机器之心专栏 作者：李永彬、惠彬原、黄非 团队：达摩院-自然语言-对话智能团队 如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，打造了 SPACE 1/2/3 系列模型。 SPACE-1：注入对话策略知识，AAAI 2022 长文录用； SPACE-2：注入对话理解知识，COLING 2022 长文录用，并获 best paper award
摘要 计算正确奖励函数的能力对于通过加强学习优化对话系统十分的关键。在现实世界的应用中，使用明确的用户反馈作为奖励信号往往是不可靠的，并且收集反馈花费也十分地高。但这一问题可以有所减轻，如果能提前知道用户的意图或是数据能预先训练任务离线的任务成功预测器。在实践中这两种都不太适合现实中的大多数应用。在这里我们提出了一个在线学习框架，通过带有高斯过程模式的主动学习，对话策略能按照奖励模式共同进行训练。高斯过程开发了一系列连续的空间对话表示，但都是在无监督的情况下使用递归神经网络编码和解码器完成的。试验结果表明所
1. 如图3-22所示，在DCServer上，点击“开始”à“程序”à“管理工具”à“组策略管理”。
论文中提出用图的形式捕捉对话转移规律作为先验信息，用于辅助开放域多轮对话策略学习。为此，研究人员首先从对话语料库中构建了一个对话图谱（Conversational Graph），其中节点表示“What to say”和“How to say”，边表示当前句（对话上文中的最后一个语句）与其回复句之间的自然转换。然后，论文中提出了一个基于对话图的策略学习框架，该框架通过图遍历进行对话流规划，学习在每轮从对话图中识别出一个“What”节点和“How”节点来指导回复生成。
本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是，它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来，并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描述对话框任务控制逻辑，而RavenClaw对话框引擎则透明地支持和执行大量与领域无关的会话技能，如错误处理、计时和轮流。
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。
最近优酷客户端总是自行运行启动，禁都禁不掉（MD，优酷的产品、开发太脑残。。。） 360等工具又只能禁止程序的开机启动，不能禁止程序的后续运行， 搜了下一般两种方法可以永久的禁止程序启动： 1、注册表
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：Shona Cicero，是Meta AI提出的能够在『强权外交』游戏中超越人类的AI模型。它凭借自己"忽悠"人的能力（模拟谈判与合作），成为游戏里的顶级高手。 AI模型连外交这活儿都能得心应手了？没错，它不仅能揣度人心，推理对方的意图，还能凭借高级的谈判技巧争取盟友。 ▲图1. Cicero工作示意图 论文题目： Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with
作者 | Meta AI 译者 | 平川 策划 | 凌敏 前段时间，Meta 正式发布人工智能 CICEROO——这是第一个在时下流行的战略游戏 Diplomacy 中表现达到人类水平的人工智能。在 CICEROO 的背后，有哪些技术实践？ 本文最初发布于 Meta AI 官方博客。 长期以来，游戏一直是人工智能最新进展的试验场——从深蓝战胜国际象棋大师 Garry Kasparov，到 AlphaGo 熟练掌握围棋，再到 Pluribus 在扑克游戏中战胜了人类高手。但真正有用的多功能代理不
选自arXiv 作者：Zachary Lipton等 机器之心编译 参与：Panda 强化学习是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，相关的研究成果也层出不穷，有的甚至引起了全世界的广泛讨论。近日，卡内基梅隆大学、微软研究院、谷歌和 Citadel 等机构在 arXiv 上联合发表了一篇研究论文，提出了一种将深度强化学习应用于对话系统的新技术：BBQ 网络。本论文已被 AAAI 2018 大会接收。论文第一作者为 Zachary Lipton，另外 Citadel 首席人工智能官邓力也是该论文的作者之一，以
强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。
机器之心转载 公众号：Trio 如何评测语义领域相关技术是大家共同关注的。三角兽公司基于多年理论和相关技术实践的经验，针对语义领域的 4个方向技术，将会发表一系列解读文章。本篇文章由三角兽 CEO Z
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
下面，我们介绍论文的主要思想和创新之处。 系统概览 早期的对话系统主要基于由专家人工制定的状态和规则。而现代对话系统通常使用组合学习的架构，将手工定制状态和规则组合到统计机器学习算法中。由于人类语言的复杂性，在构建在开放域对话机器人时，最大的挑战在于无法枚举所有可能的状态。 MILABOT完全采用基于统计机器学习的方法，在处理和生成自然人类对话中做了尽可能少的假设。模型中每个组件的设计使用机器学习方法优化，通过强化学习对各个组件的输出进行优化。其灵感来自于组合机器学习系统，即由多个独立的统计模型组成更好的学
