类型和可测试代码是避免错误的两种最有效方法，尤其是代码随会时间而变化。我们可以分别通过利用 TypeScript 和依赖注入（DI）将这两种技术应用于JavaScript开发。
用以表示在翻译第二个单词时，要分别放多少注意力在前三个单词上。并且前一步翻译的输出也会作为下一步的输入。
如果有这样一款 Discord 机器人，它既能访问互联网，又能绘画，还能给 YouTube 视频提供摘要。最重要的是，它是完全免费的，不需要提供 OpenAI 的 API Key，我就问你香不香？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来自谷歌人工智能语言研究人员发表的论文
Coze我已经使用过国际版本搭建了自己的 Bot 代理到了 discord，Coze是新一代的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台专为开发下一代AI聊天机器人而设计，该平台允许用户无论是否有编程经验，都能快速创建各种类型的聊天机器人，并轻松部署在不同的社交平台和消息传递应用程序上，它可以创建自己的 Bot 机器人类似 ChatGPT 的插件能够实现不同角色的机器人下面详细介绍一下Coze的 Bot 调教以及搭建 Bot 对接社交平台实战
安全公司Checkmarx报告称，自今年1月以来，共有八个不同的开发工具中包含隐藏的恶意负载。最近一个是上个月发布的名为"pyobfgood"的工具。与之前的七个软件包一样，pyobfgood伪装成一款合法的混淆工具，开发人员可以使用它来防止代码的逆向工程和篡改。一旦执行，它会安装一个恶意负载，使攻击者几乎完全控制开发人员的机器。
自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时，生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型：
随着时间的推移，语言爱好者已经构建和共享了许多 Go 框架和库。这些包执行不同的功能，从开发微服务到制作 discord 机器人，一直到构建 Web 应用程序！在本文中，我将尝试让您熟悉一些有用的方法，这些方法是我在尝试使用这种有趣的新编程语言学习和构建应用程序时发现的。
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
ChatGPT丨自然语言处理丨人工智能丨语言生成技术丨机器翻译丨AI聊天机器人丨GPT-3
自然语言处理（NLP）已有数十年的历史，但是它缺乏一般的现实世界智能。机器可能擅长数学，但是很难将涉及语音和文本的语言问题转换为他最擅长的数学公式。然而，根据NLP技术的最新突破，NLP迎来了新的“黄金时代”，到2025年，总收入预计将超过220亿美元。
随着人工智能的进步，相关技术变得越来越复杂，我们希望现有的概念能够包容这种变化 - 或者改变自己。同理，在自然语言处理领域中，自然语言处理（NLP）的概念是否会让位于自然语言理解（NLU）？ 或者两个概念之间的关系是否变得更微妙，更复杂，抑或只是技术的发展？
【导读】自科幻电影诞生以来，社会一直对人工智能着迷。 每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人，如终结者和黑客帝国。尽管我们距离可以自己思考的机器人还有几年的时间，但在过去几年中，机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。 个人助理（Siri / Alexa），聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）是人工智能发展最快的应用之一，因为人们越来越需要理解和从语言中获得意义，其中含有大量含糊不清的结构。 根据Gartner的说法，“到2019年，自然语言生成将成为90％的现代BI和分析平台的标准功能”。 在这篇文章中，我们将讨论NLG成立初期的简短历史，以及它在未来几年的发展方向。
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”，苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理，它们能帮助你获得出行路线，检查运动项目的得分，给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口，会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。 虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷：
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras（一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot）。首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79921375
儿童通过观察他们的环境，倾听他们周围的人，以及他们所看到和听到的点之间的联系来学习语言。这也有助于儿童建立语言中的单词顺序，例如主语和动词在句子中的位置。麻省理工学院的研究人员开发了一种“语义解析器”，通过观察学习模仿儿童的语言习得过程，这可以极大地扩展计算能力。
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 史天 聊天机器人到底是什么呢？说白了，就是计算机程序通过听觉或文本方法进行对话。 当今最流行的四个对话机器人是：苹果的Siri、微软Cortana、谷歌助理、亚马逊的Alexa。他们能够帮你查比分、打电话，当然，偶尔他们也会出错。 本文，我们主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作。 在这篇文章中，我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。 意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢？ 高水平的工作
