image 随著苹果Core ML的最新版本发佈，开发人员更容易构建人工智能应用程式，除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子，另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots。在本教程中，我们将使用Google的Dialogflow（以前称为API.AI）构建在iOS上运行的chatbot应用程式！ 听起来很酷吧！接下来开始进入本教程的重点。 Intents(意图)和Entities(关键字)快速概览 在开始之前，我先解释Dialogflow和chatbots的一般基本知识。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
作者 | Patrick Catanzariti 编译 | 陈云龙 现如今人工智能、个人助理以及聊天机器人不断崛起，越来越多的诸如“Siri”、“Alexa”、“Cortana” 和 “Ok Google” 的智能设备将我们与互联网以及日益增加的物联网（IoT）连接起来，我们可以跟它们语音打招呼，拥有这样的个人助理是人人都梦寐以求的事情。在 2017，几乎所有的信息程序和智能手机系统都有聊天机器人或语言助理功能！尽管人工智能的真正水平还是饱受争议的，但我们正亲眼目睹人工智能世界的兴起——人人都拥有为其所支
若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，Google开源了一套问答游戏App系统。 通过一套模板工具可以，你只要给出问题和答案，就能搞出一套功能齐备的AI问答游戏。这套问答系统基
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。 谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术，包括Google搜索、Google Now、Gmail等， 并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能（如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统） 。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google+社交网络的图像。 2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，谷歌
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
万维网不断发展和演变，至今已经有 27 年历史。我们如何展现内容和给内容添加样式在万维网发展的不同阶段有不同的形式，最近新出现的形式是响应式网页 —— 一个网页能够适配多个浏览器和不同屏幕大小的设备。当一个网站涉及到越来越多的“物联网”（IoT）设备诸如树莓派、智能手表、语音私人助理以及其他许多 —— 响应式网页的潜力面临挑战。
背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家
本文首发于GitChat，原作者王晓雷，经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。 📷 不过，随着人工智能的发展，对话式交互穿着语音和文本的外衣，携手模糊搜索引擎，怀抱计算科
业界巨头 甲骨文发力云计算，并正式落地中国 美国时间18日晚，甲骨文CTO拉里·埃里森在发布会上推出了多款产品，涵盖机器学习和人工智能等领域，同时高调宣布将着重发力云计算市场，直言要同亚马逊展开竞争。
不知道玩Slack的人多不多？国内有一个类似的产品，之前搞PythonTG翻译组在用，但是没怎么用起来。感觉这些产品提供的灵活性还蛮大的，可以自己实现许多有意思的机器人。
引子 中午老婆发来一条消息：昨夜，你梦中叫了一个女人的名字，还两遍。 我大吃了一鲸。平日里我的梦话都 base64 简单编码了一下，怎么昨个直接明文输出了？我赶忙问，小宝还是小贝？ 她回复了一行字：Alexa, stop. Alexa, play &@*#$(@. 我默默地抹了一把汗。看来语音女神大比拼，Siri（apple），Cornata（microsoft） 和 Alexa（amazon） 间，我已经完全倾向了 Alexa，以至于梦中还在与她幽会。别问我为啥 google assistant 不在其列
新智元 AI DAILY 1 Twitter 将从本周开始接受收购报价，最可能收购方Salesforce 据华尔街日报，Twitter将从本周开始接受收购报价，潜在收购方包括Salesforce
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 从去年开始，大量的聊天机器人持续涌现出来，数不清的公司发布了他们的聊天机器人。因此开发者能直接在他们的软件中使用这些服务。 那么作为软件开发者，选择一款好一点的API成为大家关心的话题。本期视频中，除了教给大家如何通过调用API来搭建一个快递鲜花的聊天机器人外，Siraj Raval还对国外的四家聊天机器人API进行了横向的点评，包含：wit.ai、Nuance、sirikit和api.ai。 来跟着Siraj Raval一起开始吧…… 代码链接： ht
