就在Meta AI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（Seamless Communication）模型。
国际化（I18N）和本地化（L10N）是两个不同但相关的过程，它们的主要区别在于目标和关注点。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人，这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战，因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
【新智元导读】Python官网静悄悄地发布了一条大消息：正式发布 Python 3.7.0！同时发布的还有Python 3.6.6稳定版。官网刚刚更新了可下载文档，还在用Python 2.7和Python3.5的你，赶紧用起来！
最初的Transformer是基于广泛应用在机器翻译领域的Encoder-Decoder架构：
Python 3.7.0 版本于 6 月 27 号正式发布，该版本有多项重大的更新和改进，主要内容如下如下：
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
作者 | 刘媛媛 来源 | 数据实战派 文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来，预训练语言模型 (Pretrained Language Models ，下文简称 “PLM”) 的范式，极大地推动了该领域的发展。例如，我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果：可致特朗普能咏比特币，AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey，
能够统一地理解语音和文本，是人类能够形成通用语言能力的重要原因。那么，人工智能是否也能如此？最近，来自字节跳动和UIUC的研究人员借鉴这一思路，设计了一个跨模态的翻译模型——Chimera（奇美拉）。它不仅在一项标杆性语音翻译任务中获得高分，其可视化结果也证实了这一机制能更好地理解人类语言。
Meta此次发布的是一个翻译模型系列：Seamless Communication（无缝交流）。
随着全球化和数字化时代的到来，跨文化交流已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，语言障碍仍然是一个严重的问题，阻碍了人们之间的交流和理解。这时，人工智能技术就可以帮助我们打破语言障碍，促进跨文化交流。其中，自然语言处理技术中的ChatGPT是一项十分重要的技术，它可以生成自然语言文本，并被广泛应用于在线翻译、语音转写和语音合成等领域。
迄今为止，在我遵循的传统服务器端模型中，有一个客户端（由用户驱动的Web浏览器）向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面，例如当你单击“个人主页”链接时，或者它可以触发一个操作，例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中，服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上，该周期就会重复。在这种模式下，服务器完成所有工作，而客户端只显示网页并接受用户输入
使用open ai的API调用GPT都是单次调用，所以模型并不记得之前的对话，多轮对话的实现其实是将前面轮次的对话过程保留，在下次对话时作为输入的message数组的一部分，再将新一轮对话的提问也放入message数组，再发起一次API调用，即构手动建对话流（以上笔者注）。
C 语言的发展方向 📷 20世纪80年代初，C 在 UNIX系统的小型机世界中已经是主导语言了，从那时开始，它已经扩展到个人计算机和大型机， 大部分软件开发商公司都选用了 C 语言来开发其子处理程序，电子表格软件，编译器等等。因为他们知道，C 可以产生紧凑而高效的程序。更重要的是，他们知道这些程序易于修改而且易于适应新的计算机模式。 对于公司和熟悉 C 语言的人有帮助的东西，对其他用户同样有帮助。越来越多的计算机用户已转身使用 C 以便利用其优点。不一定非得是计算机专业人员才能使用 C。 而到了20世纪90
谷歌表示，开发者每年都会构建独特且富有创意的 Chrome 扩展程序，以帮助提高从生产力到网络可访问性的各个方面。2023 年当然也不例外，从在线购物省钱 到快速翻译网站。IT之家汇总 12 个最受欢迎的 Chrome 浏览器扩展如下：
Translatium Mac版是一款Mac平台上的强大的mac翻译软件，Translatium mac版可以即时翻译90多种语言。支持自动识别语言、文字转语音、照片识别翻译、同义词，例句等功能，简单易用，非常不错。
亲爱的读者朋友们，欢迎来到MysSQL的世界，我们将一同深入探讨MySQL中的字符集与排序规则，揭示它们的差异与影响。字符集和排序规则在数据库中的选择不仅关系到数据的存储和检索，还直接影响到数据的正确性和查询的效率。通过本文，你将更加深刻地理解MySQL字符集与排序规则之间的关系，并掌握如何正确应用它们。
想象一下，在这个世界上，无论每个人的母语是什么，你的软件都可以与他们流畅地交流。这就是国际化和本地化要实现的目标。虽然乍看上去没啥特别之处，但是请记住，本地化应用程序不仅仅是翻译文本。而是要根据用户的文化、地区和语言偏好提供量身定制的体验。
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ECMAScript：规定了JS的编程语法和基础核心知识，是所有浏览器厂商共同遵守的一套JS语法工业标准。 更多参看MDN: MDN手册
装饰器就是一个给对象添加额外功能的函数，其本质是函数。它的基本构造:高阶函数+函数嵌套+闭包。
PHP网络技术（五）——cookie及记住用户名功能实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） Cookie是存储在客户端（主要是浏览器）的信息，可以以此跟踪和识别用户。PHP无法直接操作Cookie，而是通过命令向浏览器发送命令，由浏览器对Cookie进行操作。 一、PHP设置cookie方式 1）setcookie(name,value,expire,path,domain,secure,httponly) 第一个参数是必填的，后面都是选填的。 name是cookie
使用HTML5中的Web Storage API， 可以在客户端存储更多的数据，，可以实现数据在多个页面中共享甚至是同步，对于复杂的数据，可以使用 Web SQL Database API 来实现。
