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AI算法如何学习写作政治演讲?

政治演讲经常是由政客的亲信和心腹写作而成。AI算法可以做的一样好吗? ? “不要想着国家为你做些什么,而要想着你能为国家做些什么。” ——肯尼迪,1961年 当涉及到政治演讲时,伟大的演讲少之又少。 该机器已经学会如何写作与真实演讲极其相似的政治演讲稿。 这个方法在原理上很直白。Kassarnig用了53次美国国会议员讨论会中将近4000个政治演讲片段数据集来训练机器学习算法生成演讲。 Kassarnig以告诉算法它应该写哪种演讲作为开始——是为民主党还是为共和党而写。接着这个算法会挖掘该类别演讲的6元短语数据库来找到这类演讲中所有被用作开头的5元词语。 然后,这个算法从这些5元词语中随机选择一种来开始它的写作。接着,它根据这个5元词语来选择下一个词汇。“随后系统开始一个一个地预测下一个词语是什么,直到它预测到文章应该结束了。”他说。 他说,也许可能是因为想要利用该算法的不择手段的政治家太稀少了吧(咳)。 然而,这种算法可被用于生成其他类型的文本。

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电商智能写作:京东AI闪电智能写作引擎

京东之前也有李白写作平台(在线:https://libai.jd.com/),那么AI闪电(http://aisd.jd.com/)是李白写作和京东的莎士比亚的结合体。 ? 其功能特点为: ? ? AI闪电 来自京东卖家论坛(见阅读原文) 闪电平台支持“四维矩阵”式内容输出,为用户、平台提供最全面的智能内容创作服务支持,包括:智能写作、智能商详、智能视频、智能摄影(待上线)。 智能写作——生成内容流量&转化率提高。 案例:接入京东·发现好货频道为例,智能算法模型根据业务场景不断升级,更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于人类创作者,内容生成质量也高于普通写手。 当然,AI闪电目前支持的类目还是比较有限的: ? 目前支持的写作模块比较少,有商品导购场景和广告标题场景,来看两个例子: ? ? 从生成的结果来看,整体效果比较偏短句,而且不能控制字数,应该不如阿里妈妈使用的算法。 当然,笔者也没看着用的啥,也不好下定论。 参考: 京东两大AI文案系统联手 发布首个智能内容创作平台

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    AI绘画升温、AI写作降温,AIGC玩“变脸”

    有人认为AI绘图工具过于强大或许会加剧仿品、假货等乱象,也有人认为AI绘画仅是单纯的根据算法模仿和粘贴,根本没有再创作的能力,这样过度模仿会引发画师和AI之间的矛盾……种种迹象表明,AI绘画虽火但没有完全被认可 AI写作降温AI写作AI绘图面世得早,也火得更快。 在资本支持下,写作猫、Gilso写作机器人、Get写作写作狐、沃沃AI人工智能写作AI写作工具相继面世,AI写作快速渗透新闻报道、教育、文学、影视等多个领域,覆盖面也越来越广。 时至今日,AI写作工具依旧存在,细心的话可以发现某些新闻稿子后面会标注“AI写稿”,但AI写作工具的新闻热度、资本热度、用户热度已逐渐下降。 究其原因,一是AI写作文章质量参差不齐,AI生成的文章不乏病句、错别字、逻辑混乱等错误内容而且内容同质化严重;二是数字内容生产市场所需的深度、高质量内容,AI写作机器无法独立完成;三是AI写作与“洗稿”

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    《Python机器学习算法》的写作历程

    下面我将给大家介绍一下整本书的写作历程,以供大家参考。 机器学习的黄金时间 近年来,人工智能AI技术的快速发展,得益于越来越多的人工智能人才的涌入和计算机硬件以及软件技术的不断发展。 机器学习是人工智能AI的中一个重要的方向,在机器学习的发展过程中,越来越多的人投身于机器学习的研究中,同时,越来越多的互联网公司加入到人工智能的行列,“人工智能”一词也成为妇孺皆知的名词,这正是人工智能发展的黄金时间 刚开始接触机器学习时,抱着对各种机器学习算法的敬畏以及对知识的渴求,我努力去学习各种算法,包括聚类算法,分类算法等。 在讲解算法的基本原理的同时,配上实验的代码,从聚类算法,分类算法,回归算法,推荐算法到深度学习,希望尽可能涉及到机器学习的大部分算法,同时,介绍了在实际中使用这其中某些算法的一个例子。 致谢 在写作的过程中,得益于大家的支持和鼓励,才有了这本书的出版,在这里,尤其需要感谢博文视点的符隆美编辑,是您的鼓励和支持才有了这本书,在此谢谢您;感谢博文视点的董雪编辑,是您一遍一遍的帮我审阅书稿;

