选自GitHub 机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 本文介绍了一个构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开源项目 DeepPavlov，该开源库的构建基于 TensorFlow 和 Keras，并旨在推动 NLP 和对话系统的研究，提升复杂对话系统的实现和评估效果。机器之心简要介绍了该项目和基本技术，希望实现对话机器人的读者可进一步阅读原项目。 项目地址：https://github.com/deepmipt/DeepPavlov 这是一个开源的对话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 上
1、TILE: Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】用RMT模型提升Transformer类模型的脑容量，内存需求不变，输入序列可以无限长。 ChatGPT，或者说Transformer类的模型都有一个致命缺陷，就是太容易健忘，一旦输入序列的token超过上下文窗口阈值，后续输出的内容和前文逻辑就对不上了。 ChatGPT只能支持4000个token（约3000个词）的输入，即便最新发布的GPT-4也只支持最大32000的token窗口，如果继续加大输入序列长度，计算复杂度也会成二次方增长。 最近来
机器之心报道 机器之心编辑部 能容纳 50 页文档的输入框不够用，那几千页呢？ 一个多月前，OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外，它还实现了一个重要更新：可以处理的上下文 token 长度默认为 8k，但最长可达 32K（大约 50 页文本）。这意味着，在向 GPT-4 提问时，我们可以输入比之前长得多的文本。这使得 GPT-4 的应用场景大大扩展，能更好地处理长对话、长文本以及文件搜索和分析。 不过，这一记录很快就被打破了：来自谷歌研究院的 CoLT5 将模型可以处理的上下文 t
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】GPT-4 32K还没用上，ChatGPT最强竞品已经秒读「了不起的盖茨比」了。 在GPT-4 32K还在内测阶段，OpenAI的劲敌直接把上下文长度打了上去。 就在今天，初创公司Anthropic宣布，Claude已经能够支持100K的上下文token长度，也就是大约75,000个单词。 这是什么概念？ 一般人用时大约5个小时读完等量内容后，还得用更多的时间去消化、记忆、分析。 对于Claude，不到1分钟就搞定。 把「了不起的盖茨比」整本书扔
随着Alpaca, Vicuna, Baize, Koala等诸多大型语言模型的问世，研究人员发现虽然一些模型比如Vicuna的整体的平均表现最优，但是针对每个单独的输入，其最优模型的分布实际上是非常分散的，比如最好的Vicuna也只在20%的任务里比其他模型有优势。
最近知乎一个“有哪些较原来没落的985/211院校？”的问题引起了很多人的关注，回答者各种分析，但是究竟哪些学校是公认最没落的却没有定论
上一篇文章，我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是，用户可以投赞成票，也可以投反对票。也就是说，除了时间因素以外，只要考虑两个变量就够了。 但是，还有一些特定用途的网站，必须考虑更多的因素。世界
△ 题图来自TechCrunch 晓查 李林 编译自 Quora 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，美国问答网站Quora宣布完成了8500万美元的D轮融资，估值翻倍。这样说来，Quora现在的估值应该是18亿美元，成了一只新的独角兽。 在过去一年里，Quora除了继续扩大用户规模之外，还开始了商业化尝试，机器学习技术在这家公司业务上的应用，也增加了很多，不仅已有的机器学习应用用上了更大更好的模型，机器学习的使用领域也有扩张。 那么，Quora现在是怎样使用机器学习的？其机器学习负责人Nik
在Quora，我们已经使用机器学习方法一段时间了。我们不断提出新的方法，并对现有方法进行大的改进。 重要的是要注意，所有这些改进都是首先通过使用许多不同类型的离线指标进行离线优化和测试，并最终通过A / B在线测试的。在下面的段落中，我将介绍Quora在2015年ML的最重要的应用和技术。
第一个是，做SEO能保证关键词排名和流量吗？回答是，不能。不管网上什么地方什么人说能保证，我都是坚持回答不能，哪怕咨询的人一脸鄙视转身就走。因为我真的不能保证。正确、持久优化，有很大可能性获得排名和流量，但不能保证。即使可能性达到90%，那也不叫保证。
