一个月之前，微软发布了基于深度神经网络的文本到语音（text-to-speech，TTS）系统，并且做为 Azure 认知服务中的一项，提供面向客户的预览版本。
RONEC[1]是罗马尼亚语的命名实体语料库，在约5000个带注释的句子中包含超过26000个实体，属于16个不同的类。这些句子摘自无版权的报纸，内容涉及多种样式。该语料库是罗马尼亚语言领域针对命名实体识别的第一个举措。它具有BIO和CoNLL-U Plus格式，可以在此处免费使用和扩展[2]。
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
微软人工智能公开课 : https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技
“想不想开发一款自己的聊天机器人？” “我也可以吗？神马AI，机器学习，DNN……我都不懂啊” “没关系，其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话，一天时间就够了……” ---- 举个例子：淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店，他是店里唯一的工作人员。白天要上班，晚上不敢熬夜，总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问：一般用户都问你什么问题？小明总结了一下，大概有以下4类问题：1. 包邮吗？2. 打折吗？3. 是专柜正品吗？4. 其他
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
近些天，裁员潮、Twitter的持续动荡以及加密货币戏剧性的崩盘，让科技产业「步履蹒跚」。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。 在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？今天，我们先来讲第一部分：意图识别。 分类问题 意图识别的目的是判断用户发送给聊天机器人的语句表达了TA的何种意图（intent）。 因为是问题解决型机器人，所能够回答的问题有限，
上个月，Microsoft宣布，其与Slack，Facebook Workplace以及Google的Hangouts Chat的竞争对手Teams的每日活跃用户已超过4400万。这一里程碑却掩盖了其“稍后”发布的一些新功能。大部分功能都很简单明了：举手功能表明你有话要说；离线和低带宽支持，即使在网络连接不畅或没有网络情况下，也能阅读聊天消息并回复；以及将聊天弹出到一个单独窗口。其中还有一项实时噪声抑制功能吸引了大家眼球 - Microsoft演示AI如何在通话过程中减少让人分心的背景噪声。
代码审查是大规模软件开发过程中的一个重要部分，占用了代码提交人员和代码审查员的大量时间。在这个过程中，审查员会审查代码中的问题，并编写的评论要求作者进行代码更改。在 Google，我们每年看到数百万条审查员的评论，作者们需要花费大约 60 分钟的时间来应对这些评论，并根据评论的文本提出代码更改。我们研究发现，代码作者为解决审查员评论必须付出的工作时间几乎随评论数量线性增长。然而，借助机器学习（ML），我们可以自动化并简化代码审查过程，例如，根据代码审查评论自动给出对应的代码变更。
最近刚好有项目要用决策树实现，所以把整理的Python调用sklearn实现决策树代码分享给大家。
（其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里）
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
机器之心专栏 微软DeepSpeed组 昨日，微软开源的 DeepSpeed Chat 引起了AI社区的广泛关注。 它让我们能够以更低的成本、更快的速度训练类似于ChatGPT的高质量大模型。 链接：https://github.com/microsoft/DeepSpeed/tree/master/blogs/deepspeed-chat 本文对开源的 DeepSpeed Chat 进行了详细的介绍。该博客由微软DeepSpeed组官方撰写并译制，并授权「开源社」首发于中文社区，机器之心转载。 概述
今日，微软宣布自定义语音服务成为加入微软识别服务行列的最新程序。自定义语音服务是一款可以高度灵活地把语音转换成文字的程序，它可以被认为是更智能版的Siri或Google Assistant。 自定义语
微软中国技术顾问佘泽鹏为我们分享微软如何利用人工智能以及云平台打造智能机器人。 dev.modern.ie Web开发最令人头疼的问题就是如何去做兼容性的开发。虽然现在已经出现了很多现代化浏览器，但我
AiTechYun 编辑：Yining 微软正在对人工智能和机器学习进行大笔投资。微软计划在Windows 10中加入更多人工智能功能。这个软件巨头在今天为开发者公开了一个新的人工智能平台Window
