DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。...（DST）以及对话策略的学习（DPL），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。...针对系统时，主要是识别系统act，dialogue act对应于DPL，表明在限制条件（之前的累积目标、对话历史等）下系统要执行的动作（接下来的策略），这个动作可能不是追求当前收益最大化，而是未来收益最大化...何谓对话状态？其实状态St是一种包含0时刻到t时刻的对话历史、用户目标、意图和槽值对的数据结构，这种数据结构可以供DPL阶段学习策略（比如定机票时，是询问出发地还是确定订单？）...提出了一个样本有效、在线和非策略强化学习算法来学习最优策略。该算法结合到一个紧凑的非线性值函数表示（即多层感知器），能够处理大规模系统。之前在线学习的，一般处理的规模比较受限。
，用于辅助开放域多轮对话策略学习。...然后，论文中提出了一个基于对话图的策略学习框架，该框架通过图遍历进行对话流规划，学习在每轮从对话图中识别出一个“What”节点和“How”节点来指导回复生成。...这样可以有效地利用对话图谱来促进策略学习，具体如下： • 可以实现更有效的长期奖励设计； • 提供高质量的候选操作； • 让我们对策略有更多的控制。...图1 基于对话图谱的开放域多轮对话策略模型 对话图谱的构建主要包含点（What-节点和How-节点）的构建，以及边的建设两部分。...论文中将基于对话图谱的策略模型称之为CG-Policy。
在与Brain Wood 的对话中，Brain表示云储存会是未来的选择，尤其是在涉及大量数据以及存储安全的时候。作为销售总监，在Brain与众多客户的交谈中，“云”也是被谈论得最多的选择。 ?...有的公司需要的是低延迟，有的则需要优先考虑成本，Teradata的“云”销售总监Brain认为，“我们应该为企业提供最合理有效的数据储存策略，而不只是单一的云储存。...Teradata首席营销官Martyn Etherington谈“以消费为基础的价格策略” 云储存的成本是企业考量最多的因素，这也是使得小公司对上云望而却步的原因。
对此，笔者分别请来博时工业4.0与博时产业新动力基金的基金经理兰乔、蔡滨，一起对话工业4.0时代的投资与机遇。 ...工业4.0投资策略 兰乔：工业4.0所涵盖的方向比较广泛，对于我管理的博时工业4.0基金来说，重点是做行业的选择和公司的选择，选最好的行业和行业中成长最快的公司。
CrossWoZ是一个多轮对话的中文数据集。...对应的github地址在这 https://github.com/thu-coai/ConvLab-2 论文里面为了解决多轮对话的对话策略问题，分别用了基于规则(RulePolicy)和多种强化学习方法...稍微还原一下强化学习PPOPolicy在多轮对话中建模的过程。...在具体的实现过程中，一共有以下几个重要概念 对话状态 s 动作 a 回报 r 以代码仓库中PPOPolicy中的参数为例，s 是340维的0/1分布的离散空间，分别对应着多领域对话过程中的340个状态...因为多轮对话是连续的，因此代码实现的时候通过mask来控制识别单轮和多轮。新生成的价值函数可以用来更新上面的价值网络Value。优势计算的结果则可以帮助更新策略网络net，以优化动作函数a。
对话系统涉及的五种主要技术。...假定对话过程是马尔可夫决策过程，对话初始状态是?...)，这里的转移概率和生成概率用恰当的随机统计模型表示，又称为对话模型 M，而每个步骤中采取哪个行动则由另一个随机模型控制，该模型称之为对话策略 P。...在对话过程中，每一步还需要一个回报函数来体现理想中的对话系统特性。...对话模型 M 和对话策略 P 的优化是通过最大化回报函数的期望来实现的，该过程可以通过直接用户交互在线训练，也可以利用离线的语料库训练。
基于以上所述，建议从离线模拟对话中学习神经网络目标估计。这将免去在线策略学习时进行目标检查的需要，使用obj=subj的检查能让其策略如同训练过一般的有效。...主要分为三个部分：对话策略，对话镶嵌函数和对于使用者反馈的主动奖励机制。...在对话策略π 完成与用户的片段后，使用对话嵌入函数σ，将生成的对话圈转化为对话表示d=σ（f1：T）。...给予每个对话的奖励设置成20×1success-N，其中N是对话匝数，并且1是对话成功的指标函数，它是由不同的方法决定如下所述。这些奖励构成了用于策略学习的加强策略。...，从而实现了口语对话系统中真正意义上的在线策略学习。
数据 研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考： 百川：【多轮对话】任务型多轮对话数据集和采集方法 用户建模 用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，...用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。...如果用规则的用户模拟器，最终生产的对话流也会被规则限制，如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话，而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。...下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法，主要包含以下内容： 会话状态跟踪 对话状态定义：对话一个会话状态S_t，它包含知道前当前轮次t的对话历史的总结，S_t中包含了系统选择下一步action的所有信息...，因此需要语言模型针对对话语料也做一定的daptation，所以提出了TOD-BERT，利用对话语料进行适配的预训练，主要改进在编码层。
最近，英特尔公司市场营销集团副总裁、中国区市场部总经理张怡璠独家对话《21世纪商业评论》主编、《伯凡时间》创始人吴伯凡老师，聊了聊智能变革时代企业应该如何应对数据，如何实现转型以及如何应对转型后品牌和生态构建
对话框是一个现代GUI应用不可或缺的一部分。对话是两个人之间的交流，对话框就是人与电脑之间的对话。对话框用来输入数据，修改数据，修改应用设置等等。...输入对话框 QInputDialog提供了一个简单便利的对话框用于从用户那儿获得只一个值。输入值可以是字符串，数字，或者一个列表中的列表项 #!...我们创建了一个有一个按钮和一个标签的QFontDialog的对话框，我们可以使用这个功能修改字体样式。 弹出一个字体选择对话框。getFont()方法返回一个字体名称和状态信息。...if ok: self.label.setFont(font) 文件对话框 文件对话框是用于让用户选择文件或目录的对话框。可以选择文件的打开和保存。 #!...点击菜单栏选项会弹出一个QtGui.QFileDialog对话框，在这个对话框里，你能选择文件，然后文件的内容就会显示在文本编辑框里。
