作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
代码自动补全、自然语言生成代码、自动添加注释、智能bug查找、解释代码、自动生成单元测试等等。
人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活中使用的是自然语言，是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢？这就是自然语言处理研究的内容了。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 D
常有人问：我英语不好，想学编程行不行？这次PyCon上也有听众提出了类似的问题。我当时给出的回答是：想学好编程，必须得去学英语，想绕过这个坎是不可能的。 今天我再来稍微补充下。 这个问题要分情况的，并不是说不会英语就不能编程。如果你只是想学习下编程，只要一点很基础的英语能力，知道if/while/class这些关键字的意思，就可以开始写代码了。实在不行就死记硬背编程语法呗。另外，现在有使用汉语的编程语言--易语言，还有基于python的中蟒，都可以让你用中文来编程。 即使你以编程为职业，一样也可以在英语不
---- 新智元报道 来源：wired 编辑：小匀 【新智元导读】代码能自己写吗？如果未来有一天，人工智能可以编写基于普通语言的代码。程序员会被淘汰吗？ 「我是一个懒惰而无知的准计算机科学家，所以我试图让计算机自己编程。」 在最新的推文中，Yann LeCun「懒洋洋」地写道。 近年来，研究人员已经使用人工智能来改善编程语言之间的翻译或自动修复问题。例如，人工智能系统DrRepair已被证明可以解决大多数产生错误信息的问题。但研究人员还是梦想有一天，人工智能可以根据非专家的简单描述来编写程序。
目前，“深度学习”这一词已经变得越来越普及，生活中也是到处都充斥着这一词汇，同时也有越来越多的人开始想要从事这一行的相关工作，尝试着接触、了解这一行业。
学完前面的几个章节后，我觉得有必要在这里带大家做一些练习来巩固之前所学的知识，虽然迄今为止我们学习的内容只是Python的冰山一角，但是这些内容已经足够我们来构建程序中的逻辑。对于编程语言的初学者来说，在学习了Python的核心语言元素（变量、类型、运算符、表达式、分支结构、循环结构等）之后，必须做的一件事情就是尝试用所学知识去解决现实中的问题，换句话说就是锻炼自己把用人类自然语言描述的算法（解决问题的方法和步骤）翻译成Python代码的能力，而这件事情必须通过大量的练习才能达成。
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
本周有李飞飞、朱玉可等的图像因果推理和吴恩达等的 NGBoost 新论文，同时还有第一个深度学习代码搜索综述论文、Adobe 用 GAN 生成角色的动画、Facebook 和 HuggingFace 推出的新代码库等。
近日，麻省理工学院马萨诸塞校区计算机与信息科学学院教授 Emery Berger 发布的全球院校计算机科学领域实力排名的开源项目 CSranking 更新。
机器之心报道 编辑：Panda W ChatGPT 引发的舆论热潮至今仍未消退，以其为代表的大型语言模型（LLM）正是目前自然语言处理领域的研究热点，同时其在机器翻译、文本生成和聊天机器人等方面的应用也让实践者们跃跃欲试，期望找到新的应用和商业机会。 而在实际探索的过程中，实践者可能会苦于寻找适合自己应用的 AI 模型：是选择 LLM 还是微调模型？如果用 LLM，又该选择哪一种？ 近日，来自亚马逊、德州农工大学、莱斯大学等机构的学者对 ChatGPT 等语言模型的发展历程进行了一番讨论，其文章也得到了 Y
论文 1：SummAE: Zero-Shot Abstractive Text Summarization using Length-Agnostic Auto-Encoders
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
“ 从这次课才真正进入机器学习的课堂，本次课概要讲述对机器学习的感性认识。。。”
一、前言 这里“遗忘”不是笔误，这个系列要讲的“遗忘算法”，是以牛顿冷却公式模拟遗忘为基础、用于自然语言处理（NLP）的一类方法的统称，而不是大名鼎鼎的“遗传算法”！ 在“遗忘”这条非主流自然语
在这篇名为《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》的论文中，来自哈工大、中山大学和微软的研究人员详细介绍了这一新预训练模型，该模型可处理双模态数据：编程语言（PL）和自然语言（NL）。
BERT自诞生之后，其应用边界便不断扩张，从自然语言到图像、语音等。过去的一年也因此被誉为“BERT爆发的一年”。
上大学前，我一直觉得学数学是个挺轻松的事儿，只要能理解定理的推导逻辑，就一通百通了，考试前根本不用突击复习。
本文将和大家介绍 LLM 的魔法，通过自然语言编程的方式开发 SemanticFunction 函数
认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
学院第四期课程在2019年10月结课，第一至第四期具有求职意向的同学中，目前已经有80%的同学拿到了国内外名企的AI算法岗位offer，或者国外名校的AI 硕士、全奖博士录取 offer。在大家的认可下，我们开始了第六期的课程。在本期课程中，我们对课程的前沿性做了较大增加，更加符合目前行业深度和实践程度，并且对实践项目进行升级，增加了难度和适用场景。
【新智元导读】 沈向洋在专访中表示，神经网络到底要多少层？这个问题一直没有得到回答。我觉得应该有人写这样一篇基础的论文（来回答这个问题），这肯定会是一篇获奖论文。“福州女婿”沈向洋回娘家了，这次，他要给大家讲人工智能。 2017年10月26日，福州海峡国际会展中心，中国计算机大会（CNCC 2017）盛大开幕，新智元作为大会赞助支持单位参与本届盛会。美国国家工程院院士、微软公司的高级执行副总裁沈向洋博士作为特邀嘉宾发表演讲并接受了媒体的专访。 在专访前，沈向洋介绍说，自己其实是“福州女婿”，这次是他第二次来
我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时，没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏，当然，读者会很自然地想到，既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误，那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试，好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的，而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲，既不直接、又不方便，而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上，在贾里尼
