Python和Java是两种非常流行的编程语言。Python是一种解释型语言，而Java则是一种编译型语言。两者都有广泛的应用，尤其是在测试领域。在本文中，我们将讨论如何使用Python测试Java源代码。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？
在本文中，作者提出了M3P，一个多任务、多语言、多模态预训练模型 ，通过多任务预训练目标将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。M3P的目标是学习通用的表示，可以将以不同方式出现的对象或以不同语言表达的文本映射到一个公共语义空间。
Meta 提出的单个多语言模型，首次超过最佳双语模型，赢得了著名的 WMT 竞赛。
去年我写过一篇 牛年 dotnet云原生技术趋势[1]，今天再来写一篇虎年云原生落地技术趋势，去年局限在.NET 平台上的云原生落地，我今年在去年探索云原生落地的基础上从多语言云原生技术落地的趋势来谈谈。
语言模型 (LM) 通常用于自然语言文献中，以将概率分配给标记序列。LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。
Java虚拟机就是二进制字节码的运行环境，负责装载字节码到其内部，解释/编译为对应平台上的机器指令执行。每一条Java指令，Java虚拟机规范中都有详细定义，如怎么取操作数，怎么处理操作数，处理结果放在哪里。
在许多年前，一群不需要产出的IT学术研究人员搞了一个有趣的实验性项目叫MaxineVM,它是 一个用Java实现的元循环Java虚拟机。其实我也不知道这么高端的名字是啥意思，反正是一种研究性质的看起来很牛X很前沿的虚拟机，而Graal就是其中名不见经传的编译器。Oracle投入了不少的钱和时间鼓捣了这个项目，其中一些研究成果看起来不错，他们就孵化了一个叫GraalVM的产品，看看有没有商业价值，到现在为止差不多三年了。随着编程技术的发展其中的一些理念也顺应了形势，开始有点眉目了。
预训练语言模型已经成为了现代自然语言处理pipeline中的基石，因为其在少量的标注数据上产生更好的结果。随着ELMo、ULMFiT、GPT和BERT的开发，使用预训练模型在下游任务上微调的范式被广泛使用。随后发现预训练语言模型在没有任何额外训练的情况下任务能执行有用的任务，进一步证明了其实用性。此外，根据经验观察，语言模型的性能随着模型的增大而增加(有时是可预测的，有时是突然的)，这也导致了模型规模越来越多的趋势。抛开环境的问题，训练大语言模型(LLM)的代价仅有资源丰富的组织可以负担的起。此外，直至最终，大多数LLM都没有公开发布。因此，大多数的研究社区都被排除在LLM的开发之外。这在不公开发布导致的具体后果：例如，大多数LLM主要是在英文文本上训练的。
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
本文关键字：DSL框架和自动化生成工具,pypy as dsl framework and jit framework
ACL，英文全称是 The Association for Computational Linguistics，中文全称是国际计算语言学协会。ACL 于 1962 年成立，主要致力于为研究自然语言处理或者计算语言学的专业人士提供服务。为了促进自然语言处理领域的学术交流，ACL 每年都会举办学术会议，如 ACL、EMNLP 和 NAACL 等。ACL 2019（第 57 届会议）即将于 2019 年 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。
作者丨宋珍巧 1 简介 多语言机器翻译旨在用一个模型实现多语向的翻译功能，从而可以减少线上需求的模型数量，同时提升低资源语言的翻译性能。目前已有的多语言模型大多基于 Transformer 建模，受限于翻译性能和推理速度。基于该问题，字节跳动人工智能实验室在 "switch-GLAT: Multilingual Parallel Machine Translation via Code-Switch Decoder" 这篇论文中提出一个叫做 switch-GLAT 的非自回归多语言翻译模型。 给定一个源语言
ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。