眼动技术可以用于研究广告注意机制[3]，其研究结果表明我们以特定的模式来浏览网页、手机屏幕[4]，进而产生点击等进一步转化行为。其中的"F"模式常被人提及和关注，但在这种模式下如果某些关键内容刚好被用户跳过，则对于用户和内容提供者而言都是负向收益[5]。
近几年 AI 的发展日新月异。除了搜索算法本身大规模应用人工智能，我也一直关注着 AI 用于写作的进展。
作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin）
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】问世6年来，Transformer不仅成为NLP领域的主流模型，甚至成功向其他领域跨界，一度成为风靡AI界的机器学习架构。恰在今天，Transformers库在GitHub上星标破10万大关！ 2017年，谷歌团队在论文「Attention Is All You Need」提出了开创性的NLP架构Transformer，自此一路开挂。 多年来，这一架构风靡微软、谷歌、Meta等大型科技公司。就连横扫世界的ChatGPT，也是基于Transformer
关于大型语言模型(LLMs)的应用落地，目前最值的关注要数文档问答了。其主要的工作思路是将文档进行文本分割存入向量数据库，当遇到问题请求的时候，依据问题检索出向量数据库相关的文章片段，通过Prompt引导大模型给出答案。然而，该方法对于纯文本文档QA效果较好，当面对PDF、网页和演示文稿等不同文档结构时却存在一定的挑战。
作为消费者，我们正在转向一个免提的数字世界。现在投放市场的大多数移动设备都配备了最新的人工智能（AI）技术，使我们能够用语音进行搜索，而不是输入。
上一期大猫从性能与并行计算讨论了SAS与R的区别。然而性能毕竟只是衡量一门语言的一个方面，而且对于初学者来说，面临的最大问题不是性能不够而是不知道应该从哪里开始学习。那么什么样的商业/社区支持才算是好的呢？小伙伴们继续往下看吧。
今日（6月13日），斯坦福NLP团队对外宣称，机器阅读理解数据集SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）完成新一波更新，将由SQuAD 1.1版本迭代至SQuAD 2.0。
引言： 本文将教您如何针对Google最近的一项更新来进行内容优化，提升搜索排名。
什么是SEO呢？SEO是Search Engine Optimization，意为“搜索引擎优化”，一般简称为搜索优化。对于SEO的主要工作就是通过了解各类搜索引擎如何抓取互联网页面，如何进行索引以及如何确定其对某一个特定关键词的搜索结果排名等技术，来对网页进行相关的优化，来提供搜索引擎排名，提高网站访问量。
AI 科技评论：不久前，斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」，一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章，两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
关于ChatGPT，如果你还没有听说过的话，你可能真的有点落伍了，或者说，你可能不是从事互联网行业，又或者真正的“两耳不闻窗外事，一心只在搞排名”。
本文介绍了一种基于tensorflow的视觉问答系统构建方法。该系统需要将图片和问题作为输入，结合这两部分信息，产生一条人类语言作为输出。系统使用了预训练好的模型，并进行了微调。实验结果表明，该系统在识别图片中的动物和颜色方面表现良好，但在数量识别方面还有待提高。同时，系统对于动作识别方面也有一定的应用，但还需要进一步改进。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克的“开源承诺”，终于如约而至。 就在刚刚，马斯克正式宣布： 大部分（Twitter的）推荐算法将在今天开源，剩下的也会跟进。 而且马斯克紧接着亮出了GitHub上Twitter推荐算法源代码的地址。 仅仅数小时，便揽获上万个Star： 除此之外，马斯克还表示： 推特将每24到48小时更新一次基于用户建议的推荐算法。 至此，这个号称每天从5亿条推文做推荐的大算法的庐山真面目，终于得以露出。 Twitter的推荐算法长什么样？ 据介绍，Twitt
看图回答这些问题，对我们人类来说再简单不过了，但是要让AI熟练掌握这项技能，还需要探索。
百度引流到底我们需要了解哪些？今天我就拿百度知道来举例，那百度知道如何引流？大家都知道百度知道引流，现在也是众所周知，如：百度知道引流、百度知道霸屏等等….
