本研究提出了一种全景畸变感知分词方法，旨在提高从鱼眼图像中检测人物的准确性。通过分析人物在图像顶部的高度变化，结合图像重映射与分词，显著改善了检测效果，解决了人物旋转和小型人物的检测问题。

本研究提出了一种新分词方法MultiTok，借鉴LZW数据压缩，旨在解决大型语言模型训练中的资源浪费问题。MultiTok通过压缩重复短语，显著提高训练效率，速度提升近2.5倍，数据量减少超过30%。

多语言大型语言模型在自然语言处理中受到关注。本文介绍其技术细节，包括架构、目标函数、预训练数据和分词方法，讨论了编码器、解码器和编码器-解码器模型的特点，并指出多语言模型的局限性及应对措施。

本文研究了后缀否定对英语大型语言模型的影响，通过实验比较不同分词方法的性能和否定敏感性，发现模型能够可靠地识别后缀否定的含义。