Eagle 7B在多语言基准测试中，击败了所有的同级别模型，在单独的英语测试中，也和表现最好的模型基本打平。
探索OpenAI发布的ChatGPT4最新版，重点关注其多语言功能，特别是中文支持。这篇技术博客适合各层次读者，涵盖ChatGPT4核心功能、多语言支持分析及代码实例。 关键词：ChatGPT4, 多语言支持, 中文AI, OpenAI, 人工智能, 编程, 技术博客, CSDN。
在过去的几年里，由于神经机器翻译（NMT）的发展，机器翻译（MT）系统的质量得到了显著提升，打破了世界各地的语言障碍。但 NMT 的成功很大程度上要归功于有监督的训练数据。那么，数据较少甚至没有数据的语言该怎么办呢？多语言 NMT 是一种有效的解决方法，它有一种归纳偏见，即「来自一种语言的学习信号应该有助于提高其他语言的翻译质量」。
近日，微信AI推出自研NLP大规模语言模型WeLM ，该模型是一个尺寸合理的中文模型，能够在零样本以及少样本的情境下完成包多语言任务在内的多种NLP任务。
Meta（facebook）采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn)，他是一位Meta人工智能研究科学家，现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一，著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展，该领域面临的最新挑战，以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
WPML是WordPress的一个插件。简单来说，插件扩展了基本的WordPress CMS功能。在我们的情况下，WPML让WordPress支持多语言。 请注意！自动翻译功能不是这个插件的一部分，但你可以直接从开发者那里购买作为单独的付费服务。 WPML允许作者使用不同的语言编写内容并进行翻译。它还包括高级功能，用于翻译管理和专业内容翻译的接口。 使用WPML不需要任何技术或编程技能。网站管理员可以安装它并将其转换为多语言网站，而无需编码。WPML包括完整的API，用于与其他插件和翻译系统集成。这样，开发人员就可以轻松地使用WPML并将其产品转换为多语言。
Apache Zeppelin 是一个开源的数据分析和可视化工具，它提供了一个交互式的笔记本界面，用于在大数据环境中进行数据探索、数据分析、数据可视化和协作。它支持多种编程语言，如 Scala、Python、R 和 SQL，并提供了丰富的内置可视化和交互式图表库。
目前，神经机器翻译（NMT）已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译，也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
在快节奏的生活中，人们往往没有耐心阅读长篇大论，而是希望能够通过简短的文字迅速掌握文章的重点信息，从而判断是否有必要详细阅读。因此不管是在新闻推送还是在论文撰写，为文章提取一个简明扼要的摘要都是十分重要的。以往这项工作都是由文章作者或者专门的编辑进行，而现在，人们可以通过 AI 模型自动为文章提供摘要，大大解救了为总结全文而绞尽脑汁的作者编辑们。
一、课程介绍 关于如何实现“WinForm多语言版本”网上有很多实现技术方案，可以说是“琳琅满目”，"包罗万象"。俗话说的好:一千个读者就有一千个哈姆雷特！如果您工作中恰好也遇到这种开发需求，但是为了一个自上手简单、维护方便、扩展性强的WinForm多语言版本技术方案而感到烦恼的话，那么很高兴恭喜你看到了阿笨的本次分享课程；阿笨结合的是自己在实际工作中遇到真实项目案例,特别的总结并且分享出来给大家，从而避免重复造轮子这种事情。 如果您对本次分享《WinForm多语言版本实战项目演练》课程感兴趣的话，那么
在这篇文章中，我将试图使用一种新的方法来介绍数据科学编程。 R vs. Python question中集中谈论了数据科学编程的问题，每个人都有自己关于编程的看点，包括受人尊敬的自然杂志（Programming – Pick up Python）。 在这里，我试图让我们跳出R vs. Python类型的争论，转而尝试同时教授R, Python and SQL。为了做到这一点，我们需要首先看看数据科学的第一个大命题（数据科学中我们正在解决的问题），然后看看这些问题是怎么通过不同的
