизированным API. Результат: 174/180 (96.7%) на билингвальном бенчмарке из 30 вопросов, оценённых в 6 режимах retrieval. Три режима достигли 100%. В статье — архитектура, 10 уроков оптимизации и эволюция от 38% до 96.7% за 10 итераций.
https://habr.com/ru/articles/1003064/
#GraphRAG #RAG #Neo4j #NLP #LLM #Python #Datalog #Knowledge_Graph #embeddings #PageRank
Лучший перевод Шекспира с точки зрения математики
За переводы сонетов Шекспира брались многие мастера и любители. Мне стало интересным провести лексико-семантический анализ нескольких переводов 74 сонета и сравнить их с оригиналом. Я взял авторов, авторитет которых как поэтов и переводчиков вне сомнения Маршака и Пастернака. И двух переводчиков, не известных как поэты - Николая Гербеля и Модеста Чайковского. Я захотел проверить, кто из переводчиков точнее всего передал смысл, ритм и эмоции оригинала, используя алгоритмы машинного обучения.
https://habr.com/ru/articles/996614/
#python #nlp #nlpмодели #nltk_python #проза #поэзия #литература_художественная #sentencetransformers #sbert
This code classifies text across 100 plus languages, fast.
Akshay (@akshay_pachaar)
연구진이 벡터 DB, 임베딩, 청킹, 유사도 검색 없이 작동하는 새로운 RAG 접근법을 발표했습니다. 이 모델은 금융 벤치마크에서 98.7%의 정확도를 달성해 SOTA(최첨단 성능)를 기록했습니다. 이는 기존 RAG의 복잡한 구성 요소 문제를 해결하며, 효율성과 정확도 개선에 중요한 의미를 지닙니다.
#Softwareengineering dominates the #AIagent market, accounting for nearly half of all tool calls: However, other sectors like healthcare, legal, and finance are largely untapped, presenting a significant opportunity for 300 new #verticalAI unicorns. The key to success lies in building #domainexpertise into #AIagents and navigating the specific workflows and regulatory constraints of each industry. https://garryslist.org/posts/half-the-ai-agent-market-is-one-category-the-rest-is-wide-open?eicker.news?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
@slmoon: Bei mir hilfreiche Methoden:
Autosuggestion
Ich spreche die beiden sich behindernden Elemente nacheinander laut aus, oder schreibe sie untereinander auf. Dabei immer das, was ich eigentlich tun wollen würde zuerst und das, was ich glaube erst tun zu müssen danach. Dann mache ich mir bewusst, daß die Bestimmung der Reihenfolge meinem Wohlsein dienen sollte und nicht anderen Zielen.
@slmoon: Bei mir hilfreiche Methoden:
"will und" statt "aber muss"
Eine für mich ganz wichtige Übung: Mir sicher sein, was ich will - was also meinem inneren Willen, einer inneren Sehnsucht entspringt. Und statt zu sagen "ich will xyz, aber ich muss erst abc", mache ich mir klar, das mein Wille ja einen respektablen Ursprung hat, also stelle ich die Betrachtung um auf "ich will xyz und später mache ich noch abc".
