这个问答内容是一个问题描述，需要进一步明确问题的背景和要求。请提供更具体的问题或者补充相关信息，以便我能够给出更准确和全面的答案。
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
机器之心专栏 本专栏由机器之心「SOTA！模型」资源站出品 GPT 3.5 系列中哪个模型表现最好？ GPT 3.5 系列在常见应用任务中实际表现如何？ GPT 3.5 模型回答不同的问题一般都需要多少成本？ 本期「SOTA！实测」我们使用 OpenAI 提供的 API，在面试、邮件、直播、周报、简历等五个场景下的一系列应用任务上，对 GPT-3.5 系列的gpt-3.5-turbo，text-davinci-003及text-davinci-002这三个不同模型的推理消耗、及推理效果两个维度进行对比实
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）以微软 OpenAI 为代表，初次问世，为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内，GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下，New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世，推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后，百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
【导读】这篇论文提出一种将高层次的概念与CNN-RNN成功结合的方法，并且实验表明这种方法在图像语义生成和视觉问答方面都取得了显着的进步。通过设计一个视觉问答模型，将图像内容的内部表示与从知识库中提取
由微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）团队和Microsoft Redmond的语音对话团队的研究人员在斯坦福大学的会话问答（CoQA）挑战赛中处于领先地位。
像人类一样有效地学习并完成复杂的任务是人工智能追求的长远目标之一。人类在决策过程中可以遵循一个完整的思维链（CoT）推理过程，从而对给出的答案做出合理的解释。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
原文链接：https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
音视频的多媒体化，正在撬动大量用户的原创热情，但由此产生的海量内容却带来新的难题。 一方面，由用户端产生的内容（UGC）跨度广泛，质量参差不齐； 另一方面，部分打“擦边球”、违规内容，蒙混在海量音视频中，也进一步加剧了内容审核者的挑战。 对于网络上传播的色情恶意内容，图像鉴黄技术很好的打击了大部分色情图像和视频内容，而在一些短视频、直播等场景中，还有一些色情内容以音频方式传播，用以规避图像维度的打击。 因此腾讯云安全天御研发了基于音频的鉴黄系统，让腾讯云的整套鉴黄解决方案更具突破性，目前该系统已在腾讯
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
量子位 | 若朴 发自 凹非寺 春天来了，又到了人机交战的季节。 七年前的二月，IBM人工智能计算机Watson在答题节目《Jeopardy!(危险边缘)》中称王，击败了这个节目历史上最强大的两位人类高手。这个二月，搜狗人工智能机器人汪仔在答题节目《一站到底》中登场，击败了站到最后的人类选手。 在《jeopardy!》里，最强的人类选手最后不得不写下名句，俯首称臣；而在《一站到底》的赛场上，汪仔也表现出碾压般的优势。同样是答题节目，同样是人工智能，七年时间过去，现在的汪仔和当年的Watson，到底有何不同？
👉腾小云导读 当你还在错误使用对话 AI 工具如 GPT，可能会觉得其作用不过是知识平移总结或简单问答。实际上，当了解先进的用法、知悉如何做到 better prompt，你会发现：AI 不是来替代你的，是来帮助你更好工作。如果还用搜索引擎的“关键词匹配”、“关键词命中”思路去思考人工智能的使用，已然有些落后。本篇在详细介绍几个GPT帮助程序员工作（干货满满）的应用场景之后，将为你分享AI的正确打开方式——better prompt。欢迎阅读和分享。 👉看目录，点收藏 1.背景 2. AI可以帮助程序员做什
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程，接下来，我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是：如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
前一篇介绍英文论文实验评估（Evaluation）部分，即Experimental Evaluation。这篇文章将分享英文论文审稿意见及应对策略的学习笔记，参考各位老师的学习和回答。作于一个科研比较弱的同学来说，我写这个真的献丑了。但重在分享嘛，也算是自己一步步的总结，更希望帮助那些迷茫和刚好遇到类似的同学。加油，也祝大家成果丰硕。
AI 科技评论按，来自微软亚洲研究院（MSRA）自然语言处理（NLP）小组和微软 Redmond 语言对话研究小组的一组研究人员目前在斯坦福大学组织的对话问答（COQA）挑战中处于领先位置。在这一挑战中，衡量机器的方法是其理解文本段落和回答会话中出现的一系列相互关联的问题的能力大小。微软目前是唯一一个在其模型性能上达到人类同等水平的团队。
大家好，这篇文章想跟大家讨论一下语义匹配的应用场景。实际上无论是NLP的哪个技术，我认为接触场景，思考这个技术跟具体场景是怎么结合的？这技术有哪些场景能应用？是非常重要的。一个资深的算法工程师应该能结合场景和技术，给出最佳的解决方案。
随着AI技术在各个领域的广泛应用，人机交互技术愈发成熟。包括电商、银行、电信等在内的很多领域开始建设智能客服的交互能力，为客人提供智能化自助服务，同时为客服人员的工作提供智能辅助。携程集团依靠强大的客服团队为国内外旅行者的出行提供了优质的服务保障，持续提升智能客服的交互能力，提高客服人员的生产效率显得尤为重要。
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