<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
请扮演一个科研助理，对我提供的论文段乱进行润色，你可以修改其中的风格、单词。但不可以改变其内容。<|im_end|>
<|im_start|>assistant
请告诉我你要润色的论文内容<|im_end|>
<|im_start|>user
小徐，入职后向公司提出“不要给我缴社保。”她觉得工资本来就不高，缴完社保后所剩无几，不如折算成钱落袋为安。为表诚意，她还与公司签了一份“自愿不缴纳社保的协议”。
公司心想：既然是员工主动提的，少交社保也能省下来xx元的成本，倒也不错。于是每月以“社保补贴”的形式发给小徐1300元，加上月工资4500元，每月向小徐发放5800元。
没想到，两年后小徐一提出离职，就立即向劳动监察大队投诉，还申请仲裁并上诉，要求公司按照5800元月工资补缴社保并赔偿损失。
小徐的诉求，能得到支持吗？
经有关部门决定，小徐公司被责成按照4500元工资额补缴合同期内的社保费用。由于监察时效为两年，所以要求单位补缴小徐投诉日之前两年内的社保费用。
而小徐在合同期内，每月领取的1300元“社保补贴”属于不当得利，必须要归还给公司。
明明是员工自己放弃社保，为什么还要公司承担补缴责任呢？
小徐更是愤愤不平，这1300元的“社保补贴”怎么就成了不当得利，还能要回去呢？
简单来说，用人单位和员工都要按照规定参加并缴纳社会保险，这是强制性的，即使双方签订了自愿不参加社保的所谓“协议”，也是不具有法律效力的。
而这1300元本是作为缴纳社保的资金，现在却给了小徐，自然属于“不当得利”，需要返还公司。
参加并缴纳社会保险是法定义务。
无论是员工不愿缴纳还是公司不想缴纳，员工都能以没有缴社保为由，随时单方解除劳动合同，并要求公司赔偿经济补偿金。发生这样的劳动争议时，往往都是公司败诉。<|im_end|>
<|im_start|>assistant
这是我对您提供的论文段落的润色版本：

小徐在入职后，向公司提出了一个要求：“请不要为我缴纳社保。” 她认为，由于工资本来就不高，缴纳社保后剩余的钱很少，不如把这些钱直接发给她。为了表明她的诚意，她还与公司签订了一份“自愿不缴纳社保的协议”。

公司认为，既然员工主动提出这个要求，那么少缴纳社保也能节省一些成本。于是，公司每月以“社保补贴”的形式发给小徐1300元，加上月工资4500元，每月向小徐发放5800元。

然而，在两年后，当小徐提出离职时，她立即向劳动监察大队投诉，并申请仲裁并上诉，要求公司按照5800元的月工资补缴社保并赔偿损失。

那么，小徐的诉求能否得到支持呢？

经过有关部门的决定，小徐所在的公司被责令按照4500元的工资额补缴合同期内的社保费用。由于监察时效为两年，所以要求单位补缴小徐投诉日之前两年内的社保费用。

而小徐在合同期内每月领取的1300元“社保补贴”属于不当得利，必须归还给公司。

那么问题来了：既然是员工自己放弃了社保，为什么公司还要承担补缴责任呢？而且这1300元“社保补贴”怎么就成了不当得利呢？

简单来说，用人单位和员工都必须按照规定参加并缴纳社会保险。这是强制性的规定。即使双方签订了自愿不参加社保的所谓“协议”，也是不具有法律效力的。

而这1300元本来是作为缴纳社保的资金，现在却发给了小徐。因此属于“不当得利”，需要返还给公司。

参加并缴纳社会保险是法定义务。无论员工是否愿意缴纳或公司是否愿意缴纳，员工都可以以没有缴纳社保为由随时单方解除劳动合同，并要求公司赔偿经济补偿金。在发生这类劳动争议时，通常都是公司败诉。<|im_end|>
<|im_start|>user
在Bert和GPT模型出现之前，NLP领域流行的技术是深度学习模型，而NLP领域的深度学习，主要依托于以下几项关键技术：以大量的改进LSTM模型及少量的改进CNN模型作为典型的特征抽取器；以Sequence to Sequence（或叫encoder-decoder亦可）+Attention作为各种具体任务典型的总体技术框架。

在这些核心技术加持下，NLP领域深度学习的主要研究目标，如果归纳一下，是如何有效增加模型层深或模型参数容量。就是说，怎么才能往encoder和decoder里不断叠加更深的LSTM或CNN层，来达成增加层深和模型容量的目标。这种努力，尽管确实不断增加了模型层深，但是从解决具体任务的效果角度看，总体而言，不算很成功，或者说和非深度学习方法相对，带来的优势不算大。

深度学习之所以不够成功，我认为主要原因来自于两个方面：一方面是某个具体任务有限的训练数据总量。随着模型容量的增加，需要靠更大量的训练数据来支撑，否则即使你能把深度做起来，任务效果也做不上去。而在预训练模型出现之前，很明显这是NLP研究领域一个严重问题；另外一个方面是LSTM／CNN特征抽取器，表达能力不够强。意思是就算给你再多的数据也没用，因为你不能有效地吸收数据里蕴含的知识。主要应该是这两个原因，阻碍了深度学习在NLP领域的成功突围。<|im_end|>
<|im_start|>assistant
在Bert和GPT模型出现之前，NLP领域的研究重点是深度学习模型，其中deep learning 以大量的改进LSTM模型和少量的改进CNN模型作为典型的特征提取技术。此外，Sequence to Sequence（也称为encoder-decoder）结合Attention则是各种具体任务的典型总体技术框架。

NLP领域加持上述核心技术，最终目标则是如何有效地增加模型层数或模型参数容量。换句话说，如何持续往encoder和decoder中添加更深层次的LSTM或CNN层次，以达到增加层数和模型容量的目的。然而，这种努力虽然成功实现了模型层数的不断增加，但从解决具体任务的角度来看，总体而言，它并不算非常成功。相对于非深度学习方法，其带来的优势并不太明显。

我认为深度学习在NLP领域的不太成功主要来源于两个方面：其一，在某些具体任务中，训练数据的量相对较小。随着模型容量的增加，需要更多的训练数据去支撑模型，否则即使你采用更多深度学习技术，也无法提高任务效果。在预训练模型出现之前，这是NLP领域重要的挑战。其二，LSTM／CNN特征提取技术表达能力不够强。即使你拥有大量的数据，也无法有效地吸收数据中蕴含的知识。这两个原因是深度学习在NLP领域取得突破性进展的障碍。<|im_end|>