信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
终于等到年中囤货季不趁机把心仪的好书带回家可就要再等半年了！ 这个6·18，怎么买最划算？小编已经摸清JD的套路了！JD今年百万图书每满100-50满减叠券享600-400小编整理了10本近期的爆款全都是最值得PICK的甄选好书各位同学开始行动吧！ 6·18超级囤书攻略 01（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《漫画算法2：小灰的算法进阶》魏梦舒（@程序员小灰） 著爆款漫画算法书进阶版讲述数据结构、算法及面试题目 02（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《labuladong的算法小抄》付东来（@labul
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
国际权威研究机构Gartner最新发布2022年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告： 腾讯位列“挑战者“象限！ 至此，腾讯连续三年入选Gartner云AI开发者服务魔力象限，为中国云厂商中唯一。 同时，腾讯在计算机视觉方面获得了全球第二的评分排名，再次印证了腾讯云在云AI开发者服务领域的国际领先地位。 ○作为该领域领先的“挑战者”，腾讯将其丰富的人工智能资源用于游戏、视觉和其他服务，不断创新与完善服务能力； ○ 同时开发了CAIDS（
编者注：本文节选自《数学之美》，作者吴军曾在《后记》中说，世上最好的学者总是有办法深入浅出地把大道理讲给外行听，而不是故弄玄虚将简单的问题复杂化。所以，他写书的目的在于讲述在实际问题背后，简单而直接的数学模型。 如今但我们大谈人工智能、语音助手等不断更新的技术时，不妨从最简单、最基本的地方出发，思考各类火热的现象。以下文字摘选自《数学之美》的第二章：《自然语言处理——从规则到统计》，有删减。 ---- 1946 年，现代电子计算机出现以后，计算机在很多事情上做得比人还好。既然如此，机器能不能懂得自然语言呢
场景描述：出于宣传、牟利等目的，互联网上充满了各种虚假、误导性消息，这类消息被称之为「假新闻」。如何鉴别假新闻，防止被骗，一直以来困扰着大众。为此，一家英国初创公司研发人工智能算法来识别假新闻，防止其进一步传播。
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
「女生是理工科的珍稀动物，男生是文艺界的宝贵资源。」这一关于性别&职业的固有印象直至现在仍教大多数人习以为常。女性的科研之路似乎仍还只是「少数派」的游戏。
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
自然语言处理是人工智能领域研究的核心内容之一，近年来取得了快速进展和广泛应用，在学术界和企业界备受瞩目。
6月19-20日，由中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)承办的首届“数据智能大会”在京召开。
5月25日，由达观数据和上海浦东软件园联合主办、张江发布承办的“AI上海创未来，2018长三角人工智能应用创新张江峰会”在浦软大厦如期举行。本次会议主题为“AI上海创未来”，聚集人工智能发展中的领先企
AI 科技评论按：本文是一篇发布于 tryolabs 的文章，作者 Javier Couto 针对 2017 年基于深度学习的自然语言处理研究进行了大盘点。AI 科技评论根据原文进行了编译。 在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
11月18-19日，“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品，从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力，帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中，解决数字化转型中遇到的问题。 随着人工智能技术的发展，人工智能相关的产品服务已广泛渗透到金融行业中，且日渐成熟，并推动银行、保险、资本等金融行业的深刻变革。依托在金融行业的业务落地经验，并通过持续不断的深耕各行业与区域，将AI生态更深、更广、更全面的融
不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
人工智能技术目前得到了全球范围内前所未有的瞩目，已在多个行业内落地。其中自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，也是实现智能应用的重要组成部分。 《AI创新讲堂》第二讲由中国人工智能学会与清华大学数据科学研究院联合主办，邀请了自然语言处理顶级大咖——卡内基梅隆大学（CMU）教授Alexander Waibel和欧洲科学院院士、德国人工智能研究中心(DFKI)科学总监汉斯·乌思克尔特，为大家分享自然语言处理的应用与挑战。 欢迎对人工智能感兴趣的朋友报名参加本次AI创新讲堂。 嘉宾 Alex
在日常工作中，Excel 表格随处可见；在 APP 或网页中，表格是清晰友好的信息传递方式；在企业中，关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护，并且对人类理解和机器理解都比较友好，表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。 但在表格知识的查询交互中，门槛却不低：对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来，而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句（如 SQL 语句）来完成，对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下，表格问答技术（TableQA）通过将自然
👆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，
2018 NAACL 自然语言及语义理解的三大顶级会议之一NAACL（全称Annual Conference of the North American Chapter of the Associa
CGED官网 大数据文摘作品 作者：魏子敏 “相比英文，中文是连写的，所以首先要识别出词语的边界（即分词），这个是巨大的难点。” 阿里巴巴iDST自然语言处理首席科学家司罗这样向大数据文摘描述中文语义错误识别的困难所在。 11月24日，阿里巴巴iDST在中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）三个level中全面夺得冠军。 参赛机构比赛成绩公布 这是继今年在全球顶级的知识库构建测评KBP2017中，斩获英文实体发现测评全球冠
