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2026年5月1日星期五

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问答 (Question answering, QA)

Question answering

任务

对用户问题给出直接答案的任务,可分为靠模型内建知识(closed-book)或先检索文档再回答(open-book / RAG)。

情绪分析 (Sentiment analysis)

Sentiment analysis

任务

依情绪分类文字(正面、负面、中性,或更细的情绪标签)的任务,广泛用于评论、社交监测、市场研究。

命名实体识别 (NER)

Named entity recognition (NER)

任务

从非结构化文字中识别并分类命名实体(人名、组织、地名、日期、产品)的任务。

文字转语音 (TTS)

Text-to-speech (TTS)

任务

把文字转成语音的任务,现代 neural TTS 系统(ElevenLabs、OpenAI TTS、Google)能产出接近人声、可复制、有情感、多语言的声音。

语音转文字 (STT / ASR)

Speech-to-text (STT/ASR)

任务

把语音转成文字的任务(也叫 ASR,自动语音识别),最广泛使用的模型是 OpenAI 的 Whisper。

图像生成 (Image generation)

Image generation

任务

从文字 prompt(text-to-image)或其他输入产生图像的任务,由 Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney、Flux、Imagen 等 diffusion 模型处理。

代码生成 (Code generation)

Code generation

任务

LLM 根据自然语言描述或现有 code context 写或补全源代码的任务,是 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 背后的核心能力。

机器翻译 (Machine translation)

Machine translation

任务

把文字从一种语言自动转成另一种,历史上由 phrase-based 跟 neural 系统主导,现在几乎全由 LLM 处理。

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