情感分析是文本的上下文挖掘，它识别和提取源材料中的主观信息，并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感，同时监控在线对话。然而，对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
BFC、IFC的概念重要吗？不重要，没有它们我们也能写出符合要求甚至很好的页面。重要，深入了了解了CSS这门语言的核心，你的CSS才可能会有创造性，你才能发明出你自己的奇淫技巧，而不是遇到新的情境就去百度，google。
翻译自 What eBPF Means for Container Threat Detection 。
在编程领域，幂等性一词听起来就像是一个复杂而古怪的概念，专门用于数学讨论或计算机科学讲座。然而，它的相关性远远超出了学术范围。
如果说99%的人不真正理解PowerBI DAX的SUM，你信吗？只怕是说少了，从这个意义上讲，PowerBI就是一个坑爹的。
定义微服务边界可能是任何人遇到的第一个挑战。每个微服务都必须是应用程序的一部分，每个微服务都应该是自主的，具有它所传递的所有好处和挑战。但是你如何确定这些界限呢？
从毫无存在感到无人不谈，大型语言模型（LLM）的江湖地位在这几年发生了巨变。这个领域的发展令人目不暇接，但也正因如此，人们难以了解还有什么难题有待解决以及哪些领域已有成熟应用。
BiDAF(Bi-Directional Attention Flow，双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型，本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】大模型涌现能力如何理解？谷歌的最新论文研究了语言模型中的上下文学习，是如何受到语义先验和输入-标签映射影响。 前段时间，OpenAI整出了神操作，竟让GPT-4去解释GPT-2的行为。 对于大型语言模型展现出的涌现能力，其具体的运作方式，就像一个黑箱，无人知晓。 众所周知，语言模型近来取得巨大的进步，部分原因是它们可以通过上下文学习（ICL）来执行任务。 上下文学习是一种过程，模型在对未见过的评估样本执行任务之前，会先接收几个输入-标签对的范例。
本文首先回顾了空洞卷积在语义分割中的应用，这是一种显式调整滤波器感受野和控制网络特征响应分辨率的有效工具。为了解决多尺度分割对象的问题，我们设计了采用级联或并行多个不同膨胀系数的空洞卷积模块，以更好的捕获上下文语义信息。此外，我们扩充了在DeepLab V2中提出的ASPP模块，进一步提升了它的性能。并且我们还分享了一些训练系统方面的经验和一些实施方面的细节。
从来没有深入了解ECMA，网上找了一下，发现早在2010年就有大佬 Dmitry Soshnikov[1] 总结了ECMA中的核心内容，我这里只是翻译记录，加深自己的印象。文章原文来自 ECMA-262-3 in detail. Chapter 6. Closures.[2]
【导语】7 月 31 日晚，自然语言处理领域最大顶会 ACL 2019 公布了今年的八个论文奖项，其中最佳长论文的获奖者被来自中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、腾讯 WeChat AI、华为诺亚方舟实验室、伍斯特理工学院等机构的联合论文所斩获。除了这篇最佳长论文，腾讯在今年的 ACL 会议上还有哪些研究论文被录取？今天，我们就用这篇文章为大家做介绍。
[ 导读 ] 7 月 31 日晚，自然语言处理领域最大顶会 ACL 2019 公布了今年的八个论文奖项，其中最佳长论文的获奖者被来自中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、腾讯 WeChat AI、华为诺亚方舟实验室、伍斯特理工学院等机构的联合论文所斩获。除了这篇最佳长论文，腾讯在今年的 ACL 会议上还有哪些研究论文被录取？今天，我们就用这篇文章为大家做介绍。
2004年，Eric Evans 发表了《Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software 》（领域驱动设计）这本书，简称Evans DDD，书里对领域驱动做了开创性的理论阐述。它为我们提供了设计软件的一个全新视角，同时也给开发者留下了一大难题：如何将领域驱动设计付诸实践？