关键字：兼容后端多语言体系,免binding一体化后端，llvm cling:全栈全范式语言系统
语言排行版，目前Java是第二名：https://www.tiobe.com/tiobe-index/
BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3-Embedding支持超过100种工作语言，支持8192长度的输入文本，同时支持密集检索（Dense Retrieval）、多向量检索（Multi-Vector Retrieval）和稀疏检索（Sparse Retrieval），为现实世界中的信息检索（IR）应用提供了统一的模型基础，通过这几种检索方式的组合，取得了良好的混合召回效果。
近日Oracle开源了一个实验性的产品GraalVM，官方称之为Universal GraalVM。它打通了不同语言之间的鸿沟，让我们可以进行混合式多语言编程。 在GraalVM之上，我们可以编写Java、Python、Ruby、R、Scala、Kotlin，甚至是C、C++语言。
懂得JVM内部的内存结构、工作机制，是设计高扩展性应用和诊断运行时问题的基础，也是Java工程师进阶的必备能力。
本文关键字：编码和可视化调试支持内置的语言系统，以浏览器技术化的IDE和WEB APP为中心的可视化程序调试语言系统,让编程和调试装配到浏览器,为每个APP装配一个开发时高级可视debugger支持
webgame世界的基础数值都是事先配置好的，在运行的时候可以随时读取，是属于非常重要和必不可少的部分，而且数据量也不少。这样的数据在开发中的存储也就变得重要了，需要保证效率、性能、安全等，一般的做法有使用xml文本文件保存、静态数组保存和数据库直接保存。
X-RiSAWOZ: High-Quality End-to-End Multilingual Dialogue Datasets and Few-shot Agents
机器之心专栏 作者：钟格非 （港中文深圳本科生） 港中文（深圳）“凤凰 “多语言大模型，中文效果逼近文心一言，多种语言开源 SOTA；英文版”Chimera” 逼近 ChatGPT（GPT4 评测认为其有 96% GPT 3.5 Turbo 效果），数据模型训练将全开源。 背景介绍 ChatGPT 和 GPT-4 的问世，被比尔・盖茨誉为自 1980 年以来最大的科技革命。近日，相关技术和科研以 "天" 为单位快速迭代，每天都有新的类似 ChatGPT 的模型发布。其中包括 Alpaca、Vicuna、Do
【新智元导读】谷歌今日更新博客，介绍了谷歌神经机器翻译系统重大更新，实现了用单一模型对多语种通用表征。这种新的模型体积不仅与多语言翻译模型一样，参数相同，而且速度更快、质量更高。不仅如此，系统还实现“零数据翻译”，也即能够在从来没有见过的语言之间进行翻译。这意味着传说中的“巴别塔”有望成真。 （文／Mike Schuster，Melvin Johnson，Nikhil Thorat）过去10年中，谷歌翻译已从仅支持几种语言发展到了支持 103 种，每天翻译超过了 1400 亿字。为了实现这一点，我们需要构建
关于java虚拟机 jvm 我们很多人都在开发中或多或少听到过这个词语，凡事java程序需要调优性能的提升一定绕不过java虚拟机的这关
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】壕无人性！最近Google又利用钞能力，不仅将语言模型PaLM升级为视觉语言模型，还训了一个史上最大的ViT模型！｜2022 IEEE北京国际女工程师领导力峰会重磅来袭，点击预约👇🏻 近几年自然语言处理的进展很大程度上都来自于大规模语言模型，每次发布的新模型都将参数量、训练数据量推向新高，同时也会对现有基准排行进行一次屠榜！ 比如今年4月，Google发布5400亿参数的语言模型PaLM（Pathways Language Model）在语言和推理
GraalVM 是一种高性能 JDK，旨在加速用 Java 和其他 JVM 语言编写的应用程序的执行，同时还为 JavaScript、Python 和许多其他流行语言提供运行时。 GraalVM 提供两种运行 Java 应用程序的方法：在 HotSpot JVM 上使用 Graal 即时 (JIT) 编译器或作为提前 (AOT) 编译的本机可执行文件。 GraalVM 的多语言能力使得在单个应用程序中混合多种编程语言成为可能，同时消除了外语调用成本。
