用于提取西班牙语中英语借词的开源 Python 工具包 pylazaro
词汇借用是词典编纂和语料库语言学等数据密集型领域的重要研究课题，但现有标准文本处理工具库普遍缺乏该功能。本文推出了开源 Python 软件包 pylazaro，专注于从西班牙语文本中自动提取未同化的词汇借词（主要是英语借词）。该工具包整合了基于不同算法库训练的五个序列标注模型，并提供统一的调用接口，方便研究人员开展针对性的外来词检测与文本挖掘任务。
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9月25日2026-09-25
Rufus-Air：基于GLM-4.5-Air的开源大模型后训练完整方案
该研究提出了开源且可复现的大模型后训练方案Rufus-Air，基于GLM-4.5-Air-Base模型构建。该方案包含八个串行阶段：SFT、推理强化学习、代码强化学习、指令遵循强化学习、通用智能体、代码智能体、搜索智能体及RLHF。能力训练从基础逐步演进至高级，奖励信号从可验证的硬规则过渡到软性评判。全流程依托开源组件与公开数据，无需新增人工标注，并公开了完整的复现细节与基建配置。
9月24日2026-09-24
EviStreams：面向医学系统评价的人机协同 AI 数据提取平台
针对医学系统评价中数据提取高度依赖人工且必须遵循严格协议与可审计要求的痛点，研究团队推出了开源、无代码的 Web 平台 EviStreams。该平台引入人在回路的大语言模型辅助机制，不仅契合双人独立提取、裁决仲裁的标准审查流程，还能记录完整的数据生成审计日志，使科研团队在关键阶段自主把控 AI 提取过程，显著缓解临床指南研制中的专家人力瓶颈。