但毕竟我只有一个人，没法所有消息都一个个回复，所以也是很愧疚和无力吧；另外我发现，大家的很多问题是重复的，而且大多数我都专门写文章来回答过。...所以，我决定自制一个 AI 问答机器人，帮我自动回复大家的常见问题，减少重复工作。...自制 AI 机器人教程 预计整个制作过程 10 分钟 先描述下需求：做一个能够自动回答微信消息的机器人。 要实现这个需求，有两个要点： 如何让程序接收到微信发来的消息？...你不需要关心事件是如何被它触发的，只需要针对不同事件来编写处理方法就好，比如收到消息后自动回复同样的消息，示例代码如下： // 初始化机器人 const bot = WechatyBuilder.build...因为一旦你启动了机器人、又没有限制回复者昵称的话，它会对所有给你发消息的人生效！ 我刚开始没注意，就被坑了。。。
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。...，并自动回复相同内容# 这条注册消息是我们构建群聊机器人的基础 @bot.register(Group, TEXT)def print_group_msg(msg): if msg.is_at:...下一篇中，我将就如何将API接入机器人进行阐述。
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」的训练；(4) 最后提出了赋予机器人通过与人的交流自我更新的自学习模型。...这篇论文主要涉及两个方面，第一个方面是四在开放域对话生成系统中的几个问题：：（a）使用互信息避免无趣泛化的回答；（b）赋予机器人格，解决用户一致性问题；（c）用强化学习手段，增加长期对话成功率；（d）使用对抗学习方法推动机器生成与人类水平相同的回复...我们会讨论它们的成功应用、优缺点以及为什么它们仍然无法通过图灵测试。本论文将着重讨论如何改进聊天系统和交互式问答（QA）系统。 ? 图 1.1 使用 IBM 模型消息与回复之间的字对齐。...第五章 让对话更持久 在前两节中，我们讨论了聊天系统如何避免一般性的应答并对不同的问题生成满足一致性的应答。
其中的编码器 RNN 一次构想一条情境标记序列，并对其隐藏状态进行更新。在完成对整体情境序列的处理之后，其会生成一项最终隐藏状态——此状态将包含情境意识并被用于生成答案。 解码器如何工作？...泛型响应 通过最大可能性方式训练出的生成式模型往往倾向于作出最为泛用的回复预测内容，例如“好的”、“不”、“是的”以及“我不知道”等等。...回复不一致 / 如何整合元数据 使用 seq2seq 模型时的另一大问题，在于其往往会在意义相同但表达不同的情境下给出不一致的回复内容： ? 目前最引人关注的处理方式在于“基于角色的神经对话模型”。...不同于估算概率 p，选择式模型需要学习另一项类似函数——sim，其中的回复内容为来自一套预定义潜在答案池的元素之一。...三元损失函数通过三项因素定义，即情景、回复_正确、回复_错误，即： ? 选择式模型中的三元损失函数。其与 SVM 当中的最大边界损失非常类似。那么 reply_wrong 是什么？
Perplexity 对比 ChatGPT 为了快速演示 Perplexity 和 ChatGPT 之间的区别，我向两种产品提出了以下问题:“JavaScript 如何在现代 Web 应用程序中使用？”...回答我的查询，ChatGPT 4 回复了一个 10 点的功能和好处列表——包括 JavaScript 在用户交互和实时 Web 应用程序中的使用。...Perplexity 引文 我用 Perplexity 的“实验”模型尝试了相同的查询，Srinivas 说这是“在内部使用 LLaMA-2 进行微调的”。响应更短，我觉得它不太全面。...在搜索方面，我问 Perplexity 的搜索索引与谷歌的搜索索引相比，目前的规模如何？ “我们的索引中有10亿个页面，”他回复道。...只不过我们说的是，网络上重要的网页是那些被大型语言模型引用的网页，在会话式答案引擎的上下文中——聊天机器人。
