机器之心发布 作者：吴欣 2018 年 3 月 13 日，人工智能公司第四范式正式宣布，即日起将免费对外开放旗下「第四范式智能客服」平台（以下简称「智能客服」）。据了解，这是智能客服市场的首款免费产品。第四范式方面表示，定位于免费的智能客服开放平台，目前「智能客服」可以提供任务对话、业务咨询、知识图谱、智能聊天等多项较为常见的功能，仅需配置 2 分半钟，即可接入 APP、微信公众号、Web 端、微博等渠道。此外，企业级开发者还可根据自身业务需求，开发定制化服务。 近年来，中国消费的升级，极大地拉动了客服类需
席卷社交网络的 ChatGPT，最近再次向全世界投放了一个“炸弹”。3月初，开发出 ChatGPT 的公司 OpenAI，正式宣布开放 ChatGPT 的 API。“可以预见，以后客服不会有真人了”，消息一出，有网友评论道。
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
本期会议邀请到来自百度等头部企业的代表，来自清华大学的研究人员，以及来自维智科技、河溓海平等时空AI明星创业企业的技术负责人，一起深入探讨时空知识图谱在构建与行业应用落地所面临的机遇和挑战，并进一步了解时空知识图谱的技术发展，以及对应的相关解决方案。3月16日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/TF96 时空人工智能(Spati
最近在各个行业技术会议上，出现了越来越多的人工智能与测试结合的topic。比如最近几个跟人工智能相关的内容。
知识图谱技术(Knowlege Graph)作为人工智能和智能信息处理中一项基础核心技术，在搜索引擎、智能问答等领域获得了广泛应用。在2012年，知识图谱的概念被首次提出：知识图谱是用于提升搜索引擎性能的知识库。
近些年来在NLP知名核心企业（谷歌、IBM、阿里巴巴等）推动下，自然语言在人机对话、问答系统、语言翻译等方向的实际应用中取得了不错的成绩，也一直使得 NLP相关岗位的薪资“持续美丽”。 截图来自：BOSS直聘 虽然它成为了跳槽和转行的热门方向，但还是有不少人深陷困扰，原因大概有两点： 一就是NLP的学习难度： 作为一门综合性的学问，它远远不止机器学习算法。 相比图像或语音，文本的变化更加复杂，例如从预处理来看，NLP 就要求我们根据对数据的理解定制一种流程。 尤其是随着 UGC 内容的越来越多，NLP 在
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容，因为一些原因，没有成行。在此开放出来，算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂，关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习，都需要学习者基于自身的情况，结合被学习内容的特点进行展开，其过程既具有特殊性，同时也具有一般性，知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践，总结出了一套系统的学习知识图谱的方法，在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况： 1. 横向覆盖：了解知识图谱所涉及的内容有哪些，并具备初步的认知能力，实现这一步，就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕：基于特定技术点进行深度学习，重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程，可以交叉进行，反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯，开始知识图谱的学习之前，我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次，其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示：
随着国内的语言大模型不断兴起，科大讯飞的星火大模型，阿里的通义千问，百度的文心一言等。这些大模型给我提供了很好的便利。同时星火大模型提供了开放 API 功能，同时提供更多SDK，使得我们能够将大模型接入到我们自己的项目当中。
【新智元导读】Yoshua Bengio 在 Arxiv 上发表了一篇题为《意识先验》的笔记。大数医达创始人、CMU 计算机学院暨机器人研究所博士邓侃专为此笔记做了解读。他认为：“笔记往往比论文更有启发，就如同与教授喝咖啡聊天，往往更容易学到教授的思想方法。”邓侃同时也是 AI WORLD 2017 世界人工智能大会智能医疗论坛的讲者，届时他将以《多模态智能疾病诊断系统的四大技术难点》为题做出精彩分享。 2017 年 9月 26 日，深度学习大佬 Yoshua Bengio 在Arxiv 上发表了一篇笔记，
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
从数据的处置量来看，早期的专家系统只有上万级知识体量，后来阿里巴巴和百度推出了千亿级、甚至是兆级的知识图谱系统。
人工智能从感知阶段逐步进入认知智能的过程中，知识图谱技术将为机器提供认知思维能力和关联分析能力，可以应用于机器人问答系统、内容推荐等系统中。
本期会议邀请到来自腾讯IEG Global算法中心NLP负责人刘文强、阿里巴巴集团高级算法专家白钰、竞技世界SPG游戏AI负责人邢新颖、前上市公司CDO及AI和大数据方向独立投资人单艺四位老师，为我们分享AI智能在游戏、多语言、产业互联网等不同场景的实践经验，与我们共同探讨大模型AI、数据智能的发展趋势和前景。4月22日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第100期 时间 2023年4月22日 14:00-18:10 主题 大模型时代下数据智能的应用与前景 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报