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    AI综述专栏 | 写作机器人综述

    人工智能技术(AI)内容生成或者辅助内容生产这件事上,目前有几个典型场景应用类型,生成文章、内容创作辅助工具、生成短文本、写诗、写摘要等,目前市面上已经有不少相关领域的公司,在不同角度探索,而且产生了一定的成绩 目前机器人写作领域主要业务类型 从目前的机器人写作输出的内容角度划分,主要有这么几种类型: 1,简讯、报道、快讯、报告。 用模板+算法+数据,merge到一起生成文本内容。 资讯内容的机器人写作在特定领域还是有很多价值,局限于技术和算法的实现能力,大多数场景还是人工+规则+算法来完成。 机器人写作的一般过程 任何一篇由算法驱动的“自动生成”的文本创作类写作流程分以下几个步骤: 1,获取数据、信息输入。 没有充分的数据输入,没有大数据采集和挖掘、分析系统的支撑,算法是无法学习理解、并不能有效地写作,机器自动写作就成了无源之水、无本之木。

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    亲测好用,AI论文写作工具推荐

    (图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国) 作者 | DeepRL 编辑 | Jane 来源 | 深度强化学实验室(ID:Deep-RL) 【导语】今天这篇文章,主要为大家介绍了在AI领域论文写作中几个好用的工具 ,总结的这些工具都是作者自己在写作过程中用的比较顺手的工具,看看是不是你也在用? 写作排版工具 大多数人在论文写作过程中都离不开word工具,得益于很多期刊都有word模板,虽然word是一个不错的工具,但AI领域的论文写作过程中,根据个人体验,我更喜欢为大家推荐Latex这款工具( Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法(LMA)的非线性最小二乘法拟合。 (*本文为 AI科技大本营整理文章,转载请微信联系作者 1092722531)

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    今日头条李磊:机器写作AI 辅助创作

    今日头条人工智能实验室技术总监李磊作为获奖团队代表在大会现场做了题为「机器写作AI 辅助创作」的获奖演讲。 演讲全文如下: 大家好,非常高兴有机会在冬天来到苏州,和大家在此分享今日头条人工智能实验室近期在人工智能机器写稿与 AI 辅助创作方面做的一些工作。 今天我会重点介绍内容的创作,我们如何应用 AI 技术帮助作者用户创作更好的内容。 首先是机器写作。为什么要研发写作机器人呢? 最后我将提出机器写作方面我们面临的一些技术挑战。 一是深度内容自动生成有难度。算法能否自动从深度内容中学出模板以及良好的写作风格? 二是机器写作不能仅关注生成,难点更在于对数据的分析和理解,比如哪些数据重要、数据之间的因果关系。这需要更好的算法来提高计算机的推理能力以及理解自然语言。 三是目前写作还不能针对不同读者做到个性化。

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    AI算法分类

    AI算法分类如下: 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法:线性回归和逻辑回归。 线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。 kNN算法是一种判别模型,即支持分类问题,也支持回归问题,是一种非线性模型。它天然的支持多分类问题。kNN算法没有训练过程,是一种基于实例的算法。 无监督学习 7、K均值算法核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样,循环神经网络是一个判别模型,既支持分类问题,也支持回归问题,并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ,而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法,如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法,梯度下降法。

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    Markdown写作入门

    格式是一种可用普通文本编辑器编写的标记语言,使用者能够通过简单的标记语法,对自己所写文本内容进行简单的格式排版; 优点 语法简洁易学,且功能比纯文本强大; 格式转换方便,兼容性强,可读性极好; 写作格式 极限:\lim; 积分:\int; 分式与根式 分式:\frac{分子}{分母}; 根式:\sqrt{根次}{底数}; 编辑器推荐 VScode 微软出品的VScode可谓功能齐全,当然也是可以用来写作 Markdown格式的,关于介绍及下载见我的另一篇文章开发者编辑器推荐; Cmd Markdown 这是由作业部落出品的一款Markdown写作软件,既有网页版,也有离线版,最大的特点在于联网时可以实时保存到云 结语 以上就是Markdown写作格式中最常用的语法,对于日常使用已经完全足够,至于更加高级的技巧,也可以在评论区贴出,大家一起交流学习!!!

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