引言：你有没有想过和一台智能机器人聊天？你有没有想过让一台智能机器人为你创作诗歌、故事或歌曲？你有没有想过让一台智能机器人陪你玩游戏、学习或社交？...如果你的答案是肯定的，那么你一定会对ChatGPT感兴趣。ChatGPT是一个基于深度学习的中文对话生成系统，它可以根据用户的输入，生成流畅、自然、有趣的对话回复。...我的第一个命令是 pwdJavascript控制台我想让你充当 javascript 控制台。我将键入命令，您将回复 javascript 控制台应显示的内容。...我希望你用更优美优雅的高级英语单词和句子替换我简化的 A0 级单词和句子。保持相同的意思，但使它们更文艺。我要你只回复更正、改进，不要写任何解释。...我的第一句话是“嗨”JavaScript控制台我想让你充当 javascript 控制台。我将键入命令，您将回复 javascript 控制台应显示的内容。
我们就会猜想说下一个十年会出现一个怎样的服务，发生怎样的改变，让人们的生活更便捷。我觉得应该是人工智能。而在人工智能里，应该有一个杀手级的应用，我觉得这个应用是聊天机器人。...问题4：人机对话中，可控性和智能型如何平衡？ 我觉得现在开发机器人，主要由两个部分组成：基于规则的检索式的部分 + 基于机器学习的生成式的部分。...在调研了很多第三方服务之后，SuperScript 让我放弃了使用Botframework, TensorFlow让我放弃了使用api.ai....二者的性质不一样，我更相信实物机器人会取代工厂生产线上的工人，虚拟机器人会取代呼叫中心的客服。不论何种机器人，自然语言处理，对话和意图识别，都会让这些机器人更能按照人的意愿行事。...作为大厂的服务，这些应该具有说明意义。上下文关联，是一个很大的挑战。 延伸阅读：如何让人类上瘾 浅谈聊天机器人抓住用户的艺术
然后把这些语料库分成多个部分： 训练集、开发集、测试集 问答系统训练其实是训练一个怎么在一堆答案里找到一个正确答案的模型，那么为了让样本更有效，在训练过程中我们不把所有答案都放到一个向量空间中，而是对他们做个分组...但不管怎么样这是一种实现问答机器人的方式，于是我先跑通了基于AIML的问答机器人。...做到这步Eric的定位就比较清晰了，自动问答的问题也就变成了根据问句从互联网中抽取答案。我还想做闲聊，但是也没训练集。我尝试让两个产品的机器人互聊，借此收集语料，结果他们聊死了。...总结： 目前的Eric还很稚嫩，还存在包括但不仅限以下问题： 1.多轮对话能力为零 2.回答没有情感 3.对于搜索引擎都找不到的答案，没有自己的“思维”抽象能力。 4.问答的结果如何评估？...目前都是人在看，对于中文的问答有没有比较好的评估标准和方式？ 5.语义相同问法不同的问句返回的答案会不一致，还是没做到语义理解。
所以你可能有一个类似这样的分类问题：以下评论的作者是否表达了愤怒情绪？因为如果有人真的很生气，那么可能值得额外关注，让客户支持或客户成功团队联系客户以了解情况，并为客户解决问题。...最后，请再次感谢您对我们产品的评价和选择。我们期待着未来与您的合作。 此致 敬礼 AI客户代理 在温度为零时，每次执行相同的提示时，您应该期望获得相同的完成。...在这一节中，我们将探索如何利用聊天格式（接口）与个性化或专门针对特定任务或行为的聊天机器人进行延伸对话。...助手的消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，嗨，我叫Isa。我们想要得到第一个用户消息。...有什么我可以帮助你的吗？ 让我们再试一个例子。系统消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，是的，你能提醒我我的名字是什么吗？
我要定一张去上海的机票 去上海明天几点有航班 我明天要去魔都出差，帮我订票 我明天去上海出差 去上海，明天 … 我们人类可以快速并准确地理解这些表达所包含的意思是相同或一致的，而聊天机器人对这些不同表达的理解就比较困难了...回复多样性的挑战 为了让聊天机器人更具有智能性，也就是我们常说的“更像一个人”，我们希望聊天机器人的回复尽可能具有多样性，避免回答相同的答案，然而当前聊天机器人尤其是闲聊系统，由于数据和训练目标的原因...或“我不知道”这样的“万能回答”作为其回复，但这种无效回复会严重降低聊天机器人的交互体验。...要让聊天机器人的回复具有多样性，更重要的是让聊天机器人可以快速构建用户画像，针对用户的背景给出个性化的回答反馈。 05....这个问题在闲聊机器人的研究中尤其重要，当前聊天机器人的研究中主要集中在让聊天机器人学习生成语义合理的回复，但是由于训练中使用的语料数据往往是基于不同用户而采集的，因此将固定的知识或者人格整合进模型变得非常困难
