微软有一个叫做LUIS（Language Understanding Intelligent Service）的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。...所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ? 图5 微软语言理解服务 微软的聊天对话技术也在与很多企业合作，赋能这些企业。比如，我们跟敦煌研究院合作。...敦煌研究院提供出数据，我们则把我们的引擎加上去，很快就建立了一个敦煌研究院的客服系统，借助敦煌研究院公众号，可以让用户和它聊与敦煌有关的事。...所以大家都在研究，有没有一种办法，能够帮助机器进行迁移学习，能够更好的运用到语音自适应上。 通过强化学习实现自我演化。...最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。
微软有一个叫做LUIS（Language Understanding Intelligent Service）的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等。...所以，通过LUIS，我们可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ? 图5 微软语言理解服务 微软的聊天对话技术也在与很多企业合作，赋能这些企业。比如，我们跟敦煌研究院合作。...敦煌研究院提供出数据，我们则把我们的引擎加上去，很快就建立了一个敦煌研究院的客服系统，借助敦煌研究院公众号，可以让用户和它聊与敦煌有关的事。...所以大家都在研究，有没有一种办法，能够帮助机器进行迁移学习，能够更好的运用到语音自适应上。 5.通过强化学习实现自我演化。...6.最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。
“我也可以吗？...我给你讲讲原理，你自己学着开发吧。...正中的对话管理器（Dialog Manager）和上下文存储（Context Store）属于图-1里的中控部分。 最下方是知识库。...实体抽取 (entity extraction)：用于提取用户对话中所提供的和意图相关的参数(实体)，例如时间、地点等。 具体某个Chatbot的意图类型和实体类型，是其开发者自己定义的。...图-3 LUIS (Language Understanding Intelligent Service) 的使命是让非NLP专业的开发者，能够轻松地创建和维护高质量的自然语言理解模型，并无缝对接到相关应用中去
与CRIS一同加入微软识别服务行列的是LUIS（语言理解智能服务）。LUIS被微软描述为一个“目的引擎”，它能够帮助计算机理解用户言语背后的意义。...开启LUIS，你可以使用“找到咖啡”、“带我去喝咖啡”、“我需要咖啡”、“我需要提神”、“我不能让我的眼睛睁开”等多种说法来找到一个咖啡店。...LUIS被用来了解用户的目的是什么，而不仅仅是用户说了什么。有了它的帮助，程序员可以花费更少的力气，来处理更多的可以被用户使用的语音指令。...用户将扮演一艘星际飞船的飞行员，其任务则由一台超级计算机和全息上司下发。你可以同这两个角色对话，并通过不同的语音指令的分支选项来探索世界。...CRIS在Starship Commander的应用 Starship Commander是通过CRIS 和LUIS构建的。因此，游戏中的人物都能够理解和应对关于飞船和外星人的特定词汇。
长对话和短对话 长对话需要考虑的因素更多，就像目前API.AI提供的服务中，要完成一个任务，比如预定酒店。 小明: 帮我订今天晚上，上海浦东香格里拉酒店。 这时，API.AI得到了时间，地点和人员。...比如在车载系统中，对话的机器人一般都是十个左右的意图，围绕意图进行训练聊天主题。 老司机一般都聊什么？ 服务区还有多远？ 我买的股票怎么样？ 播放一个音乐 听交通台 呼叫一个电话 ......意图识别 就像API.AI， 及其WIT.AI, LUIS.AI们构想的一样，要完成有效的对话，先要搞清楚用户在表达什么意图。...这个问题的解决办法，应该是在训练时，就同时训练正确的回答和错误的回答，然后使用recall@k机制验证。...作为这个系列文章的第一篇，主要是介绍聊天机器人目前发展的状况和分类，在后面几篇中，将对上图所设想的方案做更多描述。 最后 欢迎联系我，尤其是业内人士，给予指正，一起优化。
