主要观点总结
文章介绍了EMNLP 2024会议的相关计划，包括会议时间、地点以及会议主题等。同时，列举了被哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心录用的论文列表，包括论文的标题、作者、录用类别和简要介绍。此外，文章还介绍了几个研究领域的挑战和研究方向，如大型语言模型的态势感知能力、反编译性能提升、红外图像理解等。
关键观点总结
关键观点1: EMNLP 2024会议
介绍EMNLP 2024会议的时间、地点和主题等信息。
关键观点2: 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心录用的论文
列举被该研究中心录用的论文列表，包括论文的标题、作者、录用类别和简要介绍。
关键观点3: 大型语言模型的挑战和研究方向
介绍大型语言模型在态势感知能力、反编译性能提升、红外图像理解等领域面临的挑战和研究方向。
文章预览
EMNLP 2024 （The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing） 计划于2024年11月12日至11月16日在美国佛罗里达州迈阿密召开。EMNLP 是自然语言处理领域顶级国际会议之一， CCF B 类会议， 其涉及领域包括但不限于机器翻译、文本生成、文本分类、信息抽取、问答系统、语言模型等研究方向。 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心有 14 篇长文 被录用，其中 7篇 被主会录用，7 篇 被Findings of EMNLP录用。下面是论文列表及介绍： 01 题目： Aligning Translation-Specific Understanding to General Understanding in Large Language Models 作者： 黄毅翀，李宝航，冯骁骋，霍文帅，付成鹏，刘挺，秦兵 录用类别： Main, Long Paper 简介： 大型语言模型（LLM）展现出卓越的复杂文本理解能力，具备实现人类级翻译性能的潜力。然而，本研究发现，LLM 在翻译任务中的特定理解与其
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