腾讯云ADP推出AI原生Widget，支持自然语言生成交互组件，简化表单和按钮创建，提升智能体对话体验和任务执行效率。该功能兼容OpenAI标准，未来将推广至更多腾讯应用。

文章讨论了使用AI的基本步骤，强调自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）之间的关系。总结了NLP任务的关键步骤：识别任务、选择模型和运用模型，并指出神经网络在大模型架构中的重要性。

本文提出了MCQA-Eval框架，解决了自然语言生成中信心评估依赖不准确的正确性函数的问题。该方法利用多选数据集中的金标准标签，系统比较不同信心评估方法，实验结果表明其在效率和可靠性上优于现有方法。

本研究提出了LUCY，一个端到端的语音模型，旨在解决现有语音系统缺乏情感理解的问题。LUCY能够感知用户情感并自然回应，同时处理实时查询。实验结果显示，LUCY在情感控制和自然语言生成方面表现优异。

本研究探讨了自然语言生成系统中无参考评估指标的应用，解决了基于参考的评估方法的不足，尤其是创建人类金标准的挑战。论文介绍了多种新兴的无参考评估指标，为未来研究提供了方向。

本研究提出MESA框架，旨在自动测量自然语言生成系统的会议摘要质量。通过三步评估，提升了对错误理解的识别与人类判断的一致性，展示了其在会议总结质量评估中的潜力。

Qwen2.5-Coder-32B模型发布，参数达到320亿，超越GPT-4o，成为最强的开源编程模型。该模型支持自然语言生成代码，适合编程初学者，表现优异，受到开发者广泛欢迎。

大型语言模型在创造性自然语言生成任务中展现了灵活性，但也带来了新挑战。研究提出了一个框架，包含系统输入、参考数据和输出度量，专注于引文文本生成任务。结果强调了任务指令的重要性，并揭示了评估指标之间的关系，为未来研究提供了启示。

研究探讨了自然语言生成技术在AI辅助写作中的应用，比较了不同范式对用户需求、写作质量等的影响。结果显示，用户欢迎AI的协助，AI能丰富写作思路并保持简洁。尽管实验中未见偏见，用户仍对此表示担忧，建议未来工具需解决此问题。

GPT模型基于Transformer架构，用于自然语言生成。GPT-2于2019年发布，拥有15亿参数，生成文本连贯但长文本表现不足。GPT-3于2020年发布，参数达1750亿，流畅性和适应性更强，支持零样本学习，适用于内容创作和聊天机器人。尽管功能强大，GPT-3仍面临高计算成本和偏见问题。两者均通过自注意力机制生成文本，GPT-3在规模和任务适应性上更优。

本文介绍了一种名为LOLA的多语言大型语言模型，使用稀疏专家混合变换器架构进行训练。该模型涉及超过160种语言，通过学习的专家路由机制利用隐含的系统语言模式，在自然语言生成和理解任务中表现出竞争力。LOLA是一个开源模型，促进了可重复性，并为未来研究提供了基础。

本文介绍了NLG-Eval和Themis，用于自然语言生成任务评估的大规模语料库和大型语言模型。Themis通过多角度一致性和评分偏好的方法进行训练，具有灵活、可解释的评估能力，并在各种NLG任务上表现出优越性能。它还在未见任务上具有良好的泛化能力，超越了其他评估模型，包括GPT-4。

本文探究了自然语言生成（NLG）评估中自动化评估方法的局限性，并提出了一种新型评价方法，实验证明这些方法不能完全反映人的判断，但仍可支持系统开发。

人工智能（GenAI）能够生成高质量的代码、自然语言和图像。整合GenAI技术到产品中需注意数据保护和版权问题，以避免责任索赔。