AI 科技评论按:近期,图普科技在国际权威海量人脸识别数据库 MegaFace 中,以 99.087% 的最新成绩在百万级别人脸识别测试中拔得头筹,参加这项测试的还有来自 Google、微软中国、百度、腾讯等公司的 AI 团队。
深度神经网络的爆发使得机器学习受到了广泛的关注, 而NLP(自然语言处理)又是其中最受关注的部分。ThoughtWorks正在尝试NLP技术的商业化落地,例如对话机器人、针对特定领域的机器翻译等。
“ Google地图上的不当内容,在还未被其他用户看到之前,就会被Google地图的自动侦测系统删除”
译者:董梁 本文长度为3058字,预估阅读时间5分钟。 我们今天要向大家分享19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源。 Kyle的注释: 数据是分享洞察、支持创意和发现意外趋势的有效方法。许多人回避使用数据,觉得数据似乎难以处理和收集。Ritika Puri的这篇文章为您提供了丰富、易于理解和便于访问的数据源。 对于内容营销来说,数据是非常强大的工具。统计数据可以用来支持您所做的陈述,图表可用作可视化内容并吸引受众。几乎所有最受欢迎的信息图都基于数据和统计来传达信息。在阅读本文时,请记录下那些对您的内容营
谷歌在自然语言理解研究的全新尝试。 AI 科技评论消息:今日,谷歌分享了 Semantic Experiences,在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式;另一个互动内容则是 Semantris,一个由机器学习驱动的单词联想游戏。 地址:https://research.google.com/semanticexperiences/ 此外,谷歌还发布了「通用语句编码器」(Universal Sentence Encoder)
Auto-GPT在推特上有很多收获了极高关注量的例子,案例的内容包括有商业调查、无代码生成APP或网页、自动化办公和文本生成等等。在加入了Stable Diffusion后甚至可以拥有图片的生成能力。
毫无疑问,在中文搜索领域,「百度」独占鳌头。但众所周知,至少在目前,与「百度」这个浪漫的命名截然相反的是,百度是个口碑极其糟糕的产品。但是对于大多数的用户,彻底避免使用「百度」是一件较为困难的事情。
日前,KDnuggets 上的一篇文章总结了七十多个免费的数据集,内容涉及到政府、金融、卫生、新闻传媒等各个方面,除了这些数据,文中还提供数据提取地址。 AI 研习社将文章编译整理如下。原文链接:http://t.cn/RQJhwSi。 进行良好的数据可视化的前提是数据的质量较高并且比较干净。大多数人认为收集大量数据是一件很困难的事情,事实并非如此。网上有成千上万的免费数据集,我们可以利用这些数据进行分析和可视化。 下面是 70 多个免费的数据集,涉及到政府、犯罪、卫生、金融和经济数据、市场和社交媒体、新闻
选自Google Research Blog 作者:Praveen Paritosh等 机器之心编译 参与:蒋思源 近日,谷歌官方研究博客发布了一个开源数据集,该数据集包含10万多条经标注的在线讨论语料,是迄今为止最大的在线讨论标注数据集。该数据集的构建者希望其能进一步推动机器学习和自然语言处理研究的进步。 项目地址:https://github.com/google-research-datasets/coarse-discourse 论文地址:https://research.google.com/pu
近期,研究人员发现数十个应用程序通过虚拟市场传播 Joker、Facestealer 和 Coper 等恶意软件。据 The Hacker News 网站披露,Google 已从官方 Play 商店中下架了这些欺诈性应用程序。 Android 应用商店被广泛认为是发现和安装这些欺诈性应用程序的来源,但是研究人员发现攻击者正在想方设法绕过谷歌设置的安全屏障,引诱毫无戒心的用户下载带有恶意软件的应用程序。 研究人员 Viral Gandhi 和 Himanshu Sharma 在周一的报告中表示,Joker
当今信息爆炸的时代,我们需要有效地管理和获取各种信息,而 RSS(Really Simple Syndication)阅读器成为了一个不可或缺的工具。RSS 阅读器可以帮助我们跟踪我们感兴趣的网站和博客的更新,同时减少了信息碎片化的问题。在这篇文章中,我们将介绍一些免费的 RSS 阅读器,以帮助你找到最适合你需求的工具。
