随着数据集规模的增大，训练大型人工智能模型面临不同社群价值观的风险。研究表明，使用过滤后的网络数据也能训练出性能良好的语言模型。文章探讨了稠密检索模型的缩放规律，提出了对比对数似然作为评估指标，并通过实验验证了其性能与模型大小和注释数量的关系。此外，研究还提出了在数据稀缺情况下优化模型的方法，强调高质量数据的重要性。

本文综述信息检索中的稠密检索技术，涵盖Learning To Retrieve、生成检索、深度提示调整、SPTAR、RA-DIT、零样本DR、DDR等模型，并探讨低资源情境下基于预训练语言模型的稠密检索方法，按资源需求分类总结各技术算法、优缺点及未来方向。

该文汇总了信息检索与推荐系统的多项研究，包括：结合深度神经网络与词汇模型提升检索效果；在LinkedIn招聘场景中融合文本、语义与位置信息构建检索系统；利用数据挖掘推断搜索意图并实现个性化；提出LTRe训练技术优化稠密检索；结合知识库增强简历匹配；以及基于实体建模的候选实体检索框架。

该文综述课程学习研究，提出动态课程学习框架，在线调整采样策略与损失学习，在CelebA、RAP等数据集上达到最优；CL-DRD优化稠密检索；自适应自我学习曲线SPDCL应对不平衡数据；DDaCLAE通过能力估计选择数据；课程学习还应用于低资源机器翻译、人群计数等任务，证明其能提升性能与收敛。

本文提出了信息检索和自然语言处理的概念框架，整合了稠密和稀疏检索方法，分成逻辑评分模型和物理检索模型。作者提出了度量器和比较函数，计算查询-文档分数，并分析了密集与稀疏表征和监督与无监督方法的影响。提供了一个研究路线图，为未来工作提供方向。