微软小冰第六代发布会上正式宣布上线全新的共感模型，同时也开始公测一种融合了文本、全双工语音与实时视觉的新感官。这项新技术可以实时预测人类即将说出的内容，实时生成回应，并控制对话节奏，从而使长程语音交互成为可能。而采用该技术的智能硬件设备不需要用户在每轮交互时都说出唤醒词，仅需一次唤醒，就可以轻松实现连续对话，使人与机器的对话更像人与人的自然交流。
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件，距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲，三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上，李彦宏的观点与马不谋而合：“我们现在看到很多智能音箱，虽然不需要按住，但是需要一个唤醒词，一般是四个字，这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手，也不需要每句话都叫你的名字，更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示，目前市面上人机交互的智能
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌整出了个新“AI导演”，一句话甚至能把视频主角给换了。 你看，青青草地上，一只小熊正在跳舞。 难道现在的熊都这么有艺术细胞了嘛？？ No，No，No！草地上原有的其实是只猴子。 要从猴变熊，只用跟这个AI说一句： 一只小熊随着音乐节拍跳着舞，扭动他的整个身子。（A bear dancing and jumping to upbeat music, moving his whole body） 除了会“魔改”视频，这个名为Dreamix的AI还
师从李飞飞，现在在英伟达工作的大佬，用49条推文，带你回顾过去一年AI圈的重要研究。
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节，包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品，如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后，作者提醒读者，语音交互技术目前仍在不断发展中，尚未完全成熟，但未来具有广泛的应用前景。
今年的博鳌亚洲论坛上，第一次出现了AI同传。值得注意的是，这是博鳌论坛创办17年首次采用人工智能同传技术。然而，在如此重要的场合，现场配备的腾讯AI同传却掉了链子。词汇翻译不准确、重复、短语误用等“乌龙”引来各方“嘲笑”。
2016.7.16 | Vol .7 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评供读者参考，内容包括大小企业动向、关键技术进展及重要人物消息等。 【车企动向】腾讯富士康合资汽车公司，2020年前将推自动驾驶汽车 【一句话点评：没准富士康整合一下，以后造车跟造手机一样方便了，值得关注啊】 由腾讯、富士康及和谐汽车于2015年合资成立的FMC主要锁定中高级电动汽车市场。该公司CEO毕福康(Carsten Breitfeld)本周表示，将在2020年前推
2016.7.2 | Vol .6 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评供读者参考，内容包括大小企业的动向、关键技术的进展以及重要人物的消息等。 【关键技术】MIT展示不受天气昼夜影响的高精度车辆定位技术 【一句话点评】看来以后车底下也有传感器了，早应该这样。 近日，MIT林肯实验室展示了一种不受天气和昼夜影响的车辆定位技术，采用地表穿透定位技术（Localizing Ground-Penetrating Radar，LGPR），利用超高频（v
据英国每日邮报报道，当英国剧作家道格拉斯•亚当斯（Douglas Adams）写《银河系漫游指南》时，他写道这样一句话：“有关生命、宇宙和万物的终极问题的答案是42。”然而，谷歌的最新机器人对此可能并不赞同。这家科技巨头的研究人员近期训练电脑进行对话，然而提出一系列有关技术支持、常识甚至哲学的一系列问题。当问及生命的意义时，机器人回答道：“为了永生。”