人工智能时代,越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中,NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景,包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用,可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理,提供用户洞察,辅助决策;可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息,实现知识的搜索、发现和利用。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现,我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合;本文是对2015 中这个列表的修正与完善,移除了部分被废弃的 API ;我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组: 人脸与图片识别。 文本分析,自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内,我们根据首字母顺序排序;
作者丨张进 编辑丨林觉民 ChatGPT爆火,引得全世界为之疯狂,恍惚中一夜之间,人人都在讨论ChatGPT,所有大佬和资本纷纷涌进大模型。 上一次如此热闹还是Web 3,不过相对前者是少部分人的自娱自乐,大模型则像魔法,引得全民为之着迷,短短 2 个月内 ChatGPT 就收获 1 亿用户,币圈甚至认为过去3个月内AI创造的价值,超过了虚拟货币历史上创造价值的总和。而创业者和投资人对大模型更狂热,更加充满信念感,坚信大模型的历史意义将不亚于电力的发明;而争夺大模型技术的领导地位,则像“研发核武器”。 “全
2011 年,风险投资家、原 Netscape 创始人 Marc Andreesen 的一句「软件正在吞噬世界」,警醒众人。自此一切可编程的大门逐渐开启。然而在百花齐放软件驱动产品的背后,往往一个 Bug,极有可能瓦解所有。
译者:Amber Li 审校:Sarah 本文长度为3690字,预估阅读时间10分钟。 导读:本文作者通过以几个APP作为实例,说明了几种适用于在海外快速营销的锦囊妙计。 近年来,中国企业越来越多的走出国门加入了海外商战,期望海外网上商店有更多的流量和销售吗?上期我们介绍了7种获取流量提升海外销售额的技巧,很多做海外业务的朋友反馈希望能跟小编学习更多给力技巧,今天小编就再给大家介绍6种神秘利器!(偷偷告诉你,如果大家点赞超过200,小编将亲自会为大家奉上一份惊喜!) 好了!已经迫不及待了,先一起来学习吧!
不久前,苹果刚发布了新一代iPhone,其高昂的售价以及缺乏创新的设计,让不少果粉望而却步,把目光逐渐转向这些年越做越好的谷歌的Android系统手机。数据侠Yulia Norenko用爬虫分析了Google Play Store里的App数据,希望能为Android的软件市场,提供一些建设性的意见。
整个 LLM 和搜索领域都已经在过去几个月内发生了翻天覆地的变化。ChatGPT 不再是一个玩具,它开始被微软、谷歌集成在搜索以及各个 SaaS 服务中,且取得了令人惊叹的效果。
百度或者google虽然可以提供海量信息,但甄选信息可是一件非常麻烦的事情。如果你想用更垂直更方便的搜索工具,请看下面6个。
作者 | 孙溥茜 编辑 | 岑峰 1 谷歌今晚“姗姗来迟” “谷歌会在一两年内被彻底颠覆”,本月初Gmail的缔造者保罗·布赫海特(Paul Buchheit )在推特上公开谈论。 北京时间2月8日凌晨,微软举行发布会,正式推出由ChatGPT支持的最新版本Bing搜索引擎和Edge浏览器,新版Bing将借助ChatGPT,回答用户具有上下文内容的答案。桌面版已开启试用,手机版也即将来临。 保罗表示,当人们的搜索需求能够被封装好的、语义清晰的答案满足,搜索广告将会没有生存余地。而谷歌迄今仍是一家有超过50
AI科技评论消息,据外媒报道,Google 正准备做一个使用机器学习来扩大探索医疗健康的大型实验。如果成功,将帮助保护数百万患有糖尿病患者免于陷入失明等并发症。 去年,Google 的研究人员宣称,他
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “躺平”多年的创始人亲自改LaMDA代码,谷歌真着急了。 上述情况由福布斯最近曝光。 谢尔盖・布林现已“躬身入局”,亲自写代码。自2019年他和拉里离开一线以来,这还是头一回。 一位内部消息人士介绍,他看到——布林提交了一份changelist请求,用于针对训练LaMDA的数据进行操作,具体改动有两行,将他本人的username添加进配置文件中。 值得注意的是,谢尔盖・布林提交Request后,很快就有数十个工程师回复了LGTM。此四个字母既可以被理解
AI 科技评论按:李双印博士目前在中国香港科技大学攻读博士后,师从中国香港科技大学计算机系主任杨强教授。他的主要研究方向主要包括数据挖掘、人工智能、文本建模、深度学习,论文曾被 IJCAI、ICDM、UAI 等顶级国际会议收录。李双印作为第一作者的论文《Recurrent Attentional Topic Model》入选 oral presentation,入选口头展示论文(oral),AI科技评论与李博士日前进行了交流,并整理成文与读者分享。 📷 李双印博士 李双印在 iPIN 的工牌号