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 Deepmind 旨在建立一个能够学习直观物理学的模型，并剖析模型实现这种能力的原因。 从 AlphaFold 到数学推理，DeepMind 一直在尝试将 AI 和基础科学结合。现在，DeepMind 又创建了一个可以学习简单物理规则的新模型。 发育心理学家测试分析了婴儿如何通过目光来跟随物体的运动。例如，当播放视频中有一个球突然消失时，孩子们会表现出惊讶。 DeepMind 的计算机科学家 Luis Piloto 及其同事希望为人工智能 (AI) 开发类似的测试。该团队使用
之前翻译了几篇DeepSpeed的教程，也使用Megatron-DeepSpeed走通了GPT2模型的训练和推理流程。这篇文章想记录一下复现DeepSpeed前段时间给出的DeepSpeed-Chat例子，训练一个经过监督指令微调和RLHF之后的对话模型。关于DeepSpeed的发布博客见：https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/master/applications/DeepSpeed-Chat ，官方也比较贴心的提供了中文版本：https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/blogs/deepspeed-chat/chinese/README.md 。
AirSim 是微软推出的开源项目，用于测试人工智能系统的安全性，该系统提供仿真的环境、车辆动力和感知能力，促进无人驾驶技术的发展。近期，微软的工程师推出了一套 AirSim 官方教程，旨在让专家、研究者以及自动驾驶领域的新手们快速掌握开发自动驾驶的基本技能。为方便读者了解 AirSim 的这套教程，AI 研习社将官方介绍编译如下。 在这套教程里，你将会学到如何用从 AirSim 仿真环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。你的训练模型将会在 AirSim 的仿真地形中学会如何驾驶
本文为 AI 研习社社区用户 @Dendi 独家投稿内容，欢迎扫描底部社区名片访问 @Dendi 的主页，查看更多内容。
来源：ScienceAI本文约2200字，建议阅读5分钟DeepMind 旨在建立一个能够直观学习物理学的模型。 从 AlphaFold 到数学推理，DeepMind 一直在尝试将 AI 和基础科学结合。现在，DeepMind 又创建了一个可以学习简单物理规则的新模型。 发育心理学家测试分析了婴儿如何通过目光来跟随物体的运动。例如，当播放视频中有一个球突然消失时，孩子们会表现出惊讶。 DeepMind 的计算机科学家 Luis Piloto 及其同事希望为人工智能 (AI) 开发类似的测试。该团队使用立方体
选自Microsoft 作者：John Roach 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源 近日，微软在其官方博客上撰文宣布全面开源 Microsoft Cognitive Toolkit 2.0，该版
寄语：PyCaret，是一款 Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型，提升机器学习实验的效率。
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法，其目的是创建一种模型，从模型特征中学习简单的决策远着呢，从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类，分别用于分类和回归问题。
GPT-4是OpenAI GPT系列研究最新里程碑，GPT-4接受图像和文本输入， 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出为文本）。本文结合OpenAI官方Blog、技术报告微软Copilot发布会内容，详细介绍GPT4的接入方式、升级能力以及接入微软Office全家桶Copilit产品应用。
从 AlphaFold 到数学推理，DeepMind 一直在尝试将 AI 和基础科学结合。现在，DeepMind 又创建了一个可以学习简单物理规则的新模型。
在斯坦福大学举办的 CoQA（Conversational Question Answering）挑战赛中，由微软亚洲研究院（MSRA）NLP 组和微软雷德蒙德语音对话研究组组成的团队排名第一。
170亿参数量，是此前最大的语言模型英伟达“威震天”（Megatron）的两倍，是OpenAI模型GPT-2的10多倍。
众所周知，训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力，通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题，我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包：
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
我会把AI相关的新趋势、新想法、新思路，和成熟AI产品、工具、模型等整理在这里，帮助大家去除信息噪音，更高效的了解AI前沿发展。
11月OpenAI先是用GPTs革了套壳GPT们的命，然后再不惜献祭董事会搏了一波天大的流量。
