一般来说，多模交互中的VGUI（VUI+GUI的简称）有三种实现方式，分别是应用级语音交互、可见即可说和系统级语音交互，真正对多模交互有用的实现方式是系统级语音交互，以下我会介绍三种实现方式的区别。
涉及数据库、数据挖掘分析、应用机器学习、搜索引擎技术等多方面技术的顶级会议万维网大会（26th International World Wide Web Conference） 今年在南半球的澳大利亚珀斯举行。历史上，万维网大会都是讨论重要学术成就的，特别是关于互联网科技发布的重要学术和技术大会。因为这个会议涵盖非常广泛的主题，而且一般的读者很难从浩如烟海的文献中即刻抓取到有用信息，笔者从众多文章中精选出5篇有代表性的文章，为读者提供思路。 Beyond Globally Optimal: Focused
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感，以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息，但对于只有0（false）和1（true）的计算机来讲，理解人的对话是一件非常困难的事情，因为计算机不具备以上能力，所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答，看似很简单也很无聊，但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学，因此它比GUI的交互设计复杂很多。
表 4.2-3 展示了实现接收器时，导出设置和意图过滤器元素的允许的组合。 下面介绍为什么原则上禁止使用带有意图过滤器定义的exported ="false"。
深入探讨Java项目中最常见的错误，这些错误来自涵盖该语言的600多条规则，同时考虑了质量和安全性。
作者：Martin Riedmiller 、 Roland Hafner 、 Thomas Lampe等
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) Rasa NLU 理解用户的对话，提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等)，以pipeline的方式处理用户对话，在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息，得到上下文的语境：预测用户当前最可能表达的
原文链接：DEEP LEARNING FOR CHATBOTS, PART 1 – INTRODUCTION 译者：刘翔宇 审核：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 聊天机器人，又被称为会话代理或者对话系统，它是一个热门的话题。微软在聊天机器人上下了 很大的成本 ，Facebook（M），苹果公司（Siri），谷歌，微信，和Slack也是如此。聊天机器人在初创公司中掀起了一种新浪潮，他们试图通过建立类似于 Operator 或x.ai 这样的应用程序，类似于 Chatfuel 这样的
在数字集成电路中有许多许多的专有名词，特别难用一个汉语词或一段汉语句子清晰表述，有时候直接引用英文并不是为了装逼也不是偷懒，只是为了不曲解。对Combinational loop 的定义：
“我们越来越趋向于一个接口，类似人与人互动的接口。我们的整个趋势是与机器的互动更加亲密，并且每个阶段，机器所做的事情越来越成为我们生活的核心。”——Paul Saffo，科技预言员，斯坦福大学 人类与机器人的连结 虽然未来不可能会给我们带来一个Bender Rodriguez，那个嗜酒如命、经常吸烟的高科技折弯机器人，在动画片Futurama中，它一直与人类工作和生活在一起，但可以肯定的是更多的人类与机器人的连结将会出现。 “我认为人们与机器人之间的关系形成非常自然。我们希望与技术有个相关体验。人们几
随着人机交互越来越普遍，设备需要理解用户下达的各种指令，方便用户的操作。助手类意图识别能够利用机器学习技术，对用户发送给设备的文本消息进行语义分析和意图识别，进而衍生出各种智能的应用场景，使设备更智慧、更智能。
在ChatGpt引领的AI浪潮下，一大批优秀的AI应用应运而生，其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说，AI正在重塑各个行业。众所周知，Rasa是一个非常优秀的，用于构建开源AI助手的框架，它允许开发人员创建自然语言对话系统，包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上，通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
导语：多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用，还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能核心技术的综合利用 简介与相关技术调研 目前，多轮对话聊天机器人已经产生了很多应用，有萌妹子小冰，有佛法大师贤二，也有应用在各行各业的智能客服。多轮对话聊天机器人，作为人工智能的典型应用场景，也是一项极具挑战的任务，不仅涉及多方面异构知识的表示、抽取、推理和应用（如语言知识、领域知识、常识知识等），还涉及包括自然语言理解在内的其他人工智能
对意图Intent，学习安卓需掌握。以官方链接：http://www.android-doc.com/reference/android/content/Intent.html 所有文字全靠打。
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理，并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它，而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
通常情况下，默认的单体应用会被逐步淘汰，让位于解耦和容器化的微服务架构，但如果你有意识地构建一个单体应用呢？
做SEO你需要有一个灵活的大脑，如果你只是按照老一套做SEO，你势必会被淘汰，你需要在了解了SEO之后，要具备触类旁通的能力，才可以让你比较顺利的做好SEO。
作者出该系列教程的目的是让大家能够掌握深度学习算法在自然语言处理中应用，同时也希望能够加深自己对自然语言处理的理解。
这是我在 4 月做的一次分享。大概是我做过的分享中，现场讨论气氛最热烈的一次了。最近抽空整理成文章，希望大家可以继续讨论这个有趣、有争议的话题。
引子 中午老婆发来一条消息：昨夜，你梦中叫了一个女人的名字，还两遍。 我大吃了一鲸。平日里我的梦话都 base64 简单编码了一下，怎么昨个直接明文输出了？我赶忙问，小宝还是小贝？ 她回复了一行字：Alexa, stop. Alexa, play &@*#$(@. 我默默地抹了一把汗。看来语音女神大比拼，Siri（apple），Cornata（microsoft） 和 Alexa（amazon） 间，我已经完全倾向了 Alexa，以至于梦中还在与她幽会。别问我为啥 google assistant 不在其列
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人，引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何：
【新智元导读】百度度秘事业部首席技术官朱凯华日前在上海计算机学会做了题为《AI赋能的搜索和对话交互》的报告，主要介绍了现在的百度搜索及度秘“DuerOS”系统。由陆奇领衔、百度全新组建的度秘事业部有什
最近几年，「视频会议」在工作中的占比逐渐增加，厂商也开发了各种诸如实时字幕等技术以方便会议中不同语言的人之间交流。