一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。
《赛博朋克2077》这款由《巫师》系列开发商CD Projekt RED公司出品的游戏，自12月10日上线发售以来，就获得了极高的参与度和讨论度，更是创下了steam上单机同时在线突破百万的记录。 《赛博朋克2077》游戏截图 毕竟，生活，就是找乐子。 这款游戏发售以来，有人沉迷于人物的各色定制，也有人惊叹于丰富的装备升级设定，更有很多玩家对整个游戏的设定和代入感评价很高…… 学院菌则在围观过程中，get到许多夜之城的科技树发展！ 今天来带大家一起来探索一下~ ---- No.1 全息技术 作为赛博朋克
这个《动手实战人工智能 Hands-on AI》写的相当不错，作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程，参考了《机器学习方法》，《深度学习入门》，西瓜书，花花书等，剖析和推导每一个基础算法的原理，将数学过程写出来了，同时基于 Python 代码对公式进行实现，做到公式和代码的一一对应。
知识图谱可以帮助我们寻找到更为准确、丰富的信息。图谱里的节点一般是人物、画作、地点等实体，我们也可以理解为是下文提到的#标签。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
一分钟AI 重磅！谷歌宣布将在2018年公开谷歌内部机器学习培训课程，已有1.8万名员工参与。 医疗影像领域的AI公司图玛深维获软银中国领投的2亿元人民币B轮融资，为同领域年度最大额融资。 腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军。 海航携手联通成立“旅游大数据基地”，并落户雄安。 传谷歌智能音箱谷歌Home Max将于12月11日开售，售价不高于100美金。 激光雷达巨头Velodyne推出首款128线激光雷达 预计将于今年年底开始交付。 通用计划2019年在人口密集城市开启自动驾
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。 最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。
大概是因为我在知乎的“Obsidian”话题下表现得比较活跃，意外地收到了一个官方邀请，试用“类脑式”知识管理工具Lattics。
20 世纪50 年代中期到80 年代初期的感知器，20世纪80 年代初期至21世纪初期的专家系统，以及最近十年的深度学习技术，分别是三次热潮的代表性产物
kieranliu(刘晓江)，2016年9月加入TEG AI Lab，之前在微软亚洲研究院从事自然语言研究，拥有10年的自然语言研究和开发经验。“自然语言处理高手”、“问题的回答360度无死角”、“深入浅出的讲解太赞了”、“亲和力十足”、2小时的交流下来，伙伴们迅速给予了这样的评价。 01 - AI领域的入门学习？ kieranliu： 以我们做AI的经验，NLP是有门槛的，需要你去理解语言的特性，因为它需要去设计各种各样的特征（feature），比如要识别“人名”，需要知道前后有什么词，这个词的第一
知识图谱最早由谷歌公司在2012年提出，其使用语义检索的方法从多种语言的数据源（例如FreeBase、维基百科等）收集信息并加工，以提高搜索质量、改善搜索体验。实际上，2006年Tim Berner-Lee就提出了Linked Data也就是一种在万维网数据上创建语义关联的方法。再往前追溯，语义链网络（Semantic Link Network）已经有了比较系统的研究，旨在创立一个自组织的语义互联方法来表达知识来支持智能应用，系统性的理论和方法可以参考H. Zhuge在2004年发表的《The Knowledge Grid》一文。
作者简介 李健，携程度假研发部研发总监，2013年底加入携程，在数据挖掘分析、人工智能方面有一定的实践与积累。 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面
作者 | 李健 来源 | 源携程技术中心（ctriptech） 随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。 未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大量知识图谱不断涌现，这些蕴含人类大量先验知识的
1. 百度宣布语音技术全系列永久免费 AI免费战再升级。 2. 京东金融AI实验室投入运营，每年研发投入媲美硅谷一线科技公司顶级实验室。 3. 网易人工智能与威马汽车战略合作 打造智能汽车。 4. AI创企H2O.AI获英伟达、Wells Fargo领投4000万美元C轮融资。 5. 重磅！谷歌宣布将在2018年公开谷歌内部机器学习培训课程，已有1.8万名员工参与。 6.医疗影像领域的AI公司图玛深维获软银中国领投的2亿元人民币B轮融资，为同领域年度最大额融资。 7.索尼，UEI，WiL,LLC三家公司
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