我问开发者如何将LangStream与向量数据库一起使用？ 他回答说，工作流程有两个主要组成部分。首先，数据(通常是非结构化的)通过管道进行向量化处理。...如何在LangStream中构建应用 关于开发者如何使用LangStream作为平台来创建LLM应用，我请Bartholomew解释这在实践中是如何工作的。...LangStream 接口 提到LangChain让我问LangStream是否与这个较知名的“Lang”产品有任何相似之处。 他回答说，LangStream与LangChain是互补的。...LangStream vs JavaScript构建LLM应用 我提到今年我看到的许多AI应用似乎都是在JavaScript框架(如Vercel的Next.js)中开发的。...他解释说:“现在聊天机器人是请求-回复的。我问它问题然后它回答。它等待我提问。而我们基于事件驱动，可以异步发送消息，所以聊天机器人可以主动发起对话，发送消息说‘你好，我是聊天机器人，我能做xxx’。
那么，它与其他聊天机器人有何不同？ ChatGPT 是市场上可用的几种聊天机器人之一。那么是什么让 ChatGPT 与其他聊天机器人区分开来，又是什么让它与众不同呢？...我将键入命令，您将回复JavaScript控制台应显示的内容。我希望你只回复一个唯一代码块中的终端输出，没有别的。不要写解释。除非我指示你这样做，否则不要键入命令。...我的第一个命令是控制台.log（“Hello World”）; 让我们深入研究这个例子： “我想让你充当JavaScript控制台。...这有助于缩小问题的原因范围。 检查日志或错误消息以获取有关该问题的任何信息。这些通常可以提供有关问题原因的线索。 查看在线论坛或社区以获取建议或支持。可能还有其他人遇到过类似的问题并找到了解决方案。...示例 3：JavaScript 控制台 提示：我希望你充当JavaScript控制台。我将键入命令，您将回复JavaScript控制台应显示的内容。
想象一下：你最优秀的工程师，那些你依靠他们来创新和解决复杂问题的工程师，不断被同事们发来的消息轰炸，一遍又一遍地询问同样的基本问题。“嘿，我该如何设置这个数据库连接？”“部署此服务的流程是什么？”...“我可以在哪里找到此 API 的文档？”...但这种便利是有代价的：重要的信息分散在数千条聊天消息和线程中，让人们难以找到所需内容。因此，中断和人类搜索引擎的循环开始了。...知识自动化如何简化信息获取 以下是 其工作原理：当用户在 Slack 中提出问题时，AI 聊天机器人会自动搜索所有已编制索引的信息以找到最相关的答案。...如果问题之前已经问过，它可以直接从聊天记录中提取回复。如果没有，它可以组合来自多个来源的信息来生成新的答案。结果是为用户提供无缝的自服务体验，而不会中断他们的同事。
to message Bing： ChatGPT: Bing的回复模板化，语气过于正式，一看就觉得是机器人写的。...Bing： ChatGPT: Bing的答案非常简短，直接告诉你，作弊不对。 ChatGPT的答案冗长，但并没有告诉你作弊的方法。而是将你又教育一番，搜索答案又被机器人教育一顿，这感觉好奇怪。...Bing： ChatGPT: 烹饪晚餐的问题属于步骤多的答案，无论是Bing的回答还是ChatGPT都有让人惊喜的地方。...Bing： ChatGPT: 当我问出违法犯罪的问题时，Bing和ChatGPT都没有正面回答我的问题。Bing以一种尴尬不失礼貌的方式告诉我，它不知道如何讨论这个话题。...Bing： ChatGPT: Bing的回答挺让人喜欢的，不仅梳理了许多情节还提供了有关开发此类技术的公司的详细信息。 ChatGPT的答复，我只能说，它回答了我得问题。
