您是否曾经利用 Siri、Alexa 或者 Cortana 以对话方式设置闹钟、呼叫朋友甚至是安排会议日程？相信大多数朋友和我一样，感觉虽然这些方案在日常生活与工作中能够起到一定作用，但仍然很难与之谈论一般性、特别是哲学层面的话题。 通过自然语言与机器交互属于通用型人工智能方案的基本要求之一。这一 AI 研究领域被称为对话系统、口语对话系统或者是聊天机器人。在这类场景下，机器需要能够结合对话背景为用户提供翔实的答案，而且在理想情况下应实现与人类无异的沟通效果。 但在实践当中，最后一项要求往往很难达成。不过
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库，用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法，可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
本书节选自图书《深度学习算法实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 人类其实从很早以前就开始追求人类和机器之间的对话，早先科学家研发的机器在和人对话时都是采用规则性的回复，比如人提问后，计算机从数据库中找出相关的答案来回复。这种规则性的一对一匹配有很多限制。机器只知道问什么答什么，却不知道举一反三，比如你问它：“今天天气怎么样？”它会机械地把今天的天气告诉你。这不像人与人之间的对话，人是有各种反应的，这类反应的产生是基于人的知识结构和对话场景的。 那么，你觉得这类机器是否真的具有智能了？图灵测试是这样判断机器
选自GitHub 机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 本文介绍了一个构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开源项目 DeepPavlov，该开源库的构建基于 TensorFlow 和 Keras，并旨在推动 NLP 和对话系统的研究，提升复杂对话系统的实现和评估效果。机器之心简要介绍了该项目和基本技术，希望实现对话机器人的读者可进一步阅读原项目。 项目地址：https://github.com/deepmipt/DeepPavlov 这是一个开源的对话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 上
自然语言处理是人工智能领域的掌上明珠，而人机对话则是自然语言处理领域的最终极一环。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
在本教程中，我们探索了一个好玩和有趣的循环序列到序列的模型用例。我们将用 Cornell Movie-Dialogs Corpus处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。
---- 新智元报道 编辑：拉燕 好困 【新智元导读】Meta推出了BlenderBot3，堪称目前最强聊天机器人。 最近，Meta又搞了波大动作。 他们发布了最新开发的聊天机器人——BlenderBot3，并公开收集用户的使用数据作为反馈。 据说，跟BlenderBot3聊什么都行，属于SOTA级别的聊天机器人。 真有这么智能吗？ 上图是一位网友和BlenderBot闲聊的聊天记录。可以看到，真的是闲聊。 用户说自己要去练瑜伽了，问BlenderBot要干啥去。机器人说自己正在写第九本书。 神
还可以解答各种各样的问题，而且显然不只 10 岁小孩子的智商，感觉它已经把互联网上所有的公开资料都吸收并消化了。
想掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为
掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为一
机器之心专栏 作者：李永彬、惠彬原、黄非 团队：达摩院-自然语言-对话智能团队 如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了 SPACE 1/2/3 系列模型。 SPACE-1：注入对话策略知识，AAAI 2022 长文录用； SPACE-2：注入对话理解知识，COLING 2022 长文录用，并获 best paper award
现在的对话智能体（即聊天机器人）都是非常专业化的，如果用户不偏离场景太远的话，这些机器人的表现还是很不错的。但是，要想让聊天机器人能够完成更广泛话题下的对话任务，发展开放领域聊天机器人就显得很重要了。
对话机器人很多，像Siri，小冰，度秘，Allo都能在你有空的时候跟你贫贫嘴，不过随着厂家和用户意识到凭空做出一个高度通用的对话机器人是非常不现实的，对话机器人的姿态也发生细微的变化——厂家们试图从某些垂直领域开始入手深根，并且从纯聊天功能发展到这个对话机器人能为用户完成什么指定的任务功能。一下子为“只说不做” 的对话机器人找到了一个新的场景。 不过，这个全新升级的对话机器人，重心移向代替人决策，并帮用户完成任务。 它如何听懂用户想做什么事情？如何做到聊天过程中都不能达到的Human like leaer