1、打开“控制面板”→打开“系统和安全”→打开“系统和安全”→打开“windows防火墙”
新年刚过，身在老家的我就接到了这样一个电话。电话对方明显是一个对话机器人，我们在用时不到一分钟的时间里完成了下面这几轮对话：
这篇文章主要介绍了Win2008 R2 WEB 服务器安全设置指南之禁用不必要的服务和关闭端口,需要的朋友可以参考下
推荐系统为工业界带来了巨大的收益。大多数推荐系统都是以静态的方式工作，即从用户历史的交互中来推测用户的兴趣爱好从而做出推荐。然而，这样的方式有缺陷，具体来说，两个较重要的问题无法被解答：1）用户目前具体喜欢什么？2）用户为什么喜欢一个商品？
在介绍各种端口的作用前，这里先介绍一下在Windows中如何关闭/打开端口，因为默认的情况下，有很多不安全的或没有什么用的端口是开启的，比如Telnet服务的23端口、FTP服务的21端口、SMTP服务的25端口、RPC服务的135端口等等。为了保证系统的安全性，我们可以通过下面的方法来关闭/开启端口。
机器之心专栏 作者：戴音培、李永彬 团队：达摩院-自然语言智能实验室-对话智能团队 如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练范式，通过半监督的方式将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练，将标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去，新提出的半监督预训练对话模型（Semi-Supervised Pre-trAined Conversation ModEl）SPACE 1.0 版本在剑桥 MultiWOZ2.0，亚马逊 MultiW
选自Meta AI Blog 机器之心编译 编辑：陈萍、蛋酱 AI 学会了「揣度人心」，这本来是世界上最难的事情之一。 长期以来，游戏一直是 AI 进步的试验场——从深蓝战胜国际象棋大师 Garry
有什么办法可以使自己的服务器在在线状态下逃脱搜索呢?安装和设置防火墙当然是解决问题的最佳途径。如果您没有安装防火墙，创建一个禁止所有计算机Ping本机IP地址的安全策略，可以实现同样的功能。具体创
其实如果您用的是Windows server 2003.只要启用系统自带的防火墙就能解决问题。除此之外，还可以创建一个禁止所有计算机PING本机IP地址的安全策略同样可以达到上述目的。下文所述对WIN 2000比较合适，但限于笔者的机器环境，就以Windows server 2003为平台简述过程：
小冰设计相关的论文多年来一直没有对外公布，得益于近几年小冰的快速发展，在对话领域形成技术壁垒。与此同时拥有大量的用户和数据，我们才有幸看到如下的文章，开放了一些系统框架和技术细节。
看着这个标题我就想笑，原来的标题是，如何做好多轮对话管理，然后我就默默的加了个引号，用于断句。
随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
机器人：北京饭店你看可以吗？ (用户有两个以上目的(订机票和酒店)要通过对话实现)
文章提出了一种新的知识感知对话生成模型TransDG，该模型将知识库问答任务中的问题表示和知识匹配能力转化为会话生成中的话语理解和客观知识选择。此外，本文还提出了一个响应引导注意机制和一个多步骤解码策略，以引导我们的模型关注反应生成的相关特征。在两个基准数据集上的实验表明，该模型在生成信息丰富、流畅的对话方面具有明显的优势。
在 2017 年底结束的第一届亚马逊 Alexa Prize 比赛上，由华盛顿大学博士生方昊担任领队的 Sounding Board 团队在全球上百支队伍中突出重围，一举夺得冠军。 亚马逊 Alexa Prize 比赛面向全球各地的学生，旨在创造一个能与人进行自然对话和互动的社交对话系统，为用户提供新鲜、有趣的对话体验。比赛分为初赛和决赛两个阶段，在初赛阶段，选手需要创造出一个社交对话系统，而在决赛阶段，他们会对系统进行不断改进。 据主办方亚马逊介绍，「通过比赛中学生们的创新工作，Alexa 的客户将会有全
PowerMILL是一种专业的数控加工编程软件，由英国Delcam Plc公司研制开发。Delcam Plc是世界领先的专业化CAD/CAM软件公司，其软件产品适用于具有复杂形体的产品、零件及模具的设计制造，广泛地应用于航空航天、汽车、船舶、内燃机、家用电器、轻工产品等行业，尤其对塑料模、压铸模、橡胶模、锻模、大型覆盖件冲压模、玻璃模具等的设计与制造具有明显的优势。
近来，在大型数据集上训练的无监督语言模型已经获得了令人惊讶的能力。然而，这些模型是在具有各种目标、优先事项和技能集的人类生成的数据上训练的，其中一些目标和技能设定未必希望被模仿。
项目进行安全测试时，使用Nmap扫描端口，发现了几个未关的端口，容易受到黑客的攻击和病毒感染，所以需要关掉。
前面写了对话系统中的SLU之领域分类和意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU、对话状态追踪（DST）、以及NLG，今天更新任务型对话系统中的DPL。DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
