自然语言处理（NLP）技术的研究热点涵盖了多个方面，从基础的语言模型到高级的应用技术，不断推动着该领域的进步。以下是一些当前的研究热点：
- 通用预训练模型：如GPT系列、BERT等，通过在大规模语料库上预训练，能够泛化到多种NLP任务中。
- 大规模多任务学习：模型能够在多个任务上进行预训练，提高跨任务的泛化能力。
- Transformer架构替代方案：如Perceiver、MLP-Mixer等，探索替代自注意力层的模型架构，以解决计算复杂性和黑盒问题。
- 提示（Prompting）技术：通过设计有效的提示，引导模型生成更准确的输出。
- 知识图谱与自然语言处理的结合：利用知识图谱增强文本理解和分析能力，应用于智能问答、推荐系统等。
自然语言处理技术的研究热点不断演变，随着技术的进步和应用的拓展，未来可能会出现更多新的研究方向和突破。