人工功能作为一项技术在道德和伦理方面所面临的困境,恐怕已经不仅仅是 Google 一家所面临的问题。
AI 科技评论按:此白皮书为谷歌总结的机器学习(ML)最优实践方法,浓缩了其多年技术积累与经验,尤其是 YouTube、Google Play 和 Google+ 等平台背后的 ML 算法开发、维护经历。谷歌于白皮书中总结了四十三条 ML 黄金法则,旨在帮助已经掌握了基础知识的开发者少走弯路。本文上接 AI 科技评论谷歌机器学习白皮书全解析 43条黄金法则(三)" 4.0 机器学习第三阶 4.1 减慢的增速,精细优化和复杂模型 第二阶段将要结束的时候,一定会有些信号。首先,你每月的收益开始降低。你开始要
减少大型语言模型中幻觉的已验证技术之一是 检索增强生成,或 RAG。RAG 使用检索器搜索外部数据,在将提示发送到生成器(即 LLM)之前,使用上下文对提示进行增强。
Google Hack原理很简单,就是利用搜索引擎强大的搜索能力,来查找一些存在漏洞的网站。要利用Google来查找网站的漏洞自然要学会Google这个搜索引擎的语法了。下面先给大家讲解一下Google的语法
互联网有数不清的网页,且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年,整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB,也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源,唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
众所周知,YouTube是全球最大的视频分享平台,用户可以在上面观看和上传视频内容。该平台现已成为在线视频市场的领军者之一,拥有数十亿的用户和数以亿计的视频内容。
Mistral AI 是一家总部位于巴黎的初创公司,由 Meta 和谷歌的研究人员于七个月前创立。目前,该公司已成功筹集 3.85 亿欧元(约合 4.15 亿美元),再次凸显了人们对生成式 AI 的浓厚兴趣。
关于YAHOO优化和排名技术基础.把页面本身优化好,就能在Yahoo中取得很好的排名,而这些页面优化都是自己可以控制的,所以说Yahoo优化比Google优化更容易,所用时间更短,特别是对于热门关键词,两者的区别更明显。从另一个角度来说,能把Google优化好的人,不一定水平有多高,可能只不过是手头有较多的链接资源可以利用;若服务期过了以后,把指向你的链接一撤,你的排名就会掉下来。而若能把Yahoo优化好,说明你的网页优化本身是好的,你的排名基础是扎实的,你的服务商为你做了一些扎扎实实的工作。特别强调一下Google的强大的语义分析能力。在Google中搜”seo入门”, 结果排在第一名的是一个关于”seo基础”的网页。这个网页针对”seo基础”作了很好的优化。我看了这个网页的源文件,没有出现一个”入门”。这个网站是个新站,没有多少外部链接,首页PR为0,为什么这个内页会排在很多含”seo入门”的网页之前?而且第一页中有七个页面都是针对”seo基础”的,并用红体字突出显示,足见Google把”入门”和”基础”看成极为接近的词。再在Yahoo中搜”seo入门”,发现排在前三页的没有针对”seo基础”的,全都针对”seo入门”。Google知道哪些词在多大程度上词义相近。Yahoo的分类体系及性能评价 目前很多的搜索引擎都是将人工编制的等级式主题目录和计算机检索软件提供的关键词等检索手段结合起来,完成网络信息资源的组织任务。Yahoo就是这种等级式主题指南类搜索引擎的典型代表。 Yahoo的魅力,就在于它的可浏览式等级主题索引。按照主题建立分类索引,提供全面的分类体系结构,并结合高质量的检索软件,Yahoo成功地建立起了一套独特的信息管理和组织机制,使得对网络信息的全面检索变成现实。现对Yahoo的类目体系、分类原理、检索方式、性能评价等作进一步的探讨一、类目体系Yahoo由14个基本大类组成,包括Art&Humanities(艺术与人文)、Business&Economy(商业与经济)、Computers&Internet(电脑与网际网路/网络)、Education(教育)、Entertainment(娱乐)、Government(政府)、Health(健康与医药)、News&Media(新闻与媒体)、Recreation&Sports(休闲与运动)、Reference(参考资料)、Regional(国家与地区)、Science(科学)、SocialScience(社会科学)、Society&Culture(社会与文化)。根据其拥有的信息或网站的多寡及知识组织的需要程度,每一个基本类目下细分不同层次的次类目或子类目,愈往下的子类目中的网站其主题愈特定。它建立了一个由类目、子类目等构成的可供浏览的相当详尽的目录等级结构。其类目设计合理,结构完整、全面,类目等级层次鲜明,各级详略、宽泛程度不一,从而为网上丰富的信息资源的归类,尤其是确切归类提供了基础。