**Easy Translator** “简易翻译器”是一款强大的翻译工具，让用户能够轻松地把Web内容，信件，聊天和电子邮件的内容翻译成你想要的语言； 支持104种语言翻译。协助您日常是一个不错的选择。
机器之心编译 编辑：袁铭怿 CLIPPO 是一种统一的模型，用单个编码器和对比损失来执行图像、文本和多模态任务，优于传统的 NLP 基线和之前基于像素的掩码语言模型。 近年来，基于 Transformer 的大规模多模态训练促成了不同领域最新技术的改进，包括视觉、语言和音频。特别是在计算机视觉和图像语言理解方面，单个预训练大模型可以优于特定任务的专家模型。 然而，大型多模态模型通常使用模态或特定于数据集的编码器和解码器，并相应地导致涉及的协议。例如，此类模型通常涉及在各自的数据集上对模型的不同部分进行不同阶
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
在谷歌下css设置字体大小为12px及以下时，显示都是一样大小，都是默认12px。
数据标注行业流淌这么一句话：“有多少智能，就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提，数据的质量决定了模型的上限，而训练数据产生离不开数据标注，数据标注作为机器学习工程中重要的一环，是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例，它的标注员工多达 405 人，占公司员工比例的 17.2 %
哥伦比亚工程计算机科学家发明了一种新的方法 FontCode，可以在不干扰文字的情况下将隐藏信息嵌入文本中。FontCode 创建使用字体扰动来编码信息，之后可以进行解码以恢复信息。与其它隐藏嵌入信息的文本和文档的方法不同，这个方法适用于大多数字体和文档类型，即使打印文档或转换为其他文件类型时也可以保留隐藏信息。这项研究报告将于8月12日-16日在温哥华的 SIGGRAPH 上展示。
这篇论文介绍了一个名为AnyText的新型扩散模型，专注于生成准确且连贯的图像中的视觉文本。AnyText是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，它通过两个主要组件来实现这一目标：辅助潜在模块（auxiliary latent module）和文本嵌入模块（text embedding module）。
1、案例介绍 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 点击已完成事项复选框，就可以把当前数据添加到待办事项里面。 但是本页面内容刷新页面不会丢失。 2、toDoList 分析 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 核心思路： 不管按下回车，还是点击复选框，都是把本地存储的数据加载到页面中，这样保证刷新关闭页面不会丢失数据 存储的数据格式：var todolist =
1. 综合案例: toDoList案例分析 1.1 案例：案例介绍 1. 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 2. 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 3. 点击已完成事项复选框，就可以把当前数据添加到待办事项里面。 4. 但是本页面内容刷新页面不会丢失。 1.2 案例：toDoList 分析 1. 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 2. 核心思路： 不管按下回车，还是点击复选框，都是把本地存储的数据加载到页面中，这样保
近年来，大规模语言模型（LLMs）建模在 NLP 领域取得了许多突破，特别是 ChatGPT 的成功，正引领大家迈入一个新的 AI 时代。截止目前，基于 encoder-decoder 框架的模型在语音处理任务中仍占主导地位，而基于语言模型（LM）的方法还处于初期探索阶段。AudioLM 和 VALL-E 作为前期工作已经证明了利用离散语义单元（Semantic Units）和离散声学单元（Acoustic Units）联合语言模型建模在音频生成任务上的有效性。
HTML5为我们提供了更多的语义化标签、更丰富的元素属性，以及更让人欣喜的功能。但在面试中，HTML5部分的面试题主要考察应试者对HTML5API的掌握情况，这是HTML5的重点，也正是这些API推动了前端的发展。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览，以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时，将使用以下功能：
选自arXiv作者：Jiaxi Gu等 机器之心编译编辑：Juniper 华为诺亚方舟实验室的研究者提出了一个大规模的中文的跨模态数据库 ——「悟空」，并在此基础上对不同的多模态预训练模型进行基准测试，有助于中文的视觉语言预训练算法开发和发展。 在大数据上预训练大规模模型，对下游任务进行微调，已经成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而产生了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN
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Prometheus是著名开源监控项目，其监控任务调度给具体的服务器，该服务器到目标上抓取监控数据，然后保存在本地的TSDB中。自定义强大的PromQL语言查询实时和历史时序数据，支持丰富的查询组合。 Prometheus 1.0版本的TSDB（V2存储引擎）基于LevelDB，并且使用了和Facebook Gorilla一样的压缩算法，能够将16个字节的数据点压缩到平均1.37个字节。 Prometheus 2.0版本引入了全新的V3存储引擎，提供了更高的写入和查询性能。本文主要分析该存储引擎设计思路。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：Feilong Chen等 编译：机器之心 编辑：陈萍 一文了解视觉 - 语言预训练最新进展和新领域。 让机器做出与人类相似的反应一直是 AI 研究不懈追求的目标。为了让机器具有感知和思考的能力，研究人员进行了一系列相关研究，如人脸识别、阅读理解和人机对话，通过这些任务训练和评估机器在特定方面的智能。一般来讲，领域专家通过手工构建标准数据集，然后在这些数据集上训练和评估相关模型。然而，由于相关技术的限制，训练模型往往需要大量的标注数据，以获得更好、更强大的模
前言：我们这篇主要是说JavaScript的本地存储web Storage，首先我们需要了解一下客户端存储的几种方式。
1.Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
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