添加host头 echo “10.10.11.111 forge.xxx” >> /etc/hosts 然后在次访问 能访问了 发现有个上传的地方 上传试试 发现重命名的后缀名 不解析 上传应该是没办法了...找找其他突破先扫扫目录 和子域名目录：gobuster dir -u http://forge.xxx/ -w /usr/share/wordlists/dirb/common.txt 子域名：wfuzz...然后保存id_rsa 然后ssh连接ssh -i id_rsa user@10.10.11.111 成功连接上来 提权 sudo -l 发现一个不需要密码执行的py文件 然后看下这个文件 发现是建立...唯一的过程是在上传之前修改路径，因此我在Burpsuite中拦截了上传请求以进一步修改。...看起来这里脚本copy_links=yes在src和dest文件之间建立了符号链接（As ）。然后在第 8 行，它/opt/backups/archives以 gzip 格式备份文件。
最近DeepSeek爆火，奇妙的推理过程和各种毒舌锐评，让它凭借超绝网感瞬间化身大家的互联网嘴替。...虽然DeepSeek本身不能提供语音交互，但我们有没有办法快速让它开口说话呢？先看看DeepSeek自己怎么说： 这么多步骤，看着就头疼，想想就麻烦。...没有中间的“亿点点”小细节，让AI开口说话，你只需要打开腾讯云控制台，填好参数，点击开始对话，3步，真的可以。...，时长00:43 除了便捷高效的集成方式外，腾讯云实时音视频对话式AI解决方案还具备对话全链路小于1000ms的超低延迟、清晰且多语言支持的语音识别、准确响应的情感分析和中断处理等多种优势。...DeepSeek强大的性能和超低的成本，大幅降低了中小企业加入AI创新实践的门槛，让AI应用落地再次加速。
对话响应性 较少关注维持对话流动性 提高理解和响应对话的能力 上下文保留 不保留对话历史 保留对话历史以更好地了解上下文 对话流动性 较少强调维持连贯和有意义的对话 优先保持连贯的对话流动性 GPT...提出开放性问题：这些问题能够激发思考，让AI能够进入各种可能的解决方案。 鼓励创造力：鼓励大脑风暴或非传统的想法的问题可以产生独特的输出，具有创造性。...情感连接：情感映射（不同情感回应列表）、共情、迭代 个性化：理解受众的兴趣、行为和需求 温度调节：0.2：专注和确定；0.8：更多样性和随机 令牌设置：回复信息的长短 提示链 组装提示细化过程 自然语言处理任务...提示示例：“根据用户分组和产品流行度，在每个用户群体内生成个性化的产品推荐。” 反馈循环：建立一个反馈循环，根据用户反馈和行为变化持续改进推荐系统。...提示示例：“建立一个机制来捕捉用户对推荐产品的反馈，并根据这些反馈调整推荐，以持续提升系统的性能。” 评估：根据用户参与度、销售和用户反馈等指标评估系统的性能。
本届峰会主要从「消费金融」、「供应链金融」、以及「金融前沿科技探索」三个角度深入探索数据智能为金融领域带来哪些颠覆式的变革！...今天在消费金融领域，我想跟大家讲讲如何运用人工智能技术，连接各个利益体系。 我们竹间智能做的是语意理解对话机器人，在2020年前会有80%的岗位出现机器人的身影，20%的工作将由机器人所取代。...举个例子，现在的传统对话系统，传统的智能客服，其实并不智能，问题在于： 第一，它没有办法做真正理解自然语言，无法理解用户的意图，只能通过关键词来理解，但是用关键词模板没有办法达到效果。...如果能够从对话中获得喜好、属性，建立的用户画像结合企业内的数据、第三方的数据，才能够创造更高的价值，把用户和产品服务以及数据做一个结合。 AI机器人怎样做才能够满足整个金融产业？...冷冰冰的一问一答是没有办法持续的，对话的理解才是最重要的。 第二，情绪情感的理解。
标准模式 正常情况下，应该让Edge或者IE使用标准模式来渲染你的页面，避免使用兼容模式。...微软AI主要提供了三个方面，大数据和机器学习、认知计算能力和对话即服务的体验。 现在已经有很多消息类的应用都呈现一种快速增长的趋势，在这个情况下，微软提出我们现在是在“对话即平台”的时代。...其他技术：LUIS(语义理解)，Speech APIs(语音识别技术)， Azure等等。 Bots给业务和用户粘度提供了新的机会和渠道 随时随地、不受平台与设备限制地为客户提供服务。...微软认知服务 视觉：从面部感官到感觉，让您的对话机器人了解图像、视频和情绪。 语音：把语音转换成文本或把文本转换成语音；了解您的意图，翻译语言，过滤噪音以及识别说话者。...我今天的分享就到这里，谢谢大家！