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
著名的网络媒体“BackChanel”日前撰文称，聊天机器人作为一项热门的技术，将会颠覆手机应用（APP），在个人生活、公司客服、政府服务方面都有很好的应用。 文章将此称为即将到来的“真正革命”。未来，聊天机器人可以成为你的私人小秘书。 近日，两大科技巨头谷歌和“脸谱”纷纷投巨资研发各自的聊天机器人产品。谷歌本周收购了聊天机器人创业公司API.AI，进一步加强语音识别技术，让机器人开始说话。 “脸谱”独立聊天软件Messenger于9月中旬开通支付功能,业务负责人认为Messenger上的聊天机器人能帮
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源，但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务： 认知计算(Cognitive Co
SuperScript 是一款开源的交互式会话引擎，它带有弱AI、自然语言理解、简单易用和灵活可扩展的特点。SuperScript 也是目前开源领域内最优秀的聊天机器人引擎之一，社区讨论活跃、模块构建合理，受到诸多自然语言处理相关开发者的追捧。 近日，AI 研习社有幸邀请到了呤呤英语 AI 技术负责人 Hain，他从代码实操的角度为我们详细介绍了 SuperScript 系统的设计与实现。 嘉宾介绍 Hain，Rockq 开发者社区创始人，呤呤英语 AI 技术负责人，曾就职于 IBM 中国开发中心和创新
点击上图中 Get API key in Google AI Studio, 打开Google AI Studio。如果是首次打开，则需要同意相关服务条款：
AiTechYun 编辑：nanan AI正在成为每个科技公司战略的组成部分，因此巨头公司们加大对AI初创企业的收购也就不足为奇了。 并购活动的数量已经增长了5倍，从2013年的22家增至2017年的
因为，行文字数所限，有些概念可能会一带而过亦或者提供对应的学习资料。请大家酌情观看。
ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。
很多人想学习 AI，但是不知道怎么入门。笔者开始也是，先是学习了 Python，然后是 Tensorflow ，还准备看一堆深度学习的书。但是逐渐发现，这些知识太深奥了，无法在短时间内学会。此外还有另一个问题，学这些对自己有什么帮助？虽然学习这些技术是很 NB，但是对自己作用有多大？自己到底需要学什么？
在AI浪潮风起云涌的当下，AI正在不断地重塑着每一个行业。笔者的目标是在公众号中把所有当下流行的AI应用都梳理一遍，在整理技术拓展思路的同时也给大家做一个科普。有一段时间没有介绍aigc相关的应用了，今天翻到了一个很早之前调研过的火了很久的一个项目—pdfGPT。
现在你已经熟悉了 LLM 的基础知识和 OpenAI API，是时候将你的技能提升到下一个水平了。本章涵盖了强大的策略，将使你能够充分利用 ChatGPT 和 GPT-4 的潜力。从提示工程、零-shot 学习和少-shot 学习到为特定任务微调模型，本章将为你提供创建任何你能想象的应用所需的所有知识。
到目前为止，我们已经查看了（并编写了）很多代码。但我们实际上还没有创建一个完全可用的 app。那就是我们将要做的事情。在本章中，我们将构建一个简单但功能强大的 Web app，让用户提出问题，由 GPT-3 从我们提供的知识库中回答。该 app 可用于回答任何类型的问题，但我们将用它来回答人们可能对我们有的问题 - 一个 问我任何事 的 app。所以，想象一个招聘专员或潜在雇主可以用来询问你的技能、成就和经验的网站。不想找新工作？没问题。同样，这个 app 可以用于任何类型的问答应用 - 所以可能是一个由 GPT-3 动力驱动的产品 FAQ，或一个由 GPT-3 动力驱动的教学助手 - 这完全取决于你。我们将从 app 将如何工作的快速概述开始，然后逐步介绍构建过程。
近日，机器人制作平台Motion.ai最近推出了一款“机器人商店”，使得无论是公司、团体，还是个人，都可以在几分钟之内获得一个私人订制的聊天机器人。 比如，如果是一家餐厅在平台上定制了一款聊天机器人，
李杉 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 当你做了一个网站、App、游戏，肯定会马上想到要加上统计分析功能，这早就成了互联网产品的标配组件，产品迭代、用户运营，都离不开它。 如果你做的，是个聊天机器人呢？ 聊天机器人，或者说Chatbot，在国内还基本是科技公司的专属玩具，但美国公司们对这个东西有着更高的热情，卖票的Ticketmaster、拍片的HBO、麦咖啡的星巴克，都有自己的聊天机器人，他们的聊天机器人也有也很多可以放，Facebook Messenger、Kik、Slack、Vi
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周期中扮演极为重要的角色。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 元元、keiko、Yawei 视频 | 郭丽、李文 后台回复“AI争夺战”，即可获得完整版PPT链接 自2012年以来不少人工智能公司被收购，其中约有47%曾获得风险投资支持。 企业巨头如Google, IBM, Yahoo, Intel, Apple和Salesforce 在并购私有AI公司的竞赛中你追我赶，后到的Ford, Samsung, GE和Uber也不甘示弱。自2012年以来，超过250家不同领域的私有AI公司被收购，单是2017年第一季度，就有37家。