在之前的文章中，笔者介绍过 AWS CDK ，其是 AWS 开源的一款开发框架，使用常用的编程语言（如 TypeScript、Python 等），利用函数快速构建代码框架来配置、更新和管理云资源，但只支持 AWS 资源的定义和维护，其他公有云无法使用。而 Pulumi 可以以同样的方式在其他公有云上完成与 AWS CDK 类似的工作。
刚刚在Google I/O 大会上，Google发布PaLM2及超过 25 款由 PaLM 2 提供支持的新产品和功能。这意味着 PaLM 2 将最新的高级人工智能功能直接引入我们的产品和人们——包括全球消费者、开发人员和各种规模的企业。它的能力到底怎么样？让我们详细的看一看。
近年来，人工智能生成内容（AIGC）在各行各业中崭露头角。AIGC通过生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容，为用户提供了丰富的体验和强大的工具。在这些技术中，自然语言处理（NLP）作为生成文本和理解语言的核心技术，起到了至关重要的作用。本文将深入探讨NLP技术在AIGC中的突破，并通过代码实例展示其应用。
大语言模型（LLM）在理解和生成自然语言文本方面已经取得了显著的进步。随着应用场景的逐渐多样化，利用模型快速写出高质量代码，修复代码 Bug，提升开发效率等需求对大语言模型编程代码的能力提出了新的挑战。
2021 年，云原生取得很多重要进展。2022 年又有哪些值得关注的趋势？12 月 27 日，阿里云资深技术专家李国强（崭岩）做客 InfoQ 视频号，对云原生趋势做了最新的解读。以下根据直播内容整理，有不改变原意的删减，完整内容可点击查看回放视频
作者：Hany Hassan Awadalla 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 近日微软发布博客，提出一种半监督通用神经机器翻译方法，解决低资源语言机器翻译的问题，帮助解决方言和口语机器翻译难题。该研究相关论文已被 NAACL 2018 接收。 机器翻译已经成为促进全球交流的重要组成部分。数百万人使用在线翻译系统和移动应用进行跨越语言障碍的交流。在近几年深度学习的浪潮中，机器翻译取得了快速进步。 微软研究院近期实现了机器翻译的历史性里程碑——新闻文章中英翻译达到人类水平。这一当前最优
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近哥伦比亚大学的研究人员发现用多语言的subword组合出的新词，在DALL-E 2系统中仍然能生成预期图像，或可绕过审查系统！ 2022年什么最值钱？prompt！ 基于文本的图像生成（text-guided image generation）模型，如DALL-E 2大火后，网友们也是乐此不疲地生成各种搞怪图像。 但想要让模型生成清晰、可用的目标图像，必须得掌握正确的「咒语」才行，也就是prompt须得精心设计之后才能用，甚至还有人架设网站卖
像GPT-3这样的大规模生成语言模型非常适合小样本学习。虽然这些模型能够联合表示许多不同的语言，但它们的训练数据以英语为主，这会限制它们的跨语言泛化。本文在涵盖多种语言的语料库上训练多语言生成语言模型，并研究它们在广泛任务中的少样本和零样本学习能力。
Dapr 是由微软发起的云原生开源新项目，在今年 2 月份刚刚发布了 v1.0 正式版本。虽然推出至今不过一年半时间，但 Dapr 发展势头十分迅猛，目前已经在 GitHub 上收获了 1.2w 星。阿里是 Dapr 开源项目的深度参与者和早期采用者，率先进行了生产落地，目前已有十几个应用在使用 Dapr。
1. 多语言支持与联合优化：方舟编译器支持多种编程语言，如JavaScript、TypeScript和Java，通过设计统一的中间表示（Intermediate Representation, IR）来实现不同语言的联合编译。这意味着它能够将不同语言编写的代码统一转换为同一套中间代码，进而进行跨语言的优化，提升整体执行效率。
老读者都知道，以前我的算法教程主要使用 Java 语言。但是现在有了 chatGPT 的帮助，《labuladong 的刷题全家桶》已经全面支持了 Java/C++/Python/Golang/JavaScript 等所有所有主流编程语言，能尽可能照顾到更多读者的需求。
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