编者按：在刚刚结束的中国人工智能大会CCAI2016上，来自清华大学计算机科学与技术系的副教授张敏为我们展示了人工智能领域当前面对的机遇。张敏既是一名人工智能的学者，也是一位小孩的母亲。所以她在描述当前人工智能与人类智能的差距的时候，用她同孩子的几次交流做例子，将这个差距非常生动的展现了出来。雷锋网将张敏教授的演讲内容做了详细记录并在此同大家分享：目前人工智能还面临非常多的挑战，但同时也意味着对于想要在AI领域做出一番事业的青年科学家来说，这个时代有着无数的机会。 大家下午好，很高兴也很荣幸在这样一个盛会上
【新智元导读】 所谓“入口”，就是网络大数据汇聚的必经之地。入口历来是各大小公司的必争之地。亚马逊 Echo-Alexa 软硬合体，能够以人工智能的旗号，从智能手机的头上抢来“入口载体”的桂冠吗？作者认为，Alexa不足以形成争夺网络数据入口载体的绝对优势，语音交互尚不具备人机交互范式代际更替的颠覆性力量，语义落地对Alexa的成功具有更加决定性的贡献，不以获取用户数据为目的的端设备都是耍流氓。本文最后讨论了什么样的玩家能够最终胜出。 “入口载体”之争 最近，亚马逊旗下的智能音箱产品 Echo 和出没于 E
直播是一种很特别人类活动，看直播和做直播有着完全不同的两种体验。我常看球，偶尔也打球，虽然自己肯定远不如职业球员，但有些东西总是相通的，有时候看着看着球，感觉像是自己就在场上。
本文来自腾讯云的资深技术专家熊普江参与《人工智能传媒应用实践》的讨论分享。
2016.6.25 | Vol .5 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评，供读者参考，内容包括大小企业的动向、关键技术的进展以及重要人物的消息等。 【前沿研究】MIT教授Science讨论智驾决策道德约束，结论是没啥用 【一句话点评】人类都搞不定的伦理问题，请不要欺负程序员 在一般人的印象中，自动驾驶汽车应该能够尽量避免安全事故的发生，但是就是会存在一种情况，要在两个即将发生的事故中选择一个，比如是直接撞向行人，还是牺牲车里的乘客，这种伦理问题
闲着无聊的时候，我就会问问自己，编程也有了五年经验了，除了增删改查，我还会什么，有一天我跳槽，去面试的时候，我能比那些年轻而且期望薪资待遇低的年轻毕业生，我有什么优势，而且我只是一个专科的机电系学生，居然来做软件编程，好戏剧的一切，渐渐的给自己洗脑，自己都忘记自己是培训机构出来的，说了这么多抱怨的话，没有说培训机构的不好，没有说我们专科生就一定比高学历人才的差，归根到底还是需要学习吧，自学了半年多python，现在报了一个假期培训班来学习NLP，英语是硬伤，自己表示很无奈。
DeepMind 近日发布了一款名为 “Dramatron” 的新 AI 写作模型，用上它人人都可以变身编剧或者作家，只需要给出一句话大纲， Dramatron 就能生成包括标题、角色列表、情节、场景描述和对话的完整电影 or 戏剧脚本，并且连贯性极强。
本文介绍了一项基于人工智能技术的中文语法错误自动诊断大赛，该大赛由阿里巴巴举办。大赛的参赛团队需要使用人工智能算法自动诊断中文语法错误，并提高准确率和细致程度。阿里巴巴的AI团队在比赛中获得了冠军，其AI技术在中文语法错误诊断上表现出色，准确率和细致程度都达到了接近甚至超乎人类的水平。
当我在思考这个问题的时候,不禁回想到了我的小时候就觉得非常神奇的IBM机器人沃森,这台机器人拥有当时人类所制造机器的最顶级的智慧,具有高级语言处理能力并且能够初步理解英语的能力. 初步来看,实现这样的一个能够和语言与人类进行交流的机器人,其中包括语音识别和自然语言处理(包括手语,唇语,肢体语言等)来与人类进行沟通,通过自然语言生成和语音合成来和人类进行交际,同时也需要进行信息检索和信息抽取,从而能够进行推理,根据已知的事实来得到结论. 语言处理中的一些困难: 我们把处理口语和书面语的计算技术称为语音和语言处
简单的一句话：让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好，这就是机器学习。
弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。
人工智能科幻电影里描述的AI是不是真的是远离现实呢？自从工业时代以来，人和机器的关系一直是充满争议并复杂的，当机器越来越先进和独立，它们是否会毁灭人类自身呢？
从2010年起，深度神经网络开始在各个领域引发人工智能技术的重大突破。在语音识别领域，截止到2017年，借助于深度学习技术语音识别在Switchboard数据集上的词错误率下降到5.1%，基本可与人工识别相媲美；而在图像识别领域、机器翻译、语音合成技术等其他领域也取得了巨大进步，使得机器基本已经做到和人一样能听、能看、能说。随着人工智能技术这些领域的不断突破，人们也更期待看到自然语言处理技术（NLP）带来更多的创新。