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 我在西湖读博士 printf("hello world!"); #include <西湖大学文本智能实验室PI张岳； 博士毕业生崔乐阳> cout<<"导语" 从腾讯深圳办公大楼42层往下看 车水马龙，纷纷攘攘 与崔乐阳之前的生活环境大相径庭 几个月前 他还顶着不事稼穑的“博士生”头衔 偏安杭州转塘，而今 他已正式迈入职场 成为腾讯AI Lab的高级研究员 腾讯AI Lab 这是腾讯内部极少数的“非盈利”部门 由100多位来自世界知名院校的科学家 以及300
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的一种类似于ChatGPT的会话语言模型。MOSS能够按照用户的指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、摘要文本、生成代码等。MOSS还能够挑战错误的前提，拒绝不适当的请求。
为了推动 AI 技术的应用创新，促进人工智能领域的学术交流、人才培养，打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈，中国人工智能学会联合杭州市余杭区人民政府联合发起了首届全球人工智能技术创新大赛，并得到了阿里云、OPPO 等头部科技企业的积极参与和支持。阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。 AI青年说是大赛主办方为提升青年开发者对 AI 的认识而主办的系列活动，该活动邀请知名青年学者，探讨理论研究与应用实践中的热点话题。4月26日，AI青年说将迎来第二期直播活动，主题为「如何摘取 AI 皇冠上的 NL
News 新闻 4月18日，达观数据科学家团队再添专家，国内知名自然语言处理领军专家、复旦大学计算机教授黄萱菁博士正式受聘为达观数据高级顾问，达观数据在人工智能领域的研发实力又上新台阶，未来在深度学习
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。 BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统
1 First Blood 1、Ryan T. Mcdonald【Google】 个人主页：ryanmcd.github.io/ 学术成就：h-index: 55 论文数: 100 引用数 : 15672 个人介绍： 瑞安·麦克唐纳是谷歌的一名研究科学家，当前已经工作了10多年了!在谷歌之前，在宾夕法尼亚大学完成了博士学位，在多伦多大学完成了理学学士学位。主要研究方向是：用于机器翻译、问题回答、意见分析以及信息检索的核心算法和模型。 2、Lev Arie Ratin
机器学习是当前科技行业的一大流行词，原因很充分：它代表着计算机学习方式的一大跃进。福布斯近日盘点了机器学习技术的十大使用案例。 从根本上说，机器学习算法是指机器先获得一组“教学”数据，然后被要求利
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在20世纪40年代和50年代，人工智能的概念开始浮现，但直到1956年的达特茅斯会议上，它才成为一个独立的学科领域。
作者：申利彬 校对：孙涛 本文谈论自然语言处理中的情感分析及其在不同行业中的应用。 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 📷 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与
连转2篇文章，先上链接，文章转自清华大学刘知远老师的github：https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/01_community.md，致予我真诚的感谢！
运动员在不断打破记录的同时，其实离不开新科技的助力。印象最深的是游泳运动员身穿的仿生鲨鱼皮泳衣，在游泳的过程中，可以让水流更加顺畅的从运动员身体的各个部位划过。 除此之外，今年东奥会上也出来现了很多新科技应用场景，有点像科技“秀场”。 这里选取语音技术来展开，例如科大讯飞在开放创新平台基础上，建成了一套具有奥运特征的多语种智能语音和语言关键技术服务平台，为中国奥运代表团提供了“语音转写”和“机器翻译”两项技术类别的支持，方便大家在会场上和不同国家的运动员交流，也便于识别不同语言文字的意思。 另外，像语音合
自然语言生成（NLG）作为自然语言处理的一个子方向，主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。现在也受到广大研究学者的重视，今天ShuYini给大家整理了一下自然语言生成的相关资料供大家参考。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
原作者 | Maixent Chenebaux 选文&校对 | Aileen 翻译 | 姜范波 编者按|当地时间10月9日，美国总统大选两名候选人第二场公开辩论将登场，特朗普和他的对手希拉里·克林顿将在圣路易华盛顿大学进行第2场大选辩论，时长90分钟。 不管是演讲或辩论，两位候选人都有自己独特的“演讲范儿”，使用语义分析和自然语言处理分析两人的演讲风格是件有趣的事情。本文通过自然语言处理分析两人的总统候选人提名演讲，发现了他们在用词和演讲节奏上的不同特点。 ◆ ◆ ◆ 数据科学可以应用到很多领域。从
CCF C³活动第十四期自然语言处理，将于本周五8月12日（18:00-21:30）在科大讯飞北京公司举行。名额有限，报名从速。 当前，图文识别、语音识别等感知智能技术已日渐成熟，新一代人工智能正逐步从感知智能向认知智能转化，自然语言处理作为认知智能的重要部分，当前取得了一些显著的进展，同时也面临了许多挑战。本场C³将从技术发展、落地应用等方面开展自然语言处理技术的分享与讨论。 CCF C³活动是CCF CTO Club发起的，面向企业技术专家的热门技术和战略分享会。C³活动旨在联结企业CTO及高级技术人
ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨GPT-3.5丨开源AI平台
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
今日凌晨，斯坦福人工智能实验室（SAIL）在推特上官方宣布，李飞飞将不再担任SAIL负责人。这一职位将由Christopher Manning接替。李飞飞接下来会担任新项目——“以人为本的AI项目Human-Centered AI Initiative (HAI)”的联合负责人。
根据斯坦福人工智能实验室官方Twitter消息，深度学习自然语言处理领军人、斯坦福教授Chris Manning将接替李飞飞，成为该实验室最新一任负责人。
本文来自获得《2021MongoDB技术实践与应用案例征集活动》入围案例奖作品 作者：张先明 1. 背景介绍 成立于上个世纪 50 年代，有 60 多年历史的某中心（以下简称“中心”）所提供服务的属性是软科学；中心服务提供的产品是大量面向专业的，高质量的专业技术报告。如何更好的利用这些海量的文献以促进工作发展，是一个中心要面对的问题。 为此，信息化部门开始着手建设“信息资源共享系统”（以下简称“系统”）。系统的建设目 标与意义是： 在单位内部，开展不同部门之间的信息资源的共用，以便达到合理的资源配置；
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