目前WeLM还在持续变强，WeLM线上Demo释出的功能包括:对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写以及自由任务。...WeLM对话示例 post_json = { 'prompt': '以下是与Elon Musk的一系列对话。
组策略（Group Policy）是Microsoft Windows系统管理员为用户和计算机定义并控制程序、网络资源及操作系统行为的主要工具。通过使用组策略可以设置各种软件、计算机和用户策略。...第三步：任务栏点击“开始”菜单，找到管理工具后点击“组策略管理” 第四步：在组策略管理界面中点击林：test.com，在域中点击test.com，找到Defult domain policy，右键选择强制...，点击后选择编辑，进入到组策略管理编辑器。...第五步：在组策略管理编辑器中打开审核策略（路径为计算机配置/策略/windows设置/安全设置/本地策略/审核策略）。 第六步：将审核登录事件开启成功。...window7，查看本地地址在命令指示符中输入ipconfig /all 第十步：将windows7加入到test.com域中 第十一步：在windows2008中打开命令指示符，输入gpupdate进行将组策略生效
组策略（Group Policy）是Microsoft Windows系统管理员为用户和计算机定义并控制程序、网络资源及操作系统行为的主要工具。通过使用组策略可以设置各种软件、计算机和用户策略。...第三步：任务栏点击“开始”→“管理工具”→“组策略管理”。 第四步：点击“林：test.com”→“域”→“test.com”→“Default Domain Policy”鼠标右键点击“编辑”。...第五步：点击“计算机配置”→“策略”→“Windows 设置”→“安全设置”→“账户策略”→“密码策略”。 第六步：看看“密码必须符合复杂性要求”是否启用，密码长度最小值“7个字符”。...第十五步：任务栏点击“开始”→“管理工具”→“本地安全策略”。 第十六步：“审核登陆事件”、“审核对象访问”、“审核账户登陆事件”和“审核账户管理”都是鼠标右键属性设置为“成功”和“失败”。
数据研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法用户建模用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程...，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。...如果用规则的用户模拟器，最终生产的对话流也会被规则限制，如何通过众包、用户日志学习到更为真实的对话，而这些会话很有可能是规则对话流无法覆盖的。...下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法，主要包含以下内容：[企业微信截图_b1350255-8caa-450f-a7b9-379ec5913212.png]会话状态跟踪对话状态定义：对话一个会话状态S_t...，因此需要语言模型针对对话语料也做一定的daptation，所以提出了TOD-BERT，利用对话语料进行适配的预训练，主要改进在编码层。
创建完毕效果： 二、操作面板介绍 1、chatglm_gradio: 我们可以直接通过这个网址进行对话操作。 2、jupyter_lab: 创建控制台窗口，可以在这里进行具体的代码编辑与运行。...对于程序员来说，生成图片的作用不大，所以我选择了这个对话的示例来做演示，操作不复杂，基本都有提示，希望对大家都能有所帮助，下面我单独问了一个问题，就是我们程序员未来发展之路，未遂没有一个具体解答，但是还是很中肯的
模态对话框 Qt 中使用QDialog类实现对话框。我们的对话框通常继承自QDialog。对话框分为模态对话框和非模态对话框。所谓模态对话框，就是会阻塞同一应用程序中其它窗口的输入。...Qt使用QDialog::exec()来实现模态对话框。...这就是模态对话框。 非模态对话框 非模态对话框就是在打开它的时候，我们仍旧能够操作其它的窗口。Qt使用QDialog::show()来创建非模态对话框。...QDialog; dialog->show(); dialog->setAttribute(Qt::WA_DeleteOnClose); //在关闭窗口的时候释放内存 非模态对话框
在JavaScript中，对话框共有3种，这3种对话框分别使用以下3种方法定义： （1）alert()； （2）confirm()； （3）prompt()； 其中前两种用得比较多，最后一种在实际开发中用得比较少...该对话框效果如下： image.png 语法： alert(message) 说明： 该对话框只是用于提示，并不能对JavaScript脚本产生任何影响。...该对话框效果如下： image.png 语法： confirm(message) 说明： message是必选项，表示弹出对话框中的文本，这是一个字符串。...三、prompt() 在JavaScript中，prompt()方法对话框用于输入并返回用户输入的字符串。...该对话框效果如下： image.png 语法： prompt(message); 说明： 参数message表示对话框提示内容，这是一个字符串。
“ 读完这篇文章，大概会对Kerberos原理更了解一些吧” 这是MIT（Massachusetts Institute of Technology）为了帮助人们理解Kerberos的原理而写的一篇对话集...后记 这篇对话是于1988年写的，是为了帮助读者理解Kerberos V4的运行方式。经过了这么多年，它仍然非常好的服务于此。
功能介绍： 仿微信聊天对话对话信息列表，显示发送文本和接收文本，参考文档创建列表。 知识点： 熟悉对List控件的使用。 熟悉对Text控制定义，如修改边框等。 手动控制列表的跳转。
大家好，我是rainbowzhou。前不久，我提交了科大讯飞星火认知大模型申请，昨晚收到了申请通过的短信。今天对它进行了试用，记录一下使用过程以及一些感受。
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