所以，通过LUIS，就可以把意图和重要的信息抽取出来，让后面Bot来读取。 ? 微软的聊天对话技术也在与很多企业合作，赋能这些企业。比如，微软跟敦煌研究院合作。...敦煌研究院提供出数据，微软则把引擎加上去，很快就建立了一个敦煌研究院的客服系统，借助敦煌研究院公众号，可以让用户和它聊与敦煌有关的事。...所以大家都在研究，有没有一种办法，能够帮助机器进行迁移学习，能够更好的运用到语音自适应上。” “第五，通过强化学习实现自我演化。...“最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。...我认为，做一个对话系统，一定要分而治之。就是说，你可以分开让某些团队只做问答，某些团队只做闲聊，某些团队只做对话；但是你一定要有调度系统。
虽然DeepSeek本身不能提供语音交互，但我们有没有办法快速让它开口说话呢？先看看DeepSeek自己怎么说： 这么多步骤，看着就头疼，想想就麻烦。...没有中间的“亿点点”小细节，让AI开口说话，你只需要打开腾讯云控制台，填好参数，点击开始对话，3步，真的可以。...对话过程中支持开关AI降噪，编辑修改打断时长、LLM 大语言模型配置和 TTS 语音合成配置，还可随时查看延迟率，便于进行效果测评，选择出最合适的组合。...除了便捷高效的集成方式外，腾讯云实时音视频对话式AI解决方案还具备对话全链路小于1000ms的超低延迟、清晰且多语言支持的语音识别、准确响应的情感分析和中断处理等多种优势。...DeepSeek强大的性能和超低的成本，大幅降低了中小企业加入AI创新实践的门槛，让AI应用落地再次加速。
圆桌对话 在圆桌对话中，多位业内专家以「打造人工智能产业服务生态的路径探讨」为主题，共同商讨人工智能行业发展大计。...会上，对于主持人的提问：人工智能技术赋能传统行业当中，大家有没有看到挑战、阻碍，或者有些事情未来做了对整个行业更好的点？...我觉得孙院长带领智用院做的共识体系，给AI企业和甲方提供了很好的纽带，让产业有新的标准、新的共识还有新的生态，这样我感觉未来可能会有解决方案。...经济学人商论总编吴晨和陈志武教授讲《文明的逻辑》，最后讲到区块链里边到底会不会产生信用和共识，陈志武教授认为区块链不存在共识，区块链的契约由谁来执法？在元宇宙里谁又是最有威慑力的存在？...人工智能和元宇宙领域最终能形成共识体系么？ 未来，我们让信用、智用成为产业标准和共识，就会有更好的生态。 这样，中国的人工智能企业才能持续走在世界前沿，CPU和GPU的卡脖子问题也就有了解决路径。
下面要讲的是区块链与合作。没有区块链的情况下，信任问题从技术角度去讲是没有办法实现的，原因是什么？很简单。往前推，人和人的信任产生于什么？产生于血缘，因为我和他有血缘关系，所以我信任他。...在村落里面我信任他，因为我们相处了很长时间，彼此了解，所以我信任他。 但在现代社会，我们没有办法和全世界的人处在一起，但又不得不和全世界的人进行交往，所以这个时候信任怎么办？...我们自己在投区块链企业的时候很看重一点，有没有颠覆性的想法，有没有在解决真实世界的问题。 FamilyPoints是一家做母婴产品电商的区块链企业。...将这些用户通过区块链的方式联系到一起，通过代币，激励父母们在消费后给出客观评价，让孩子吃到用到放心的产品，建立父母帮助父母的良性处置社区，并实现价值。...我们的第二个节目是世界区块链之光。我将在2018年对话全世界100位区块链领袖，让他们的故事激励更多的创业家投入到区块链之中。布比的李军博士是我们最早邀请的嘉宾之一。
另外，还有一个非常重要的变化是对话。美国有两大公司，几乎同时宣布了一项战略性科技——对话的人工智能。比如，你的房间有一个音响，这个音响同时是一个传感器。...我问专家，为什么要放在行业里面？他说，个人隐私和行业有关，比如卖药的，个人隐私的监管就会非常严格，而游戏类的个人数据会相对简单一些。在欧洲则是一套法律，不分行业。欧洲人认为，隐私是一个人的底线。...美国大数据行业在产业链上，是可以分工的。你干这个，我干那个，大家协同把东西做出来。这和中国的情况是有区别的。 要把大数据整合起来，数据源好不好非常重要。...这就是我通常讲的“用数据养数据”。 一个公司有没有大数据能力，一般看他有没有预测能力和行动能力。但是布点/收集、存储/刷新、识辨/关联，也很重要。...前者是如何让数据更容易使用，后者是如何让数据更有效关联在一起。这个闭环如果可以做好，就可以做一个非常好的数据产品。 ? ▌考量“好数据”的六把标尺 好的数据，六个衡量标准是缺一不可。