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛？为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢！
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型，其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后，使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
说起自然语言，大家都不陌生，像英语、日语、俄语、德语、法语等，尤其像英语是学习频率最高的语种之一。
随着人工智能的进步，开发行业已经发展到了新的水平。 目前，人工智能工具在开发者中很受欢迎，因为它正在迅速重塑开发行业。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
Rokid于近日推出首款家庭机器人。该机器人拥有声纹识别技术和远距离声音识别功能，能够辨别家庭成员。同时，产品所具备的深度学习功能，能够帮助Rokid家庭机器人与用户之间进行良好的互动体验，了解家庭成
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
以 ChatGPT 为代表的大型语言模型(Large Language Models, LLMs)Achiam 等人，2023；Schulman 等人，2023 可以基于强大的语言理解能力、推理能力和生成能力执行各种各样的任务Sun 等人，2023b；Sun 等人，2023c；Yu 等人，2023。此外，注入领域知识还能让 LLM 执行与领域相关的特定任务 Wang 等人，2023a；Li 等人，2023b；Zhang 等人，2023；Ren 等人，2023。要充分发挥 LLM 的这些能力，就需要构造高质量的提示Eric，2022；Chen 等人，2023；Gajula，2023。因此，提示工程 (Prompt Engineering) 吸引了许多研究人员的关注Varshney 和 Surla，2023；Mesk´o，2023；Wang，2023。
ChatGPT是一个优秀的人工智能工具，可以根据自然语言提示自动生成代码。然而，对于程序员来说，它可能无法完全满足开发者的需求。下面我来给大家介绍7种更专注于编码的人工智能工具。
自然语言（人类语言）与编程语言之间有着很多惊人的相似之处。前些天我做了一个关于这两种语言相似性的讨论，惊讶地发现自己很容易就找到了它们之间的许多共同点。 然而实际上，两种语言之间具有如此多的相同之处也尚在情理之中，这两种形式的语言都是非常基础层面上的语言，它们本质上是为同一个目的服务的——那就是沟通。尤其是用来沟通思想和表达方式，有时也可以用来传达指令。 编程语言之间的相似之处比人们乍看上去的还要多得多。这意味着如果你很了解某一门编程语言，学习其他编程语言（至少同类型的编程语言）就变得十分容易。最开始的两种
人工智能是一个不断发展的领域，可以用各种编程语言编写。但是，要确定下一步可能正在使用的AI项目中应该使用多种语言中的哪一种，这仍然很困难。以下是小编收集的一些人工智能编程语言。 01 Python Python是一种广泛使用的编程语言，由于它提供了简单和无缝的结构，AI领域经常使用。 Python使得不同的AI算法能够相当容易地实现，与其他可用的编程语言相比，它提供了较短的开发时间。 📷 通过部署Python，用户可以创建神经网络，并选择一些可用于AI开发的有用的库。其他功能包括测试算法的选项，不必实现它们
前几天，谷歌发布了一个全新的书籍搜索产品：“Talk to Books”，用户可以通过对话的方式得到一本书籍的推荐，比如输入：“What is thebest programming language？”（什么是最好的编程语言？），就会被推荐《C Programming for Arduino 》。这个产品是典型的知识图谱技术的应用，它让搜索引擎可以理解用户的问题和每一本书的内容，进而进行精准匹配——就像有人在豆瓣给你荐书一样。事实上，知识图谱仍旧在驱动着已有20多年历史的搜索引擎进化。
最近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角：高效重编程大语言模型进行通用时序预测 –- 其提出的 Time-LLM 框架无需修改语言模型即可实现高精度时序预测，在多个数据集和预测任务中超越了传统的时序模型，让 LLMs 在处理跨模态的时间序列数据时展现出色，就像大象起舞一般！
7月26-27日，由中国人工智能学会发起主办、CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京友谊宾馆召开。IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中在本次大会上发表了题为《从WA
导读：这是一个非常有趣的视频，讲述的是在不久的将来大多数的岗位都会由机器来担任。很多职位，如司机、医生，将会很快消失或发生巨大变化，进入全新的发展时代。看起来程序仍会继续担任程序员助手或后备的角色。毕
NLP中的算法复杂，应用场景多变，涉及数学、语言学、计算科学多门学科，理解起来很抽象，单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识，依然难以着手开发项目。 为此，华为云上线了Python+NLP实战营，帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用，提升NLP相关编程能力，低门槛入门开发AI项目。重要的是，由华为专家授课教学，全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
原文出处： tcz.hu 译文出处：码农网 – 小峰 程序员是注定灭绝的一个物种。 在一个来自于CGP Grey很精彩的视频中，他提出说，在不久的将来，大多数工作将会由机器替代。许多行业，从卡车司机到医生，在不久的将来将会消失或发生巨大的变化，创造出一种全新的社会体制。但是，这样一来似乎有点说不通——既然未来的计算机程序将会大放光彩，那么势必需要更多的程序员。毕竟，创建自动汽车、自动化的医疗诊断系统、小贩机器人等等，都需要程序员的参与，不是吗？ 大错特错。 编程是什么？ 编程是将理念（业务、法律、游
前两天《The Rise of the AI Engineer》这篇文章很火，大意是说AI Engineer将成为工程师的新物种，是未来需求量最大的工作。
上面的演示图片中，我首先在左侧输入框中输入了一段有明显编程暗示的自然语言文本，在文本中使用@来调用某个Agent。当我提交这段文本后，可以获得右侧弹出层内的结果，具体内容如下：
语言模型 (LM) 通常用于自然语言文献中，以将概率分配给标记序列。LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。
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