》在人工智能期刊TPAMI（影响因子24.314）、TNNLS（影响因子14.255），人工智能会议AAAI、CVPR发表过6篇高质量论文，另有多篇论文发表在一区、二区期刊和会议

　　》研究方向：深度强化学习、自然语言处理、AI 模型优化如何写一篇工作总结、通用机器学习模型，通用深度学习模型，生成模型，神经网络搜索等

　　》在文本生成领域提出了 Dynamic-over-Dynamic 的预训练大模型decoding算法，并将该技术一般化为通用算法框架，使得大语言模型推理文本的质量有了显著提高

　　大模型时代的文本生成微软发布的大模型LLM核心目标是建立一个统计模型，用来估计文本序列中每个词语或字符出现的概率，从而实现语言生成、语言理解等自然语言处理任务散文写作的5种方法！

　　大语言模型生成内容主要基于语言模型算法。语言模型是一种机器学习算法，它可以根据给定文本来预测下一个词语或字符的出现的概率。语言模型通过大量的文本数据来学习语言的统计特征，进而生成具有相似统计特征的新文本。

　　5.生成文本：使用已经训练好的语言模型来生成文本。可以使用给定的前缀或主题来生成特定类型的文本。

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