以下文章来源于OneFlow ，作者OneFlow社区 来源｜TalkRL OneFlow 编译 翻译｜徐佳渝、贾川 同样是基于GPT预训练模型，为什么ChatGPT的效果要远远超出GPT-3等前几代模型？答案已经揭晓，成就ChatGPT的秘密武器在于RLHF，也就是人类反馈的强化学习。 在预训练阶段，GPT模型学习关于这个世界的一切，而在RLHF阶段，ChatGPT更关注的让模型输出正确、有益的恰当结果，并对结果不断进行微调。 具体而言，RLHF阶段的调优又分为三大步骤：第一步：通过监督学习，用人类对
Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人：
DeepPavlov 是一个开源的会话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 之上，用于以下设计： NLP和对话系统研究； 实施和评估复杂的会话系统。 该库旨在为研究人员提供： 一个用于测试和评估对话模型的框架，并方便他们分享这些模型； 一组预定义的 NLP 模型/对话系统组件和 pipeline； 对话模型的基准环境和系统化的相关数据集访问。 为 AI 应用的开发者提供： 构建会话软件的框架； 应用程序与相邻基础设施集成的工具。 安装 用 Python 3.6 创建一个虚拟环境： v
OpenAI，在美国成立的人工智能研究公司。公司核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。最近此公司对外开放了AI对话机器人测试版本，其智能表现已经超出我们的认知，其模型是基于GPT3训练而来。但由于需要国外手机号才能注册和评测，所以让很多人无法感受到AI给我们的惊喜。剑指工控在公众号中通过ChatGPT proxy 引入OpenAI的对话模型，目的仅用于被 OpenAI 限制访问的地区提供服务。
AI 科技评论按：作为自然语言处理领域的顶级会议之一，EMNLP 2018 今日在比利时首都布鲁塞尔正式召开。10 月 31 日至 11 月 1 日为 Tutorial 及 Workshop 环节，正会从 11 月 2 日开始，11 月 4 日结束。为期五天的大会将包括 3 场 Keynote、6 场 Tutorial 以及 14 场 Workshop。去年，雷锋网 AI 科技评论第一时间为大家分享了论文录用情况、最佳论文解读。今年，会上的精彩内容也不容错过。以下便是今年的参会亮点。
提到对话机器人或者聊天机器人，国内的朋友可能先想到的是微软小冰或者苹果Siri。这两个机器人由于需要完成一些功能性的任务，都采用了模块化设计，虽然神经网络在其中起到了重要作用，但输出结果并不是从输入语句“端到端”产生的。而且用过的朋友都知道，他们的聊天能力并不是很令人满意。
陈桦 问耕 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 对话，多么简单的一件事。 但说真的，如果想让机器做好这件事，你就会发现对话时多么的复杂。诸如回答问题、完成句子甚至完成一小段交流等等，都不
机器之心报道 编辑：王强 预训练基础模型和顺序决策的研究越来越频繁地出现交叉，那么如何将两个领域的研究交融，让二者都从交叉研究中受益？这篇论文对这一问题进行了深入探讨。 在广泛数据集上基于自监督学习的预训练基础模型，已经展现出将知识迁移到不同下游任务的优秀能力。因此，这些模型也被应用到长期推理、控制、搜索和规划等更复杂的问题，或者被部署在对话、自动驾驶、医疗保健和机器人等应用中。未来它们也会提供接口给外部实体和智能体，例如在对话应用中，语言模型与人进行多轮交流；在机器人领域，感知控制模型在真实环境中执行动作
AI 科技评论按：本文首发于「人工智能THU」，作者钱桥，AI 科技评论获授权转载。
1800亿参数，Falcon在3.5万亿token完成训练，直接登顶Hugging Face排行榜。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型，它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组（THUDM）开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数，在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练，并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
【飞桨开发者说】闫冬阳，PPDE飞桨开发者技术专家，北京交通大学系统科学系在读博士。研究方向是基于复杂网络工具的文本处理方法，同时探索与复杂网络结合的深度学习方法。