Instance-aware, Context-focused, and Memory-efficient Weakly Supervised Object Detection
【导读】注意力机制近年来开始被广泛应用，从最初用于自然语言处理领域的机器翻译等任务，延伸到图像处理以及推荐系统中。由于attention可以建模上下文不同元素的重要性，在序列建模问题上卓有成效。本文提
在一篇新论文中，OpenAI 的研究人员展示了 Codex 的详细信息，它是一种生成软件源代码的深度学习模型。
基于此，越来越多的企业将构建围绕于 LLM 的应用，而这些应用在当前以辅助人类设计为主。未来，我们将保持一种观点：LLM as Member，即 LLM 应该是我们的伙伴，而不再是一个辅助的工具。
深度学习确实在机器学习领域，尤其是图像识别任务中重新调整了东西。2012年，Alex-net发起了一项（仍然远未结束）的竞赛，以解决或至少显着改善计算机视觉任务。虽然主要思想非常稳定（对所有事物都使用深度神经网络），但研究人员却采用了不同的方法：
你是否曾觉得 JavaScript 似乎在戏弄你，尤其是当它在你面前挥舞 this 关键字时？那种“好吧，JavaScript，今天我们玩什么游戏？”的感觉。特别是当你试图确定在某段代码中 this 引用的是什么时。
上下文信息在语义分割的成功中起着不可或缺的作用。事实证明，基于non-local的self-attention的方法对于上下文信息收集是有效的。由于所需的上下文包含空间和通道方面的注意力信息，因此3D表示法是一种合适的表达方式。但是，这些non-local方法是基于2D相似度矩阵来描述3D上下文信息的，其中空间压缩可能会导致丢失通道方面的注意力。另一种选择是直接对上下文信息建模而不进行压缩。但是，这种方案面临一个根本的困难，即上下文信息的高阶属性。本文提出了一种新的建模3D上下文信息的方法，该方法不仅避免了空间压缩，而且解决了高阶难度。受张量正则-多态分解理论（即高阶张量可以表示为1级张量的组合）的启发，本文设计了一个从低秩空间到高秩空间的上下文重建框架（即RecoNet）。具体来说，首先介绍张量生成模块（TGM），该模块生成许多1级张量以捕获上下文特征片段。然后，使用这些1张量通过张量重构模块（TRM）恢复高阶上下文特征。大量实验表明，本文的方法在各种公共数据集上都达到了SOTA。此外，与传统的non-local的方法相比，本文提出的方法的计算成本要低100倍以上。
目前自然语言处理模型是人工智能的前沿科技，他们是很多AI系统与用户交互的接口。NLP 发展的主要阻碍来自于模型对于高质量标记数据的依赖。由于语言是一个任何事物都可以应用的普遍交流的机制，这也意味着很难找到一个特定领域的注解数据去训练模型。针对这个挑战, NLP 模型 决定先使用大量的没有标签的数据训练语言原理。非常有名的预训练模型包括 Word2Vec，Glove 或者FasText。然而 预训练模型有自己的挑战，对于大量数据的上下文关系的表达常常失败。最近来自GOOGLE AI 语言团队的研究者们开放了 BERT项目的源代码，一个为预训练语言表达而生的库，并且其训练结果达到了很不错的效果。
语言预训练模型在现有流行的阅读理解数据集上取得了惊人的效果，因此，现在是时候引入更复杂的数据集来推动该领域朝着更复杂推理的方向发展了。
顶顶大名的Redis作者谈如何在Redis这样系统软件上进行代码文档注释，以下是九种注释类型的大意说明： 很长一段时间以来，我一直想在YouTube上发布一段“如何对系统软件文档注释”的新视频，讨论如何进行代码注释，然而，经过一番思考后，我意识到这个主题更适合博客文章。在这篇文章中，我分析了Redis的文档注释，试图对它们进行分类。在此过程中，我试图说明为什么编写注释对于生成良好的代码是至关重要，从长远来看，这些代码是可维护的，并且在修改和调试期间可由其他人和作者自己理解。 并不是每个人都这么想，许多人认为，如果代码足够扎实，代码具有自明性，无需文档注释了。这个想法前提是，需要一切都设计得很完美，代码本身会有文档注释的作用，因此再加上代码注释是多余的。 我不同意这个观点有两个主要原因： 1. 许多注释并不是解释代码的作用，而是解释*为什么*代码执行这个操作，或者为什么它正在做一些清晰的事情，但却不是感觉更自然的事情？注释是解释一些你无法理解的东西。(banq注：根据海德格尔存在主义哲学观点，注释是解释代码的存在意义，如果注释时说明代码作用，那是在说明代码的存在方式，代码的功能作用是代码的存在方式，不是存在意义，存在意义与编写者动机和阅读者的理解有关，与其上下文场景有关) 2.虽然一行一行地记录代码做些什么通常没有用，因为通过阅读代码本身也是可以理解的，编写可读代码的关键目标是减少工作量和细节数量。但是应该考虑其他阅读者在阅读一些代码时他们的思考角度和进入门槛的难易程度。因此，对我而言，文档注释可以成为降低阅读者认知负担的工具。 以下代码片段是上面第二点的一个很好的例子。请注意，此博客文章中的所有代码段都是从Redis源代码中获取的。