在过去的几个月中，由于在新生群中回答问题费时费力，同时又有许多重复而又有固定答案的回答，我受到一些知乎文章的启发，维护了一个基于itchat的群聊机器人。从刚开始接入图灵机器人时只会尬聊的机器人，之后又加入了api.ai的按照消息内容自动回复，而后再加入了回复表情功能，使得机器人变得越来越有趣。 现在，由于itchat的更新和被wxpy一些更有趣的功能所吸引，我计划将这个机器人分步重写，并将完整的机器人构建步骤展现给大家。 安装wxpy 安装wxpy非常简单，如果你拥有pip，请直接按照Github中的方法
在发布仅仅五天后，ChatGPT 就吸引了惊人的一百万用户，这在科技行业及其他领域引起了轰动。作为一个副作用，OpenAI API 用于人工智能文本生成的接口突然曝光，尽管它已经可用了三年。ChatGPT 界面展示了这种语言模型的潜力，突然之间，开发人员和发明家开始意识到他们手边可利用的令人难以置信的可能性。
助手 API 允许你在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令，并可以利用模型、工具和文件来响应用户的查询。目前，助手 API 支持三种类型的工具：代码解释器、文件搜索和函数调用。
（VRPinea 11月10日讯）今日重点新闻：美国AR技术厂商Niantic开放AR内容开发平台Lightship，并出资2000万美元成立风投公司；元宇宙AI开发平台Inworld AI宣布完成由Meta跟投的700万美元种子轮融资，新资金将用于打造AI虚拟人物；《荣誉勋章》VR版即将登陆Quest 2，售价39.99美元。
<数据猿导读> 京东智能云语音服务开放平台宣布上线；国家部委与高校联合，我国国家新型城镇化大数据库即将落地；AI创业公司码隆科技完成6200万元A轮融资……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿
在当今快速发展的数字时代，安全和速度已成为网络服务的基石。EdgeOne，作为腾讯云提供的边缘安全加速平台，以其全球部署的节点和强大的安全防护功能，为用户提供了稳定而高效的网络体验。而HAI（HyperApplicationInventor），腾讯云推出的高性能应用服务，通过其易用的图形化界面和丰富的模型库，使得AI应用开发变得触手可及。本文将探讨EdgeOne与HAI的结合如何为用户提供一个既安全又高效的AI应用开发环境。
GPT-4 Turbo with Vision 是 OpenAI 开发的一个大型多模态模型 (LMM)，可以分析图像，并为有关图像的问题提供文本回应。 它结合了自然语言处理和视觉理解，GPT-4 Turbo with Vision 可以回答一般图像相关问题。 如果使用[视觉增强]还可以出示视频。
自ARKit发布的几个月以来，世界各地的开发人员给我们带来了一系列酷炫的实验以及应用程序开发的潜能。近几日，作为对苹果ARKit的回应，谷歌发布了ARCore的预览版。这一次，ARCore成了镁光灯下的主角。 事实上，想要通过ARCore来创建AR应用程序的开发人员们，已经可以在Pixel系列手机和三星S8手机系列上开展项目了。其实在ARCore预览版结束后，谷歌已经把目光瞄准了1亿台安卓设备。但是借助于各类的硬件厂商，ARCore有望在今年晚些时候成为世界上最大的AR平台。 虽然ARCore的应用程序尚
（其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里）
使用OpenAI的GPT模型清理调查问卷反馈。完整代码已上传至Github链接（https://github.com/aaxis-nram/data-cleanser-llm-node）。
📷 在AI领域，相比创业公司，大公司具有天然的先发优势。在技术方面，决定技术的三个要素——数据、算法模型、计算力，背后的潜台词对应的是数据量、人才、资金，大公司更占优。在产品应用方面，大公司本身就有大量的用户基数、畅通的推广渠道，也是大公司的强项。 事实上，现在已经很难说哪家大公司完全与AI不相关，毕竟只要有数据，就很难不用到机器学习的算法。不过，出于本身的战略规划及实际业务情况，大公司对于AI行业的重视程度肯定各不相同。 国内方面 未上市公司方面 一 旷视（Megvii）
【引子】读论文Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools，https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf，再阅读了几篇关于Toolformer的网络热文，于是“无知者无畏”，开始自不量力地试图解读Toolformer。
本节提供了不同的案例研究，显示了如何开发和部署深度学习 Web 应用（使用深度学习 API），并展示了使用深度学习保护 Web 应用安全的措施。
观察、聆听和交谈相较于打字输入，无疑是人类更友好且便捷的交互方式。GPT-4无需借助语音转文字功能，便能直接实时地将语音输入至大型模型，实现与真人聊天般自然流畅的互动体验。这一方面依赖大模型的快速进化，另一方面也得益于RTC能力的进步和应用。
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