二、分类原理InternetScoutProject的分类专家AimeeGlassel认为,“印度著名分类专家和图书馆专家阮岗纳赞的冒号分类法理论体系与Yahoo网络信息资源的主体目录之间存在着密切的联系”,从而揭示了Yahoo应用分面分析方 法进行网络信息资源的分类实质。三、检索方式Yahoo能够提供简单检索和细节检索。前者主要检索其分类结构中的一级目录,后者可使用关键词构成布尔逻辑式进行检索,其检索软件主要由OpenText公司提供。两者的结合堪称珠联壁合:一个提供强大的高质量的主题指南目录,另一个则提供高水平的检索工具。而且,Yahoo在检索时,也不光检索自身的主题目录,同时也会相应地检索OpenText公司提供的收有100万Web文件的OpenText数据库。诚然,Yahoo在检索方式上上存在着一些缺陷,如:只能进行关键词检索,并且只支持布尔算符and和or,未提供near等,但通过在其主页的末尾提供了其它引擎如ALTAVISTA、LYCOS等的超链接,指引用户进入这些地方去搜索,从而弥补了Yahoo的若干缺陷。因此,从总体上说来,Yahoo仍然是WWW上最流行的查询工具之一。四、性能评价作为主题指南类搜索引擎的典范,Yahoo具有以下优点:1. 主题目录与检索软件的完美结合采用分面分析的方法,由信息管理专家编制主题目录,反映了人们在选择和组织信息时的知识和智慧,提高了目录编制的质量。同时,按照主题目录以人工为主对提交的网页进行筛选、归类和组织,也能不断克服单纯由搜索软件自动完成分类的缺陷,增强分类的条理性。嵌入相应的检索软件或工具,并与之相集成,提供高质、高效的检索服务,从而加快了系统的反映速度,提高了检索的准确性,使得检索结果更接近用户的信息需求。2. 信息检索难度的降低Yahoo的数据库按照14个大类(各大类下又包含数量不等的小类)组织,其分类体系非常详尽,因此是进
译者:李晓艳 本文长度为5511字,预估阅读时间10分钟。 摘要:作者通过详尽的介绍,手把手教你玩转Facebook图谱搜索 社交搜索很长时间以来都被誉为“下一个大牛”,因为给人类创造搜索引擎
CoNLL 系列评测是自然语言处理领域影响力最大的技术评测,每年由 ACL 的计算自然语言学习会议(Conference on Computational Natural Language Learning,CoNLL)主办。在今年 CoNLL-2017 评测(http://universaldependencies.org/conll17/)上,哈工大社会计算与信息检索研究中心取得第四名的佳绩,这也是亚洲团队所取得的最好成绩。为此,AI 科技评论近日邀请到了哈尔滨工业大学计算机学院副教授车万翔博士做了一次
3 月中旬,谷歌宣布 Google I/O 定档北京时间 5 月 15 日凌晨 1 点。而当大会开幕时间临近,本应是讨论度最高的时候,「宿敌」OpenAI 却半路杀出,抢先一天,仅耗时 27 分钟就发布了颠覆性巨作 GPT-4o,将新一轮 AI 争霸带入了「Her 时代」。
在这个时间点,或许我们应该“给国产AI以时间”。 作者丨董子博 编辑丨岑峰 千呼万唤始出来,文心一言终于正式发布。 3月16日,背负着整个国内科技圈子的期待,百度的压力不小。李彦宏也相当少有地亲自走上舞台,在聚光灯下聊起了产品,和百度的初心。 1 为什么是今天? “最近一段时间,很多朋友问我:‘为什么是今天,你们真的ready了吗?’” 刚一开场,李彦宏就直面这个最受人关注的问题——讲到这里,如常穿着白色衬衣的李彦宏目光直视人群,并没盯着提词器,似乎是临时有感而发。 诚然,不过几天前,GPT-4强势登场
“看新闻,查文献,做调研,找素材,怎么样样都要搜搜搜?”今天小研给大家介绍各种搜索引擎吧!让你的搜索更精确,更全面! 📷 1 Google 学术搜索 http://scholar.google.com/(若打不开,修改host文件即可) 不少人说这玩意不好,尤其是与百度比较。这也只是一说,你可以自己试试。Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息,排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是,它搜索出来的结果没有按照权威度(譬如影响因子、引用次数)依次排列
中国版以及备用站点:http://www.sci-hub.cn/、http://www.sci-hub.xyz/
针对这些棘手的问题,百度深耕产业界,选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析,推出面向真实应用场景的系统功能,覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业,等均已基于相关方案成功完成业务上线。
之前,本公众号推送过一个免费秒下学术文献的神器 SciHub Desktop,只需要将文献的 DOI 号输入进去再点击按钮就可以立马获取 PDF 全文,这款软件目前仅网盘上的下载量就有十万多,还不包括线下传播和其他下载源的下载量,在这里对大家的信任的支持表示真心的感谢!