另外，还有一个非常重要的变化是对话。美国有两大公司，几乎同时宣布了一个战略性的科技——对话的人工智能。比如在你的房间有一个音响，这个音响同时是一个传感器。...美国大数据行业在产业链上，是可以分工的。你干这个，我干那个，大家协同把东西做出来。这个和中国的情况是有区别的。 要把大数据整合起来，数据源是否好，这个非常重要，另外就是测试。...有没有一个环境，可以让我进行数据测试，把这个数据试着用在不同的环境会怎么样。数据是迭代的，算法是迭代的，产品服务也是迭代的。...这就是我通常讲的用数据、养数据。 一个公司有没有大数据能力，一般看他有没有预测能力和行动能力。但是布点/收集、存储/刷新、识辨/关联，也很重要。...前者是如何让数据更容易使用，后者是如何让数据更有效关联在一起。这个闭环如果可以做好，就可以做一个非常好的数据产品。
观点 大规模投资者和高管：加密货币将不可避免地取代法币 西班牙央行行长Luis Maria Linde：加密货币会带来更多风险而不是利益 公司 XVG再次遭受51%的算力攻击 比特大陆遭大量矿工投诉：专业比原矿机不如低端显卡...1分钟链圈事，周三打卡成功。 ? 想看详细信息？以下1分钟，让你了解个透！...（CCN） 2.西班牙央行行长Luis Maria Linde：加密货币会带来更多风险而不是利益 西班牙央行行长Luis Maria Linde周三在马德里举行的一次会议上表示，使用加密货币会带来更多风险而不是利益...（CNBC） 6.美国银行获得控制区块链网络访问方法的专利 据CoinDesk消息，根据美国专利和商标局（USPTO）的文件显示，美国银行于5月22日获得了一项有关控制许可区块链网络访问方法的专利。...此举让J罗借助SelfSell，成为首个发行个人数字货币的现役世界级球星。
AI科技评论注： 黄学东于1993年加入微软，目前领导微软在美国、德国、埃及、以色列的团队研发研发微软企业人工智能客服对话解决方案 、cris.ai 和 luis.ai 等认知服务、CNTK 开源深度学习工具等人工智能产品和技术...微软在语音识别领域的成就 黄学东在演讲中提到，微软于1991建立了Research Lab，该实验室的愿景是让计算机具备“看（see）、听（listen）、说（speak）”的能力。...这个人类水平的对话语音识别系统用到了10个不同的DNN（深度神经网络）。...Toronto是基于深度强化学习的人工智能，能够理解对话中的上下文，让客服聊天机器人更加人性化、更加高效。...当然，黄学东也表示，这些聊天助手和语音识别不一样，并没有一个已经建立起来的有效训练方法（established recipe）。
这是一个非常聪明的办法，是真正的绿色的虚拟货币。 从AT&T到Google再到区块链，合久必分 再来跟大家分享一下区块链世界和网络世界历史的潮流。...既然大自然最根本的规律是用数学来描写，我们是不是能够使得人类社会的规则和信任也建立在数学的区块上呢？ 那么到底是哪些数学呢？在座的各位，我希望大家去学习这些非常美妙的数学。...公钥和私钥的组合，就是建立在数论上面，而且是建立在一个更高层的数论上面，叫椭圆曲线。大家可能知道，数学里面曾经最大的一个猜想——费马大定律，最近被证明了，这个证明就是建立在椭圆曲线上。...有了隐私就有了价值，而一旦有了价值，我再把这个数据贡献出来让AI学习的话，必然会带来AI的突飞猛进的变化。 除了给AI突飞猛进的变化，也能让社会突飞猛进。 区块链对社会的贡献有什么？...区块链和货币系统的一一对应 整个区块链上的虚拟货币，可以和现在社会里的货币结构一一对应。现在的货币结构有M0、M1、M2、M3等等，在最底层上面可以不断建立衍生品。
另外，还有一个非常重要的变化是对话。美国有两大公司，几乎同时宣布了一项战略性科技——对话的人工智能。比如，你的房间有一个音响，这个音响同时是一个传感器。...我问专家，为什么要放在行业里面？他说，个人隐私和行业有关，比如卖药的，个人隐私的监管就会非常严格，而游戏类的个人数据会相对简单一些。在欧洲则是一套法律，不分行业。欧洲人认为，隐私是一个人的底线。...美国大数据行业在产业链上，是可以分工的。你干这个，我干那个，大家协同把东西做出来。这和中国的情况是有区别的。 要把大数据整合起来，数据源好不好非常重要。...这就是我通常讲的“用数据养数据”。 一个公司有没有大数据能力，一般看他有没有预测能力和行动能力。但是布点/收集、存储/刷新、识辨/关联，也很重要。...前者是如何让数据更容易使用，后者是如何让数据更有效关联在一起。这个闭环如果可以做好，就可以做一个非常好的数据产品。 ? 考量“好数据”的六把标尺 好的数据，六个衡量标准是缺一不可。
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