最近看到了一张图，出自于毕马威（KPMG）关于人工智能实际采用的调查报告。从这张图中可以看出，在 2020 年，新冠疫情（COVID-19）期间，人工智能的实际采用得到了大幅度提升。具体提升显著的行业包括：工业制造（93%）、金融服务（84%）、科技（83%）、零售（81%）、生命科学（77%），医疗保健（67%），以及政府应用（61%）。
微软亚洲研究院常务副院长，著名人工智能专家芮勇在大会上带来了《计算视觉：从感知到认知的长征》的主题报告。芮勇理性分析了最近大热的人工智能和计算机视觉，并提出了计算机视觉发展的三大基石和未来可能的四大发
2011年，日本多个机构发起的一项机器人项目，以东京大学入学考试难度为目标，以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中，机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分，总分为950分。照着当前的成绩，Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取，可惜的是，离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比，在两次考试中，Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步，而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
最近在学习大数据技术，很多东西豁然开朗。总得来说一句话，如果懂得Java，不去学习大数据那叫不思进取。如果懂得数学，不去搞人工智能，那是书呆子。
【新智元导读】硅谷AI专家的薪资和奖金一直都很神秘，这次，甲骨文花重金600万美元抢人工智能专家着实让大家见识到了AI人才抢夺战的激烈程度。与此同时，国内人工智能人才争夺也愈演愈烈，薪资甚至快赶上硅谷……
2016.7.9 | Vol .7 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评，供读者参考。内容包括喜闻乐见的新闻、大小企业的动向、关键技术的进展以及重要人物的消息等。 【车企动态】Google发布六月自动驾驶项目月报，更加关注骑行者安全 【一句话点评】算法强大就是任性，对付复杂场景毫无压力 近日Google发布五月自动驾驶项目月报，截至2016年6月30日，项目组在Kirkland、山景城、Phoenix和Austiin路测24辆雷克萨斯SUV和34
一句话总结：英伟达发布的财报显示出色的业绩，主要得益于 AI 大模型的爆火和算力需求的增加。
今天给大家总结了ACL2021中关于对比学习的论文，一共8篇，每篇都通过一句话进行了核心思想的介绍，希望对大家有所帮助。
【新智元导读】 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。本文带来百度首席科学家吴恩达对百度声纹识别技术的全面解读，本次比赛百度使用了两个不同的算法模型：DNN-ivector 和基于端到端深度学习的说话人信息提取。另外，吴恩达还对深度学习当下的发展态势以及对抗生成网络进行了评论。 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。在总比分上，小度凭借着上周险胜王峰，继续保持领先优势。
在自然语言处理学科发展的早期，人们将一些词语的关系串成一个网络，这个网络也叫作同义词词典，类似下图，从一个单词出发可以得到与它相关的近义词，反义词等，通过这个网络，可以让计算机了解单词之间的相关性（要找到一个词的近义词，就可能用某种图搜索方法去寻找）
Facebook AI和华盛顿大学的研究人员设计了一些方法来增强谷歌的BERT语言模型，并在GLUE，SQuAD和RACE基准数据集中实现最先进的性能。BERT超过Google Brain的XLNet，又一次成为最强的NLP预训练模型。
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
鱼羊 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 画家执笔在画布上戳戳点点，形成手绘作品独有的笔触。 你以为这是哪部纪录片的画面？ No，No，No！ 视频里的每一帧，都是AI生成的。 还是你告诉它，来段“画笔在画布上的特写”，它就能直接整出画面的那种。 不仅能无中生画笔，按着马头喝水也不是不可以。 同样是一句“马儿喝水”，这只AI就抛出了这样的画面： 好家伙，这是以后拍视频真能全靠一张嘴的节奏啊…… 不错，那厢一句话让AI画画的Text to Image正搞得风生水起，这厢Meta AI