这是mixlab社区成员00-ML04的文章，总结了她在4月的一次活动中分享的内容。
【新智元导读】曾在 Endeca, Google, LinkedIn 负责机器学习项目的 Daniel Tunkelang 在 Quora 上发表了给非专业人士看的关于机器学习的相关知识。他送给非专业人士十条关于机器学习的金科玉律。 1、机器学习是指从数据中学习。AI 是时下流行语。机器学习确实如它所被炒作的那样神奇：利用对路的训练数据及算法可以解决相当多的问题。要是能让你的东西更好卖，你可以将其冠以 AI 之名，但是要记得这是个流行语，会被赋予大众想要的含义。 2、机器学习是关于数据及算法的学科，主要是关
在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展，但仍存在一定的局限性，包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖，以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型（LLM）的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力，能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent，探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角，帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
【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
锁，其实很好理解，每个人都在自己的房屋上安装有锁，你拥有了锁，房屋只有你能独占，别人不能访问。数据库中的锁也一样，只不过更加细分。
首先 , 创建 Intent , 设置其 Action 为 “android.intent.action.VIEW” ,
在《AI气象蜂产品介绍》的收费阅读中，我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器人来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术，我整理了一点技术资料共享出来供大家参考！先介绍一下Chatbot应用于气象社群服务的三个关键技术：
《AI未来指北》栏目由腾讯科技推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、及治理挑战。
今日凌晨，科技巨头秀——谷歌I/O开发者大会正式开幕。大会上，谷歌CEO Sundar Pichai和各产品线负责人，对Android P、谷歌AR地图、TPU 3.0、Waymo自动驾驶等进展均做了阐述，而重头戏依旧是AI。 ARCore 1.2上线，主推Cloud Anchor共享体验功能 在今年的I/O大会上，Daydream产品经理Nathan Martz，带来了最新的AR软件开发套件新版本ARCore 1.2。该版本主要有三项更新：支持多人共享AR的Cloud Anchors、新增垂直平面识别
昨日凌晨，科技巨头秀——谷歌I/O开发者大会正式开幕。大会上，谷歌CEO Sundar Pichai和各产品线负责人，对Android P、谷歌AR地图、TPU 3.0、Waymo自动驾驶等进展均做了阐述，而重头戏依旧是AI。
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
这一章我们介绍能自主浏览操作网页的WebAgent和相关的评估数据集，包含初级任务MiniWoB++，高级任务MIND2WEB，可交互任务WEBARENA，多模态WebVoyager，多轮对话WebLINX，和复杂任务AutoWebGLM。
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
创建新的activity（活动） 新创建的activity，必须在清单文件中做配置，否则系统找不到，在显示时会直接报错 <activity android:name="com.itheima.createactivity.SecondActivity"></activity> 只要有以下代码，那么就是入口activity，就会生成快捷图标，写几个就会出现几个程序快捷方式 一个应用程序可以在桌面创建多个快捷图标。 activity的名称、图标可以和应用程序的名称、图标不相同 <intent-filt
前言： 每个应用程序都有若干个Activity组成，每一个Activity都是一个应用程序与用户进行交互的窗口，呈现不同的交互界面。因为每一个Acticity的任务不一样，所以经常互在各个Activity之间进行跳转，在Android中这个动作是靠Intent来完成的。你通过startActivity()方法发送一个Intent给系统，系统会根据这个Intent帮助你找到对应的Activity，即使这个Activity在其他的应用中，也可以用这种方法启动它。 Intent的定义： Intent是Andro
1.Intent Intent 是一个消息传递对象，可以使用它从其他应用组件请求操作。尽管 Intent 可以通过多种方式促进组件之间的通信，但其基本用例主要包括以下三个： 启动 Activity： Activity 表示应用中的一个屏幕。通过将 Intent 传递给 startActivity()，可以启动新的 Activity 实例。Intent 描述了要启动的 Activity，并携带了任何必要的数据。 如果希望在 Activity 完成后收到结果，可以调用 startActivityForResul
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT彻底让网友们陷入疯狂，也带🔥了一众理论研究。 原因无他，这只AI说话太“对味”，不仅准确掌握沟通要领，就连人类的语言艺术都玩得明明白白。 这不，让它模仿产品经理挂在嘴边的“赋能”、“抓手”和“闭环”： △图源@LeaskH，省略300+黑话词汇 ChatGPT张口就来： △图源@LeaskH 味实在太冲，网友直呼“把AI教恶心了”： 但要知道，直到ChatGPT之前，语言模型还做不到精准get沟通要领，不仅回答经常驴唇不对马
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
Android 应用可以设计为从浏览器启动，并对应网页链接。 这个功能被称为“可浏览的意图”。 通过在清单文件中指定 URI 模式，应用将响应具有其 URI 模式的链接转移（用户点击等），并且应用以链接作为参数启动。
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。在具体的任务型场景需要定义有哪些用户行为、用户意图、用户可能说的槽位等，而之后用户模拟器是怎么来推进对话过程的呢？
人机对话（Human-Machine Conversation）是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术，如图1所示。通过人机对话交互，用户可以查询信息，如示例中的第一轮对话，用户查询天气信息；用户也可以和机器进行聊天，如示例中的第二轮对话；用户还可以获取特定服务，如示例中的最后两轮对话，用户获取电影票预定服务。
作者没有讲阿里小蜜是如何预训练模型的。但是可以参考下论文《Learning ASR-Robust Contextualized Embeddings for Spoken Language Understanding》：
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