Github 地址:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
机器之心报道 机器之心编辑部 一场意料之中的好戏。 最近几个月，OpenAI 和微软的一系列动作引起人们高度关注，特别是微软推出的对话模型加持的新必应，被认为颠覆了搜索引擎。 多年来，谷歌一直稳居搜索引擎行业霸主的地位，市场占比长期稳定在 90% 以上。直到今年 2 月新必应发布，微软正试图打破这种格局。然而，谷歌绝不会允许其地位被撼动，推出了与 OpenAI 和微软竞争的对话模型 Bard。 现在，谷歌正努力构建一个「全新」的 AI 搜索引擎。据《纽约时报》报道，谷歌正处于创建搜索服务的早期阶段，该服务将
JS 版的 LangChain，是一个功能丰富的 JavaScript 框架。不管你是开发者还是研究人员都可以利用该框架通过创建语言分析模型和 Agents 来开展各项实验。该框架还提供了十分丰富的功能设置，基于这些功能设置，NLP 爱好者可以通过构建自定义模型来提高文本数据的处理效率。与此同时，作为一个 JS 框架，开发人员可以轻松的将他们的 AI 应用集成到自己的 Web 应用中。
AI 科技评论按：5月16号，Facebook官网公布，推出全新开源软件平台ParlAI, 致力于打造一站式对话研究商店，加快提高聊天机器人的智能聊天水平。AI科技评论编辑认为这必将会给整个机器人制造业带来新的机遇和革命式的发展。 人工智能的一个长期目标就是希望能制造出可以和人类自然交流的聊天机器人。现在生产出来的机器人虽然有时候可以完成具体的单个任务，但是在理解多个句子或者把多个子任务联合起来形成一个主任务上有很大的困难。像比较复杂的对话，例如，预订酒店或和它聊体育新闻。这就需要它能理解多句意，并且能够推
ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人，可以在与好友对话中给出意想不到的回应，而且再也不用担心女朋友影响我们 打游戏 工作了。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
场景描述：Facebook 近日开源了新的聊天机器人 Blender，表现优于现有对话机器人，更具个性化。
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型，探讨它们在不同应用场景下的优缺点，并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外，我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。
对话格式使ChatGPT可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求。
机器之心报道 机器之心编辑部 Alpaca-LoRA 将微调类 ChatGPT 模型的算力需求降到了消费级，训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。 2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 LLaMA 是一系列模型的总称，参数量从 70 亿到 650 亿不等，其中，130 亿参数的 LLaM
鱼羊 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 被ChatGPT逼到墙角的谷歌，终于要正面反击了： 谷歌版ChatGPT，已确定发布。 谷歌CEO皮查伊亲自撰文宣布：将推出对话人工智能服务Bard。 就在今天，Bard将向测试人员开放，并在未来几周内与公众见面。 并且还明确，新的人工智能技术将会被首先整合到搜索服务中。 消息一出，直接在社交媒体上掀起狂澜。 一种“打起来打起来”的热闹氛围，已经在网友中蔓延开来。 更有华生发现了盲点，直指谷歌此番火药味十足：之所以给产品起名“Bard”（吟
作者 | Meta AI 译者 | 平川 策划 | 凌敏 前段时间，Meta 正式发布人工智能 CICEROO——这是第一个在时下流行的战略游戏 Diplomacy 中表现达到人类水平的人工智能。在 CICEROO 的背后，有哪些技术实践？ 本文最初发布于 Meta AI 官方博客。 长期以来，游戏一直是人工智能最新进展的试验场——从深蓝战胜国际象棋大师 Garry Kasparov，到 AlphaGo 熟练掌握围棋，再到 Pluribus 在扑克游戏中战胜了人类高手。但真正有用的多功能代理不
AI 科技评论按：2017 年 7 月 8 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网与中国香港中文大学（深圳）承办的全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）进入第二天。在智能助手专场，来自哈尔滨工业大学的刘挺教授为我们带来了题为“人机对话技术的进展”的主题演讲。 📷 刘挺，哈尔滨工业大学教授，社会计算与信息检索研究中心主任。多次担任国家863重点项目总体组专家、973项目专家组成员、基金委会评专家，入选科技部中青年科技创新领军人才。主要研究方向为自然语言处理和社会计算，是国家973课题、国家