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大噶好，今天是3月22日星期三。 刚刚过去的这个夜晚，可着实不平静，谷歌、微软、Adobe……科技大厂们整个一个卷疯了的架势。 最开心的，可能还得数老黄 。 更多科技新鲜事，一起来看~ 微软必应加码！接入DALL·E生成图像 现在，微软的新必应有了文字生成图像的能力，背后模型，就是OpenAI的DALL·E，并且使用的是“最新型号”。 这项名为Bing Image Creator的新功能，目前正在（缓慢地）推送给新必应的测试用户们，并且只能在Bi
我们聊一下自然语言处理（NLP）这一方向，当前的语音识别，机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注，那么计算机到底是怎么处理自然语言的，换句话说：计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的语言吗？
2017.2.25 | Vol .36 AutoDriving Weekly 智能驾驶周刊，旨在汇聚智能驾驶领域一周要闻以及点评，供读者参考。内容包括新闻、大小企业动向、关键技术的进展以及重要人物的消
并且不同于Siri的“人工智障”，ChatGPT加持的狗，聊起天来那叫一个妙语连珠。
关键词还没输入完毕，Google已经返回了你想要的搜索结果；Facebook能将你上传的照片自动打上标签；无人驾驶汽车都已经开上路了。这些所有令人觉得不可思议的一切，都与一个叫做“人工智能（AI）”的名词息息相关。 而如今人工智能的大爆发，离不开一项技术。它叫做深度学习（Deep Learning）。 几天前，当前人工智能领域最知名的学者、多伦多大学教授同时也是谷歌杰出科学家的Geoff Hinton接受电视台采访，向普通电视观众介绍了深度学习、神经网络等概念，同时还分析了IBM Watson，机器翻译技术
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员对谷歌人工智能在图像识别领域的失误进行分析，并探讨了人工智能在某些领域可能产生的错误。文章指出，人工智能在图像识别领域的失误可能是因为训练样本的偏差或误导，也可能是因为算法本身不够完善。这些失误可能影响到人工智能在安全领域的应用，如自动驾驶汽车等。作者呼吁，在人工智能的应用过程中，需要警惕这些错误，并加强人类对人工智能的监督和干预。
平日里研究各种各样的语音助手，输出各种类型的调研分析报告，以培养自己的业务敏锐度，同时也研究各种框架型知识以丰富自己的知识库。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】今年的1024全球开发者大会，科大讯飞重磅推出开放平台2.0版本，开放441项AI能力，并率先发起能够实现情感贯穿的虚拟人交互平台1.0。目的只有一个：打造未来属于每个人的人工智能！ 每一个开发者背后都有各种奇思妙想。 「如果《三体》中的科幻场景能够实现，他们的生活就会被彻底改变。」 这是一名七年级少年开发者未来想要实现的愿望——物联网。 物联网若能完全实现，那么就相当于实现了《三体》里的场景，任何地方都可以显示图像、播放音频，甚至能操控，成为
授人以鱼不如授人以渔，今天的文章由作者Adam Geitgey授权在人工智能头条翻译发布。不仅给出了具体代码，还一步步详细解析了实现原理和思路。正所谓有了思路，无论是做英语、汉语的语言处理，才算的上有了指导意义。
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
随着AI时代的到来，“人工智能” “物联网”“云计算”这些看起来高度技术化的名词，正在走入“平常百姓家”。科技驱动未来，也许有不少人的想法，正如《南风窗》写的那样：“今天怎么想象未来，都是幼稚的”。然
频频刷爆朋友圈的「人工智能」 「物联网」「云计算」这些看起来高度技术化的名词，正在走入「平常百姓家」。 在以人工智能为驱动的时代，也许有不少人的想法，正如《南风窗》写的那样：「今天怎么想象未来，都是
在Python开发领域流传着这样一句话：人生苦短，我用Python，这句话出自Bruce Eckel，原文是：Life is short，you need Python。使用过Python语言的程序员，或者从别的语言（比如Java）转换到Python开发的程序员或许对这句话的理解更加深刻。
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