AAAI之夜 . 图片左一为杨洋 AI科技评论按:2016年是AI技术大爆发的一年。不同于上个世纪60年代的AI泡沫,21世纪的AI发展不仅注重前沿技术的创新和突破,更看重如何用AI提高产能,改善生活质量。如何把AI学术界与产业界有机结合在一起,已经成为所有AI从业人员的共同关注的话题。而这一点也在今年的AAAI大会上得到了体现。借此良机,AI科技评论也在大会举办期间举办了“AAAI之夜 ”线下活动。我们邀请到了国内外知名AI创业者和AI投资人,请他们跟大家聊一聊AI创业者该如何从最初的学术研究向产业化
你是否需要大量的数据来检验你的APP性能?最简单的方法是从网上免费数据存储库下载数据样本。但这种方法最大的缺点是数据很少有独特的内容并且不一定能达到预期的结果。以下是70多家可以获得免费大数据存储库的网站。 Wikipedia:Database :向感兴趣的用户提供所有可用的内容的免费副本。可以得到多种语言的数据。内容连同图片可以下载。 Common crawl 建立并维护一个所有人都可以访问的开放的网络。这个数据保存在亚马逊s3bucket中,请求者可能花费一些钱来访问它。 Common crawl
众所周知,youtube是目前全球最大的视频社交平台,该平台每天产生大量的视频内容,涵盖各种主题和类型,从音乐视频到教育内容,再到娱乐节目和新闻报道等。YouTube的用户群体也非常广泛,包括了各个年龄段、地区和兴趣爱好的人群。由于其庞大的用户基数和丰富的内容,YouTube已成为全球最受欢迎的视频分享平台之一,对于用户和内容创作者来说具有巨大的影响力。
内容来源:2017 年 9 月 24 日,爱因互动技术合伙人吴金龙在“ArchData技术峰会北京站”进行《深度学习与智能对话机器人》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数:2390 | 6分钟阅读 摘要 本次主题将介绍深度学习与对话机器人的结合,通过对不同的对话机器人技术分析,来解析对话机器人的发展趋势以及适用场景。 嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://suo.im/4rwwLi 对话机器人简史 最早期人工智能的提出是在190
作者丨房晓楠 编辑丨林觉民 2018 年,乌镇,世界互联网大会会场,罗江春以一览科技创始人的身份发表主题演讲,他预测,未来五年,RGC(机器生成视频,Robotics Generated Content)将会走进现实并成为主流。 彼时,距离一览科技创办已近1年,距离ChatGPT诞生、出圈、爆火,还有近4年时间。罗江春的预测大胆、前卫,没有引来想象中听众的振臂高呼。 后来的事情大家都知道,OpenAI发布ChatGPT,生成式AI发生质变,AIGC席卷网络,人工智能迎来新一轮的变革。国内外科技巨头纷纷下注、
经过过去十余年的发展完善,苹果倾力打造的语音助手 Siri,似乎还是没有摸清门道。
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash(也称为 ELK Stack)。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch,简称为 ES, ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎,是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别的数据。
Alphabet的人事变动仍在继续,这一次是DeepMind的三位联合创始人之一——穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)加入谷歌。DeepMind是Alphabet旗下极具影响力的人工智能实验室。
【新智元导读】 《哈佛商业评论》称,第一批 AI 公司的大部分努力都将失败,但失败不是因为 AI 有泡沫,而是因为这些公司没有用正确的方式去进行 AI 驱动的创新。 日前,《哈佛商业评论》发表了一篇题为《第一波人工智能企业注定会失败》(The First Wave of Corporate AI Is Doomed to Fail)的文章。 文章写道:AI 这个话题现在太热了。许多公司宣布聚焦 AI 的举措,是怕错过了 AI 这班车。不幸的是,这些公司的大部分努力都会失败。失败不是因为 AI 有泡沫成分,而
原作者 Alex York 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 在大数据时代,很多公司开始利用数据、分析数据,以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样,而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢? ---- 在小学时,我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说,亦是如此。 如今,在证明社交媒体有很大的投资回报率(ROI)时,我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社
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