机器之心报道 机器之心编辑部 在最新的增强语言模型综述里，LeCun 阐述了什么？ ChatGPT、GPT-4 的火爆，让大型语言模型迎来了迄今为止的高光时刻。但下一步又该往何处去？ Yann LeCun 最近参与的一项研究指出，增强语言模型或许是个极具潜力的方向。 这是一篇综述文章，本文将简单介绍该论文的主要内容。 研究背景 大型语言模型极大地推动了自然语言处理的进步，相关技术造就了几个拥有数百万用户的产品，包括编码助手 Copilot，谷歌搜索引擎以及最近大火的 ChatGPT。将记忆与组合性功能相
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：LRS 【新智元导读】机器学习又跨界发Nature啦！美国东北大学的研究员将研究成果发表在Nature上，探究世界各地人类的表情有什么不一样？结果相关率只有30%。 全球各地的人微笑或难过都是一个表情吗？ 人们面部表情具有一致性似乎是合理的，举例来说，无论一个人是来自巴西、印度还是加拿大，他们看到亲密朋友时的微笑，或者看到烟花表演时的激动神情，看起来基本上是一样的。 但这真的合理吗？这些面部表情和跨越地域的相关背景之间的联系真的普遍
想必这些唤醒词中至少有一个曾被你的嘴发出并成功呼唤出了一个能给你导航、讲笑话、添加日程、设置闹钟、拨打电话的智能个人助理（IPA）。可以说 IPA 已经成了现代智能手机不可或缺的标配，近期的一篇综述论文更是认为「个人 LLM 智能体会成为 AI 时代个人计算的主要软件范式」。
深度学习在计算机视觉和语言理解领域取得了惊人的成功，受此影响，推荐研究已经转向了基于神经网络的新推荐模型的发明。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！
【导读】专知内容组整理了最近六篇用户建模相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. User Profiling through Deep Multimodal Fusion ---- 论文链接： http://faculty.washington.edu/mdecock/papers/gfarnadi2018a.pdf 社交媒体中的用户特征分析由于其在广告、营销、招聘和执法等方面的不同应用而引起了广泛的关注。在各种用户建模技术中，对于如何合并用户数据的多个来源或模式（如文本、图像和关系）以获得更准确的用户
只有一层或两层、且只有注意力块的transformer，在性能上有望达到96层、兼具注意力块与MLP块的GPT-3的效果吗？ 作者 | Mordechai Rorvig 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 在过去的两年里，基于Transformer架构开发的大规模语言模型在性能（如语言流畅度）上达到了令人叹为观止的效果。 但是，Transformer对单词的处理方法是什么？学术界仍未有确定的答案。普遍的理解是，transformer模型能够以某种方式同时关注多个单词，以便立即进行“全局”分析。但它到
自3天前Sora发布以来，由图灵奖得主、Meta首席科学家Yann LeCun提出的“世界模型”又一次引起了广泛关注。
本文的主要贡献是将附加上下文引入到最先进的一般目标检测中。为了实现这一点，我们首先结合了一个最先进的分类器和一个快速检测框架。然后，我们使用反褶积层来增加SSD+Residual-101，以在目标检测中引入额外的大规模上下文，并提高准确性，特别是对于小目标，我们将生成的系统DSSD称为反卷积单阶段检测器。虽然这两个贡献很容易在高层进行描述，但是一个简单的实现是不会成功的。相反，我们展示了仔细添加额外的学习转换阶段，特别是反褶积中的前馈连接模块和一个新的输出模块，使这种新方法成为可能，并为进一步的检测研究形成了一个潜在的前进道路。结果表明，PASCAL VOC和COCO 检测。我们的513×513输入的DSSD在VOC2007测试中实现了81.5%的mAP，在VOC 2012测试中实现了80.0%的mAP，在COCO上实现了33.2%的mAP，在每个数据集上都优于目前最先进的R-FCN方法。
