一些人支持技能提升，但对与自身目标不符的梦想持否定态度，长期如此会让人感到像驴一样只为他人而活。

本研究解决了CLIP在理解否定（如不能区分“停车”和“禁止停车”）方面的不足，认为这一问题源于缺乏包含否定的数据。研究者提出了一种利用大型语言模型生成否定包含的标题的数据生成管道，并基于这些数据对CLIP进行了微调，开发了NegationCLIP，显著提高了对否定的敏感性。该研究还提出了NegRefCOCOg基准，以评估视觉语言模型处理否定的能力，实验结果表明，NegationCLIP在多个...

本文介绍了多种情感分析和关系抽取模型，包括基于图-序列交互建模的S3E2模型、使用对比训练的三元组抽取模型，以及结合语义增强机制的CasAug模型。这些模型在多个基准数据集上表现优异，显著提升了情感分析和关系抽取的效果。

该研究探讨了否定形式对神经信息检索的影响，发现跨编码器模型表现最佳，晚交互模型次之。大多数信息检索模型在存在否定形式时表现不佳，且机器与人之间仍有显著差距。研究还分析了用户对不同语义的认知，并提出了考虑语义差异的建议。

结构化 d-DNNF、SDD 和 OBDD 之间存在可处理性转换和简洁性差距的问题。实验证明结构化 d-DNNF 不支持多项式时间的取反、析取和存在量词操作。存在一些函数，具有等价的多项式大小的结构化 d-DNNF，但没有等价的 SDD 表示。通过对算术电路（AC）的研究，将这个结果推广到 PSDD 和结构化 d-DNNF 的单调 AC 类似物之间，展示了简洁性差距。

本研究测试了几种大型语言模型（LLMs）在解决认知科学文献中的演绎推理问题方面的能力。结果显示，这些模型的传统形式上的解决能力有限，且具有独特的推理偏见。更改展示格式和内容并不能改善模型性能。

本文介绍了正则表达式中“^”字符的两种用法：限定匹配的开头和在字符集合模式中表示否定。在字符集合模式中使用“^”表示反向字符集，其他情况下使用“^”表示限定匹配的开头。

本文探讨了对新想法的接受与否定，指出许多看似荒谬的想法若由专家提出，可能蕴含深刻价值。人们常因嫉妒、简单判断或维护旧观念而否定新想法。理解新想法的诞生过程并鼓励创新，有助于发现潜在机会。