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认知是人获取和应用知识的过程，知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 有位朋友说，程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了，不过随着近期ChatGPT的爆火，可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力！ 面对ChatGPT带来的冲击，了解其背后的核心技术，才能在AI浪潮中狂飙！ 简单说，ChatGPT是通过预训练大语言模型，配以RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF，人类反馈强化学习）开发出来的AIGC产品，
随着2024年的到来，这是一个绝佳的机会来回顾一下那些对开发者们极为有用的人工智能（AI）工具。这些工具可以帮助我们在新的一年中提升开发流程。
【引子】 “海内存知己，天涯若比邻”， 这是石头兄弟推荐给我的一篇关于语义网的综述性文章，刊载于《美国计算机学会通讯》第64卷第2期——“A Review of the Semantic Web Field”（https://cacm.acm.org/magazines/2021/2/250085-a-review-of-the-semantic-web-field/fulltext），作者是Pascal Hitzler。老码农认真研读，颇有收获，编译成文。
知识图谱是实现机器人之智能的基础，也是一门应用广泛的工程学科。其具体方法大都来自计算机或人工智能的其他领域，比如自然语言处理、机器学习、知识工程等。面对如此庞杂的知识，初学者应该如何着手？
随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？
电脑系统垃圾太多，影响使用效率，有哪些好用的mac系统垃圾清理工具值得入手呢？小编整理的几款简单好用的分享给大家，需要的拿走,小白必备，mac系统垃圾清理工具分享。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP）深度整合了腾讯内部顶级的NLP技术，依托千亿级中文语料累积，提供18项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、敏感审核、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等。可广泛应用于用户评论情感分析、互联网文本敏感审核、资讯热点挖掘、电话投诉分析等场景，满足各行各业的文本智能需求。
抛出一个观点： 神经网络大模型 ⊙ 知识图谱 ⊙ 强化学习=通用人工智能（AGI） ⊙号用来表示组合/融合的方法，这里的 AGI，我称之为以人为本AGI。 通用人工智能有两类——以人为本和以AI为本。 以人为本AGI ：就是以人类为中心的通用人工智能，人工智能是以服务人类为目的的，有名的“机器人三定律”说的也是这个。以人为本 AGI，不可避免地会遇到 “事实”x问题，这个事实是以人类为标准的，比如《定风波 莫听穿林打叶声》这首词的作者是苏轼，如果如下图一样胡编乱造，那就是不可以接受的了。这些涉及人类生产、生
整理 | 明明 一分钟AI 马斯克：SpaceX正在建造首艘火星飞船，火星旅行有望2019上半年实现，起价500万美元 百度战略投资极米科技成第二大股东，将加速布局DuerOS平台落地 亚马逊谷歌等公司表示，将拟开发私人无人机空中交通管制系统，独立于目前的美国联邦系统 Uber推出自动驾驶出租车服务，目前该服务只面向Uber自动驾驶团队ATG的300名本地员工开放 科技部部长万钢10日在十三届全国人大一次会议记者会上表示，要加快人工智能创新成果的转化应用 全国人大代表提议：加快制定自动驾驶汽车
当技术抛弃你时 甚至不会跟你说声再见 “疯狂系列”长期以来一直是博文菌心尖尖上的肉，配套书籍一出版即跃居京东计算机类TOP1，好评度高达98%！ 今天推荐的这门课，它就是《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》之一的—— 《跟着李刚老师学Spring Boot》 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 这套视频课程一共129集，每集20～30分钟， 与阅读Spring Boot官方手册不同 本课程制定了一条切实可行的学习曲线， 你只需具有基本的SSH、SSM
📷 文/CSDN大琦 7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大开幕。 大会第二天，德国人工智能研究中心（DFKI）科技总监、北京人工智能技术中心（AITC）总监兼首席科学家Hans Uszkoreit发表了主题为《机器学习在商务智能中的创新应用》的演讲。 Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商务智能任务，如供应链
大家好，我是本公众号的主持人，美团技术团队的程序员鼓励师美美。今天是感恩节，我们特别感谢读者朋友们的一路相伴，感恩有你。文末还有我们的感恩福利呦，欢迎领取～
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“ I’m sorry. I can’t do that, Dave.” 这是经典科幻电影《2001: A Space Odyssey》里HAL 9000机器人说的一句话，浓缩了人类对终极人工智能的憧憬。让机器学会说这样简单一句话，需要机器具备情感认知、自我认识以及对世界的认识，来辅助机器处理接收到的各种信息，了解信息背后的意思，从而生成自己的决策。而这些认知模块的基础，都需要机器具备知识学习组织推理的能力，知识图谱就是为实现这些目标而生。
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