作者｜Nikhil Dandekar 翻译｜薛命灯 2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一个问题：“Quora 在 2015 年将如何应用机器学习”。从那个时候开始，机器学习在 Quora 的应用得到了长足的发展。他们不仅更加深入地为已有的机器学习应用构建更大更好的模型，而且将机器学习技术应用到更多领域。 而在今年，Quora 的工程经理 Nikhil Dandekar 在 Quora 上回答了类似的问题：“Quora 在 2017 年将
我从 2017 年年初开始接触 Kaggle。曾翻阅知乎上很多关于 Kaggle 的回答和文章，然而逐渐发现大部分文章中提到的经验和技巧是针对传统 machine learning 类比赛的，对计算机视觉类的比赛并不适用。此刻已是 2018 年 6 月，我也参加过了多次比赛，或多或少有了一些自己的观点和感想。因此我写这一篇文章希望对现存文章进行一定程度的补充，以供刚刚接触 Kaggle 计算机视觉（CV）类比赛的同学参考。尽管此文会充斥个人观点和猜测，我会尽量提供论据并淡化感情色彩。这是我在知乎的第一篇文章，希望大家能够多多鼓励和批评。
来源：机器之心 本文约2100字，建议阅读8分钟 当前最受开发者喜爱的编程语言是 Rust 语言，而 Python 的受喜爱程度仅位居第六。 在最近出炉的 Stack Overflow 全球开发者调查报告中，Rust 成为最受开发者喜爱的编程语言，Python 语言受开发者喜爱程度仅排第六。但是，备受好评的 Rust 语言也面临着「好用但没多少人用」的尴尬局面，在最常用编程语言排名中未进前十。 「编程语言之争」一直是计算机界不会休止的讨论话题。Python 作为编程语言中的佼佼者，一直是最受喜爱的编程语言之
原版：State of GPT B站翻译版：【精校版】Andrej Karpathy微软Build大会精彩演讲： GPT状态和原理 - 解密OpenAI模型训练
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如果您想写篇有吸引力的文章，或者您是一个博客和网站的拥有者，那么您一定知道 SEO（搜索引擎优化）的重要性。SEO 可以帮助您提高相应的流量、转化率和收入，但是 SEO 也是一个复杂和耗时的过程，需要不断地更新和优化内容、关键词和链接等。
知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式<主题，关系，对象>的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。
这是《三体》一切故事的开端。三体文明以「不要回答」回应叶文洁向宇宙发出了信号，试图阻止两个文明之间进一步的互动和交流。
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟本文介绍了知识问答的两种主流方法。 什么是知识问答 基于知识的问答是以知识库为认知源，在知识库的基础上回答自然语言问题。 知识库（KB）是一个结构化数据库，其中包含形式<主题，关系，对象>的事实集合，每个事实都可以随附所谓的属性。 例如，“Barack Obama got married to Michelle Obama on 3 October 1992 at Trinity United Church”，会被解析为以下的集合。 一般
昨天，网友ubiquitous7733在Reddit论坛吐槽，自己想申请NLP和机器系学习方向的博士生，尝试过纽约大学、哥伦比亚大学, 斯坦福、MIT, CMU等8所学校，申请了三波至今未果，现在开始不断怀疑自己。
前几天看到Barry Schwartz的一篇帖子，记录了SEO人员和Google内部人员关于子域名和子目录哪个更有利于SEO的争论，挺有意思的，这里介绍一下。倒不是这个问题有多大SEO价值，而是争论双方角色变化与观点、说法变化挺有意思。