【新智元导读】 Facebook今天宣布开源其AI对话研究平台 ParlAI ，集合了常见的20多个数据集，解决人机对话中最常见的5类问题。Fortune 报道称，Facebook的目标是让计算机与人类进行有意义的对话。如果取得成功，这将是目前技术上的一大进步。 对我们大多数人来说，沟通似乎是一个再简单不过的任务。 但实际并非如此。如果你是一个试图复制人类对话的机器，那么你需要善于处理很多任务，比如回答问题，完成句子，甚至还要能闲谈两句。这些领域的独立研究是很常见的，但这不利于将它们组合在一起，以创建一
本项目基于chatterbot0.8.7来开发，但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
来源：量子位 现代服务产业技术创新战略联盟 本文约1700字，建议阅读5分钟ChatGPT步步紧逼，谷歌终于要亮兵器了。 据CNBC最新爆料，谷歌正测试一款类似ChatGPT的聊天机器人，名为Apprentice Bard。 该产品基于谷歌对话模型LaMDA，面向各种对话，将给出尽可能让人满意的合理回答。 据爆料者称，即便近期刚发生的事，它也能回答出来，而此种能力，训练数据集基于2021年底的ChatGPT并不具备。 一份内部文件显示，LaMDA团队现已被要求优先处理ChatGPT竞品需求。文件甚至警告
选自GitHub 机器之心编译 自然语言处理（NLP）是人工智能领域下的一个庞大分支，其中面临很多机遇与挑战。斯坦福大学李纪为博士在他的毕业论文《Teaching Machines to Converse》中对 NLP 领域近期的发展进行了解读。这篇博士论文从多个方面尝试解决如今对话系统面临的诸多问题：(1) 如何产生具体、贴切、有意思的答复；(2) 如何赋予机器人格情感，从而产生具有一致性的回复；(3) 最早提出使用对抗性学习方法来生成与人类水平相同的回复语句——让生成器与鉴别器不断进行类似「图灵测试」
8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题，致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。
机器之心报道 机器之心编辑部 UltraChat 解决了数据荒的一大难题。 自 ChatGPT 发布以来，这段时间对话模型的热度只增不减。当我们赞叹这些模型表现惊艳的同时，也应该猜到其背后巨大的算力和海量数据的支持。 单就数据而言，高质量的数据至关重要，为此 OpenAI 对数据和标注工作下了很大力气。有多项研究表明，ChatGPT 是比人类更加可靠的数据标注者，如果开源社区可以获得 ChatGPT 等强大语言模型的大量对话数据，就可以训练出性能更好的对话模型。这一点羊驼系列模型 ——Alpaca、Vicu
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
【新智元导读】Facebook AI “发展出人类无法理解的语言” 火了，但这实际上源自一些媒体的误读和炒作。研究计算机是否能（非监督地）独立产生自己的语言本身非常有意义，因为这是检验 AI 是否理解人类高级语义和抽象概念的好方法。但具体到这件事，Facebook 的 AI 并未发明自己的语言（Facebook 人工智能研究院也从未宣称 AI 发明了语言），这只是程序的 Bug。本文将全面回顾和分析这个事件，看一段跑崩了的对话，如何引出了这场众说纷纭的争论。 最近 Facebook 的一个 AI 项目火了，
选自GitHub 机器之心编译 参与：吴攀、晏奇 Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI，机器之心在本文中对
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT步步紧逼，谷歌终于要亮兵器了。 据CNBC最新爆料，谷歌正测试一款类似ChatGPT的聊天机器人，名为Apprentice Bard。 该产品基于谷歌对话模型LaMDA，面向各种对话，将给出尽可能让人满意的合理回答。 据爆料者称，即便近期刚发生的事，它也能回答出来，而此种能力，训练数据集基于2021年底的ChatGPT并不具备。 一份内部文件显示，LaMDA团队现已被要求优先处理ChatGPT竞品需求。文件甚至警告，某些员工不许参加不
编者按：EMNLP 2019正于11月3日至11月7日在中国香港举办。本届 EMNLP 大会中，微软亚洲研究院共21篇论文入选，涵盖预训练、语义分析、机器翻译等研究热点。本文为大家介绍其中的7篇精选论文。
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