原文： 6 areas of artificial intelligence to watch closely 作者： Nathan Benaich 译者： KK4SBB 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 近段时间，有许多关于人工智能公认定义的争论。有些人认为人工智能就是“认知计算”或是“机器智能”，而另一些人则把它与“机器学习”的概念混淆了。然而，人工智能并不是特指某种技术，它实际上是一个由多门学科组成的广阔领域，包括机器人学和机器学习
Tianle Chen, Zheda Mai, Ruiwen Li, Wei-lun Chao
近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能（AI）领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI 开源社区进行了各种尝试（例如 ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等）。
如下图所示，经过GSM8k数据集测试，WizardMath数学能力直接击败了ChatGPT、Claude Instant 1、PaLM 2-540B等一众大模型——
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。
在分类任务中，我们可以用混淆矩阵来判断模型的性能，混淆矩阵记录了A类被分为B类的次数，以下是一个动物识别任务的混淆矩阵，要知道cat被预测成了几次dog，那么就查看混淆矩阵的第1行第2列
由微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）团队和Microsoft Redmond的语音对话团队的研究人员在斯坦福大学的会话问答（CoQA）挑战赛中处于领先地位。
提示工程是一门精细的艺术，其目的是设计问题或陈述，也称为“提示”，以从人工智能（AI）模型中提取特定的回答。
ASP.NET Core 引入声明授权机制，该机制接受自定义策略来限制对应用程序或部分应用程序的访问，具体取决于经过身份验证的用户的特定授权属性。在上一篇文章中，即于 2019 年 6 月发行的 MSDN 杂志中的《ASP.NET Core 中支持 AI 的生物识别安全》(msdn.com/magazine/mt833460)，我提出了一个基于策略的模型，用于将授权逻辑与基础用户角色分离，并展示了在检测到未经授权的入侵时，如何专门使用此类授权策略限制对建筑的物理访问。在第二篇文章中，我将重点讨论安全摄像头的连接性、将数据流式传输到 Azure IoT 中心、触发授权流，并使用内置在 Azure 机器学习中的异常检测服务评估潜在入侵的严重性。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】微软开源的DeepSpeed Chat，让开发者实现了人手一个ChatGPT的梦想！ 人手一个ChatGPT的梦想，就要实现了？ 刚刚，微软开源了一个可以在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架——DeepSpeed Chat。 也就是说，各种规模的高质量类ChatGPT模型，现在都唾手可得了！ 项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed 一键解锁千亿级ChatGPT，轻松省钱15倍 众所
IBM AutoAI是一项基于人工智能（AI）的自动化机器学习工具，旨在帮助开发人员和数据科学家在短时间内创建高质量的机器学习模型。它通过自动化的方式，从数据预处理到建模和部署，减少了繁琐的手动工作，加快了模型开发的速度和效率。本文将介绍IBM AutoAI的基本概念和使用方法。
在ChatGPT 火热的当下, 即使没有上手亲自体验，想必也对ChatGPT的强大略有耳闻。当一些人在对ChatGPT犹犹豫豫之时，一些敏锐的企业主和开发者们已经急不可耐的开展基于ChatGPT模型AI应用的落地探索。 因此，可以明确预见的是，AI 能力的集成将会是很多应用都将面临的第一事项，而拥有相关性技能的人才屈指可数。而这，正是机会所在，而机会是留给有准备之人，因此，有幸看到本文的开发者们，开始考虑面向AI编程吧。 即使当下的公司没有相关的机会，也可以着手一些相关的知识储备，比如学习如何写得一手好的Prompt，了解一下目前主流的面向AI编程的开发框架，比如Python技术栈的LangChain，.NET技术栈的Semantic Kernal。 而本文就来简单梳理什么是Semantic Kernal，可以基于Semantic Kernal 做什么？
论文：https://arxiv.org/abs/2107.07653 代码：https://github.com/microsoft/Table-Pretraining
机器之心原创 作者：虞喵喵 「接下来，NLP 将迎来 60 多年来发展最迅速的时期。」 6 月 1 日，在微软亚洲研究院（MSRA）的自然语言处理（NLP）主题沟通会上，副院长周明博士以《自然语言处理
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