【导读】这篇发表在自然语言处理领域顶级会议的NAACL的文章，提出了一种新的端到端神经网络架构，用于对候选回答进行排序。该文章提出的模型，文本分别按照词和块的级别进行编码，有效地捕捉了整句话的含义。在此基础之上，增加了话题聚类模块，从回答中提取语义信息，将回答进行分组，进一步提升了排序的性能。 【NAACL 2018 论文】 Learning to Rank Question-Answer Pairs using Hierarchical Recurrent Encoder with Latent Topi
很早就有采集知乎用户数据的想法，要实现这个想法，需要写一个网络爬虫（Web Spider）。因为在学习 python，正好 python 写爬虫也是极好的选择，于是就写了一个基于 python 的网络爬虫。
机器之心报道 机器之心编辑部 在最近出炉的 Stack Overflow 全球开发者调查报告中，Rust 成为最受开发者喜爱的编程语言，Python 语言受开发者喜爱程度仅排第六。但是，备受好评的 Rust 语言也面临着「好用但没多少人用」的尴尬局面，在最常用编程语言排名中未进前十。 「编程语言之争」一直是计算机界不会休止的讨论话题。Python 作为编程语言中的佼佼者，一直是最受喜爱的编程语言之一。但最近程序员问答网站 Stack Overflow 2021 年度开发者调查（Developer Surve
65% 的 Google Home 或 Amazon echo 所有者“无法想象回去”（地理营销）。
网站SEO优化的推行通常是一个循序渐进的过程。长期以来，作为一名SEO初学者，我们总是会碰到一些看上去十分简单的方式方法，蒙蔽了自己的双眼，还浑然不知。在SEO工作中，我们总是试图一味地追求快速“感觉”，而往往忽视了事物的本质，始终存在着从量变到质变的过程，这是唯物辩证法，我们早就知道了是什么，而在面对利益的诱惑时候，许多人早已忘了我们知道的最简单的常识。
身材不好就去锻炼，没钱就努力去赚，永远别把窘境迁怒于别人，你唯一可以抱怨的，只有不够努力的自己！ 今天给大家讲讲语音搜索相关的话题。在去年的文章中，我也写过与语音搜索相关的文章“语音搜索将是SEO新的挑战与机遇”，大家可以先看看这篇文章。 — — 及时当勉励，岁月不待人。 语音搜索排名因素 时本文总计约1100个字左右，需要花 3 分钟以上仔细阅读。 对于语音搜索，我相信有些同学已经有一定的了解。目前来说，国外对于语音搜索的研究要高于国内，最近，我也在看相关方面的文章内容，也发现了一些比较不错的地方，今天给
不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
今年7月，Loup Ventures公布了一项“年度智能助理智商测试”的结果，该测试将谷歌助手与苹果的Siri，亚马逊的Alexa和微软的Cortana进行对比，在回答800个真实问题后，将这四款人工智能系统排序。
如何将其转换为ArrayList <Element> arraylist = ？？？
机器之心报道 机器之心编辑部 如何振兴推特，马斯克选择「流量最大」的打法。 马斯克曾把特斯拉的专利开源，现在推特的算法也被他开源了。 首富伊隆・马斯克去年收购推特前就曾表示，推特的代码应该在 GitHub 上公开，以便公众对其进行检查，这样才算得上健全。在这不久后，马斯克宣布收购推特，推特的 GitHub 主页上很快新增了一个「the-algorithm」仓库，不过这个仓库很快就 404 了。 前几天他又表示，推特会在 3 月 31 日开源推荐代码。这一次，他终于兑现了。 马斯克在推特上表示，目前发布的是
进入2023年以来，ChatGPT的成功带动了国内大模型的快速发展，从通用大模型、垂直领域大模型到Agent智能体等多领域的发展。但是生成式大模型生成内容具有一定的不可控性，输出的内容并不总是可靠、安全和负责任的。比如当用户不良诱导或恶意输入的时候，模型可能产生一些不合适的内容，甚至是价值观倾向错误的内容。这些都限制了大模型应用的普及以及大模型的广泛部署。
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