提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
机器之心专栏 作者：杨志明、王泳、毛金涛 本文作者是中科院 NLP 博士，深思考人工智能机器人科技 ideepwise 的首席架构师/CEO 杨志明博士，首席机器学习科学家王泳博士，NLP 算法科学家毛金涛博士。2017 年 9 月 16 日，深思考人工智能团队取得了 SMP2017-ECDT（人机对话技术评测）特定域任务型人机对话评测（特定垂直领域多轮人机交互）全国第一名。本文由深思考人工智能核心团队揭秘如何实现人机多轮交互技术的突破以及对应用的意义。 图灵测试（The Turing test）由艾伦
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会，以改变其运营方式，利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
导语： 2019 ACM中国图灵大会上，腾讯特邀麻省理工学院教授、美国工程院院士、ACM计算奖获得者Dina Katabi与犀牛鸟精英人才培养计划的学生们面对面交流AI技术对人类生活的影响，以及科研与生活之间平衡等问题。本文将为大家摘取Dina Katabi教授在大师见面会上的干货内容进行分享。 ▲现场学生与Dina Katabi教授合影 ■ ■ ■ ◐ 大师解密：科技如何向善？ Q1：近年来，AI技术被广泛应用，一方面释放了巨大的创新潜力，推动经济社会加速发展；另一方面也带来了很多风险和挑战。您
3. Eclipse或NetBeans IDE或EditPlus或其它开发工具
AI科技评论按：近年来，人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上，人机对话是人机交互最自然的方式之一，其发展影响及推动着语音识别与合成、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等研究的进展；产业上，众多产业界巨头相继推出了人机对话技术相关产品，如小冰、siri、度秘等，并将人机对话技术作为其公司的重点研发方向。 基于人机对话技术在学、产两界中的重要地位，在第六届全国社会媒体处理大会（SMP 2017）上，由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学和科大讯飞股份有限公司承办举行了国内首次
image.png 问未来 汤道生： 大家下午好，我叫汤道生，我在腾讯负责管理社交网络事业群。刚才Nicholas Christakis博士和Tim Berners-Lee爵士分享了对社交网络的看法，值此难得的机会，我向两位请教一些关于社交网络的问题。第一个问题想问Nicholas Christakis，您提到社交网络是动态的，与生命一样有活力，但现实中的社交网络与在线社交网络有什么差别，彼此之间又怎么影响？ image.png Nicholas Christakis：这问题有两部分，我们
点击上方“公众号”可以订阅哦 上周我们做了第一期“你问我答”活动，没想到有那么多读者进行了提问，受宠若惊。 问题比较多也比较杂，王锐老师很认真地给出了一些答案，并在美团点评内部的Java俱乐部里做了诸多讨论，同学们也都纷纷加入问答队伍，就自己擅长的领域给出解答，下面我们就来看下他们的回答吧！ 1 小超： 请教一个问题，在局域网内对一台灰度机器进行压测，如果带宽被打满后，压测的效果也就到瓶颈了，那么问题来了，怎么判断这台灰度机器的带宽是否被打满？ 谢谢哥哥们。 答： 有几个工具都可以看iftop（神器）、d
作为一名优秀的程序员，作为一个优秀的团队，作为一家优秀的软件公司，不可能不用版本控制工具。
来源：Deephub Imba本文共2700字，建议阅读5分钟本文能让你对Transformer的整体架构有所了解。 多年来，深度学习一直在不断发展。深度学习实践高度强调使用大量参数来提取有关我们正在处理的数据集的有用信息。通过拥有大量参数，我们可以更容易地分类/检测某些东西，因为我们有更多的可以清楚地识别的数据。 目前为止深度学习中，特别是在自然语言处理领域的一个显着里程碑是语言模型的引入，它极大地提高了执行各种 NLP 任务的准确性和效率。 seq2seq模型是一种基于编码器-解码器机制的模型，它接收输
UI自动化中阶思考与实践 活动时间：2017年4月17日 QQ群视频交流 活动介绍：TMQ在线沙龙第十九期分享活动 本次分享的主题是：UI自动化中阶思考与实践 共有122位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 66人！ 想知道活动分享了些啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 嘉宾简介 陈帅，腾讯专项技术测试工程师，目前主要负责腾讯WIFI管家业务及专项测试，多年测试经验，在UI自动化开发方面，在appium、uiautomator、espresso等工具上都有实战经验。 分享主题 1.UI自动化会存
Gary Marcus，他是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为「纽约客」和「纽约时报」撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
本期汇总整理与微信相问题包括：微信小程序、微信公众号、微信广告和微信运营四个方面的21个精华问答，与大家分享。
随着动态系统架构的复杂性和规模的增加，IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此，IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性？为什么它很重要，它实际上可以帮助组织实现什么？ 什么是可观察性？ 在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
1. I am writing to confirm/enquire/inform you…
自从有了计算机，便有了人机交互，人机交互的发展史也是一部消费级电子产品的发展史。键盘繁荣了DOS，鼠标繁荣了Mac和Windows，体感手柄和平衡板成就了Wii，多点触控屏创造了iPhone的辉煌，Kinect让XBOX360延续了成功。甚至Guitar Hero，DDR跳舞机等等的成功，都可以部分归功于人机交互方式的创新。在现行技术条件下，什么样的人机交互方式是我们需要的呢？随着我们技术的不断进步，我们需要追求的终极的人机交互方式是什么呢？
AI科技评论按：Facebook的AML和FAIR团队合作进行自然语言处理对自然语言理解进行着合作研究。在2017年4月19日举办的F8开发者大会上，Facebook向公众介绍了他们的研究进展、自然语言理解在Facebook产品中的应用，并且介绍了平民化的自然语言理解平台CLUE，希望依靠大家的力量，继续丰富自然语言理解的应用。 演讲者：Facebook工程主管Benoit Dumoulin，技术项目主管Aparna Lakshmiratan。AI科技评论听译。 （首先上台的是Benoit）大家好，我是Be
不知不觉，从事推荐系统相关工作已近两年，这两年自己踩坑，看人踩坑已然不少。记得一位资深从业者说“现在看起来，推荐系统就是个坑啊！”，心有戚戚的同时又不禁思索，到底坑在哪？ 第一坑：高估系统对用户需求的捕捉能力； 我们都说，搜索引擎是满足用户主动需求的产品，而推荐系统则是满足用户隐含需求的产品。当用户明确需要什么信息，就把需求转化为检索词，丢到搜索引擎，搜索引擎帮用户找到它，而推荐系统则能良好的感知用户未明确陈述的需求，为其呈现信息。那么问题来了，既然推荐系统能够捕捉用户的需求，也就是说用
在一种自顶向下的研究机器学习的方法中，理论应立足于何处？
OpenAI的ChatGPT在去年11月推出后很快就吸引了100万用户，它已被用于提供各种建议、技术技巧，甚至创作不同水平和风格的音乐。ChatGPT类似的人工智能工具可能不会很快取代人类的工作，但它们绝对可以帮助许多行业的员工——从科技到媒体——更好更快地完成工作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