导语｜对于复杂多元的海外市场来说，discod社群为端外引流裂变后承接潜在玩家进私域社群大盘的长线运营方案搭建了健康的长线价值营销底座。本文引用多份资料，对Discord软件进行详尽具体的介绍，为游戏出海的社群运营建设提供参考。 本文作者：volihuang，腾讯产品体验设计 Discord是什么 1. 席卷游戏圈的社群 Discord，聊天软件，是一家游戏聊天应用与社区，Discord从游戏语音 、IM工具服务起家，随后转向直播平台，进而开设游戏商店的社区平台，成为游戏玩家在游戏中沟通协作的首选工具。2
[ 导读 ]自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
结合腾讯底层AI能力，对三岁以上的外语学习者给与专业口语评测支持，测评结果与专家打分结果相似度高达95%。
作者：董士纬 腾讯PCG社交平台部产品策划 导语| Discord是当今风头正盛的实时交流社群产品，估值已超过100亿美元。在多达9轮至少5亿美元的融资中腾讯的身影连续多次出现。本文尝试用一图说清Discord的整个发展轨迹，进而从中探寻百亿美元估值炼成的一些关键要素。 01 Discord是什么？ Discord是一个实时的社群/社区，支持文字、图片、语音视频连麦等形式进行交流。在2020年接近翻倍的增长后，Discord当前的MAU已过亿，且仍然在全球范围内维持稳步增长。 *数据来源：Ap
近年随着算力和数据科学的发展，不少文科开始出现「计算XX学」的分支，跟写作相关的比如，计算文学、计算语言学、计算美学。本文大量的工作基于《人工智能写作指南v1.0》，结合近些年作者的实践研究及国内外行业进展，整理而成，主要包括知识点、产品、技术栈等内容。
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
这套系统的训练材料包括约5000小时、6个不同的电视节目，如Newslight，BBC Breakfast 和Question Time。总体而言，视频包含了118,000个句子。 牛津大学和DeepMind的研究人员用2010年1月至2015年12月播出的节目训练了这套系统，并用2016年3月至9月的节目来做测试。 这里是一段没有字幕的剪辑↓↓ 同样一段剪辑，但是人工智能系统已经给出了字幕↓↓ ◆ ◆ ◆ 人工智能制胜之道 对数据集中随机选择的200个片段，在唇语解读这件事上，人工智能完胜人类专家。 在
coze-discord-proxy 是一款代理Discord-Bot对话Coze-Bot，实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型工具。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
对于大多数人而言，对即时通讯IM应用的认知仍然停留在微信、QQ这类经典的即时通讯聊天场景。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
RaidProtect 是一个审核机器人，专注于安全/自动审核（但我想扩展它的功能）。该机器人自 2018 年以来一直存在，目前被近 230,000 台 Discord 服务器使用。但是，该机器人很长时间没有任何更新，当前版本已经无法维护。所以我决定完全用 Rust 重写机器人，并将这个版本作为开源发布。
但是，如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣，那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
麻省理工的科研人员研制出了一套基于“弱监督学习”（weakly supervised）的语言系统，可利用有限的数据进行语言学习。
在本节中，我们将使用 PyTorch 中可用的各种自然语言处理（NLP）技术来构建各种实际 -使用 PyTorch 的世界应用。 情感分析，文本摘要，文本分类以及使用 PyTorch 构建聊天机器人应用是本节将介绍的一些任务。
ROBOTS文件（robots.txt）位于网站根目录的文件，也称为机器人排除协议或标准，用于告知搜索引擎网站上的哪些网页要抓取，哪些页面不要抓取。META ROBOTS是一个元标签，可以单独写入到网页中，也是为搜索引擎提供指导读取网站网页的计算机程序。
“ 维基百科自动编辑系统，能够根据输入的新资讯，判断维基百科文章中错误的地方进行修复。”
【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展
深度学习是机器学习领域的一个分支，也可以说是该领域近些年来的最大突破之一。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
来自堪萨斯大学的研究人员介绍了一种全新的算法，能够检测是否用ChatGPT作弊，准确率超99% 。
Midjourney 是一款非常特殊的 AI 绘画聊天机器人，它并不是软件，也不用安装，而是直接搭载在 Discord 平台之上，所有的功能都是通过调用 Discord 的聊天机器人程序实现的。要想使用 Midjourney，只能进入他们的 Discord 服务器，并选择其中一个频道然后调用指令，输入 Prompt 提示词即可。
【1】更多社交产品拥抱AIGC：Skype、微软、Discord、Snapchat、ChatGPT x Avatar 【2】Spotify的AI DJ 【3】设计工具结合AIG 【4】Telegram推出省电模式 【5】Adobe 全新创意生成式人工智能 Firefly 亮相 【6】百度：文心一言云服务将于 3 月 27 日上线 【7】微软宣布推出 Microsoft 365 Copilot，通过 AI 重塑生产力 【8】OpenAI 发布多模态预训练大模型 GPT-4 1、更多社交产品拥抱AIG
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
Mandala 测试网络是一个无风险和无价值的游乐场，纯粹用于测试功能和“爆炸性”实验。没有网络价值，也没有奖励。您可以获得测试令牌来测试驱动各种功能。
维基百科作为一个开放协同式的百科网站，是全世界最受欢迎的十大网站之一。目前，维基百科已经累积了超过上百万个词条。
我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题，就是我们都知道的序列到序列（sequence to sequence）或者字符串转导（string transduction）问题。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
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