转载自 https://blog.csdn.net/fuyuwei2015/article/details/71860349
在本文中，你将学习什么是doc2vec，它是如何构建的，它与word2vec有什么关系，你能用它做什么，并且没有复杂的数学公式。
每个门店由店长管理，店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示，该如何实现？
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
选自Quantamagazine 机器之心编译 作者：Mordechai Rorvig 机器之心编辑部 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司，正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里，人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下，我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看，它们能够以某种方式关注多个单词，从而可以立即进行「全局」分
翻译自 Infrastructure as Code or Cloud Platforms — You Decide! 。
北京智源人工智能研究院联合浙大、北大发布SegGPT: Segmenting Everything In Context。让我们来一探究竟。
本文是一篇关于交互式问答系统中如何通过文本特征工程构建和Logistic Regression判定话题/主题/意图延续还是转换的论文，提供了一条比较好的思路，对于整理问答语料以及问答系统都有很大的指导意义。 由于时间和小编水平都有限的情况，翻译理解不当的地方，请大家提出来，我们一起优化。原文： AnalyzingInteractive QA Dialogues using Logistic Regression Models 摘要 传统的问答(QA)系统已经达到了近乎令人满意的性能，而新的挑战是交互式问答(
想象一下，如果AI已经能够帮助你完成一个图文并茂的文档，而不是仅有文字部分的内容，你会拿来干什么？
作者丨陈江捷 1 前言 如何根据一个新的条件来改写一个故事的结局？这个问题的自动解决需要机器具备反事实推理能力，即根据原故事和新条件来想象新的故事结局的能力。故事改写任务的核心问题在于：我们能否只对原始结局进行最少的编辑就能产生一个新的合理的故事结局？更重要的是，我们如何在无监督的情况下想象未来的可能性？ 本文介绍了复旦大学、字节跳动人工智能实验室等机构的研究者的最新工作EDUCAT，相关工作已经被AAAI 2022录用 (oral)。EDUCAT采用了基于MCMC采样的文本编辑框架来改写反事实故事结局，并
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】性能不再是瓶颈，模型运行效率是问题的关键！ 虽然谷歌的Bard翻车了，但谷歌的AI实力仍然不容小觑。 自开年以来，由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」一直在持续更新，最近也是更新到了第四期。 本期以「提升模型效率」为主题，一起看看谷歌工程师们都想出了哪些ideas！ 往期回顾： 1. 超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年
项目代码：https://github.com/vision4robotics/TCTrack
本文首发于InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/service-split-and-architecture-evolution 领域驱动设计和服务自演进能
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