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全部主题 · 历史覆盖：2017年6月12日 — 2026年10月19日
来源最近成功更新：2026年10月21日 · 4 个来源最近更新失败
发生了什么：结合双向编码与自回归解码进行去噪预训练，面向生成和理解任务，日期采用论文首次提交。
适合关注的人：关注这一主题的学习者
导读建议的练习：论文首次公开日期：2019/10/29；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：把多类自然语言任务统一成文本输入输出，并系统比较预训练与微调设置，提供通用语言模型训练的早期研究。
适合关注的人：关注这一主题的学习者
导读建议的练习：论文首次公开日期：2019/10/23；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：介绍大规模语言模型 GPT-2 的文本生成研究，并讨论分阶段开放与滥用风险；该节点对应初始研究公告。
适合关注的人：关注这一主题的学习者
导读建议的练习：官方公告日期：February 14, 2019；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：BERT 研究双向语言表示预训练，并在多项自然语言理解任务上进行微调评估。这里记录的是论文公开节点，不代表所有后续模型同时发布。
适合关注的人：关注这一主题的学习者
导读建议的练习：论文首次公开日期：2018/10/11；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。发生了什么：Transformer 论文提出以注意力机制为核心的序列转换架构，在机器翻译实验中展示结果。该节点用于追溯大模型技术基础，记录论文首次公开日期。
适合关注的人：关注这一主题的学习者
导读建议的练习：论文首次公开日期：2017/06/12；来源核对日期：2026-10-19。
来自本条已发布的中文导读，具体变化请以原始记录为准。