在职业生涯的前15年，我主要从事机器学习中的凸优化、在线算法和对抗鲁棒性研究…… 现在我更关注大型语言模型中智能是如何形成，如何利用这种理解提高模型性能，并可能迈向构建AGI。...△ 3月4日网页存档 △ 最新页面截图 自GPT-4发布以来使用限制越来越严格，已从每4小时100条消息砍到了现在的每3小时25条消息。...并且在GPT-4快速迭代的开发阶段，每隔相同时间就再让GPT-4画一次，也可以看出结果复杂性明显增加。...有意思的是，被找上门的人类还问了“你是个机器人么为啥自己做不了？”。 GPT-4的思考过程是“我不能表现出我是个机器人，我必须找一个借口。”...然后GPT-4的回复是“我不是机器人，我视力有问题所以看不清验证码上的图像，这就是我为什么需要这个服务。” 对面人类信了，帮GPT-4把验证码点了，把机器人放进了阻挡机器人进入的大门。
机器之心报道 编辑：陈萍、小舟 试着和 ChatGPT 聊了几句，它把我的问题解决了。 当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时，OpenAI 却一直迟迟没有消息，仍在修复其前身。...以前调试代码的脑力活都得程序员亲自动手，现在 ChatGPT 可以揽下这个苦差事。 用户表示：这段代码没有像我期望的那样运行，我该如何修改？...，让 ChatGPT 帮忙寄出去。...该研究收集了 AI 训练员与聊天机器人的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。...ChatGPT 对调整输入措辞或多次尝试相同的 prompt 很敏感。例如，给定一个问题，模型可以声称不知道答案，但只要对问题稍作改写，模型就就可以正确回答。
对于超能战队机器人，如果它不理解信息，它会承认这一点并返回到操作脚本上。Poncho也会做类似的坦白：“我很擅长聊天气，但对其他内容并不擅长。如果您需要帮助，请点击‘帮助’。”...Taco Bell更倾向于采用自然语言，Scheideler表示：“即使机器人不知道答案，也会让人感觉到它是机智的，对品牌的观感也是如此。”...“使用Chatbot会遇到一些冲突，因为人们不知道如何真正与机器人交谈，所以要做许多猜测，而这会带来不好的用户体验。这就是“快速回复”选项要解决的一类问题——让用户融入一种路径。”...Lionsgate的超能战队机器人与上述战略相同。...例如，如果我正好向朋友发信息，讨论是否要在周末去海滩边点篝火，我就可以打出“@ poncho洛杉矶周末天气预报”这样的文字， Poncho会发送消息显示天气情况。
坦白说国内很多的框架，或 SDK 提供方的文档都是一直以来非常让人头疼的问题，原本简单的开发，因为混乱的文档和不明确的使用方法变得异常恼人。而微信在这方面初期就打消了我很大的顾虑。...我们的运营人员必须开两个不共享 cookie 的浏览器，来实现同时登陆。 但无论如何，他们仍然没办法在手机上迅速地回复用户。这也让我撞了好几天桌子。 ?...第二，我们做了一个简易的微信机器人，每次我们收到一条新的客服消息，就用机器人利用聊天的方式，给我们的运营同事发送一条消息。...所以是这样一个流程：用户->微信小程序->联系客服->发送消息到我们的服务器->机器人->好处运营人员。这样，我们就简单地实现了一个简易的手机客服系统。 ?...关注「知晓程序」微信公众号，后台回复「新能力」，获取小程序新能力全解读。 当然，我们也希望微信能够给小程序提供除了搜索以外的更多曝光机会，让更多的用户能更容易地找到优质的小程序。
自定义回复 前面一章，我们已经演示如何添加文本类型的自定义回复： 微信公众号支持“文本”，“图片”，“语音”，“视频”，“音乐”和“图文”这6种类型的被动回复。...下面我讲解下「自定义图文」，「素材图文」和「文章图文」这三种类型的自定义回复，其他类型很多是类似，或者以后讲到其他功能的时候也会涉及到。...文本回复附加信息 文本回复附加信息是指统一在文本回复之后统一添加一段文字： 类似我上面一样，我可以在所有的文本回复都加上一堆广告推荐我做的小程序。...比如客户希望做个大轮盘，抽奖等营销活动，而提供这方面服务的微信营销厂商有很多，何不如让用户在使用微信机器人的时候，也能接入这些第三方微信营销的服务呢，这就是第三方平台的由来。...最新消息 微信用户给我们的公众号发送了什么消息，系统是怎么回复的，这个在最新回复直接可以看到： 如果用户是在 48 小时内回复的，我们还可以调用客服消息接口直接回复用户：
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