制定转化对话是每个营销人员和企业所有者都应该掌握的关键技能。它涉及创建和传递引人入胜的信息，吸引您的受众并激励他们采取行动。在当今数字时代，沟通跨越各种渠道和平台进行，掌握对话艺术比以往任何时候都更为重要。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统. 推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品，这类训练方式主要存在三个问题：基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.由于
【导读】近日，针对目标检测中边界框标注速度慢、花费高的问题，来自Google、EPFL、IST的学者发表论文提出基于智能对话的边界框标注方法。其方法通过结合框验证和手动画框的交互式方法，设计了两种模型
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务，它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。
转自知乎 机器之心经授权转载 作者：张家俊 看到 ChatGPT 的华丽诞生，心情很复杂，既高兴、惊喜，也感到恐慌。高兴和惊喜的是没有预料到这么快就见证了自然语言处理（NLP）技术的重大突破，体验到通用技术的无限魅力。恐慌的是 ChatGPT 几乎可以高质量地完成 NLP 中的大多数任务，逐渐认识到很多 NLP 的研究方向遇到了极大挑战。 总体而言，ChatGPT 最令人非常惊艳的是它的通用性，相比于 GPT-3 需要通过设计非常精巧的提示来实现效果并不太好的各种 NLP 能力，ChatGPT 已经让用户
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
AI 科技评论按：在闲聊对话领域，对话策略研究是近几年的热门话题，实现对话策略需要引入一些要素，让聊天机器人变得更加拟人化，以便能跟用户更好地交互。来自清华大学的柯沛认为，日常对话中的句式可以直接反映一个人的对话目的，通过引入句式控制，聊天机器人将能生成优质的回复——不仅句式受控，还包含了丰富的信息量。
miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
这个指南分享了从大型语言模型（有时称为GPT模型）如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验，找到最适合您的方法。
雷锋网 AI 研习社按：当 AlphaGO 横扫之后，越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展，应用深度学习，很多自然语言的传统难题得到突破。另外，引用 David Silver 的一句话：深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
赋能是人工智能对人类最重要的事情，而智能语音（例如DuerOS）正在为人机交互的方式赋能。声音一直是人与人沟通的核心，而今也成为了人机交互的核心——智能语音交互。早在2016年，google声称其搜素请求中有20%是通过语音完成的。但是，语音交互设计并不是新兴的技术，在20多年前老码农刚刚参加工作的时候就可能已经存在多年了。
1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户，例如查流量，查话费，订餐，订票，咨询等任务型场景。由于用户的需求较为复杂，通常情况下需分多轮互动，用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求，任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 2 任务型机器人的组成 任务型机器人核心模块主要包括三部分： 1. 自然语言理解模块—— Language Understanding 2. 对话管理模块——
在保密你的服务器和数据，防备当前复杂的攻击，SQL Server有你需要的一切。但在你能有效使用这些安全功能前，你需要理解你面对的威胁和一些基本的安全概念。这篇文章提供了基础，因此你可以对SQL Server里的安全功能充分利用，不用在面对特定威胁，不能保护你数据的功能上浪费时间。 身份验证是验证主体（需要访问SQL Server数据库的用户或进程，是声称是的人或物）的过程。主体需要唯一的身份，这样的话SQL Server可以决定主体有哪个许可。在提供安全访问数据库对象中，正确的身份验证是必须的第一步。 S
选自GitHub 机器之心编译 自然语言处理（NLP）是人工智能领域下的一个庞大分支，其中面临很多机遇与挑战。斯坦福大学李纪为博士在他的毕业论文《Teaching Machines to Converse》中对 NLP 领域近期的发展进行了解读。这篇博士论文从多个方面尝试解决如今对话系统面临的诸多问题：(1) 如何产生具体、贴切、有意思的答复；(2) 如何赋予机器人格情感，从而产生具有一致性的回复；(3) 最早提出使用对抗性学习方法来生成与人类水平相同的回复语句——让生成器与鉴别器不断进行类似「图灵测试」
本地服务（黄页）微聊代运营模式是指人工客服代替58平台上的商家与C端用户IM沟通聊天以获取商机（如用户联系方式、细粒度需求信息等），再将商机转交给商家，促进商家成单。我们基于58AI Lab自研的灵犀智能语音语义平台构建了智能客服商家版，将其应用在微聊代运营场景下，通过人机协作模式提高商机获取效率，打造了黄页商家智能聊天助手。这里的人机协作模式先后经历了三个阶段：在早期机器人效果较一般时，机器人和人工客服分时工作，即人工客服不上班时才由机器人接待用户咨询。在经过优化机器人效果较优时，先机器人再人工，即当用户来咨询商家时，白天先由机器人接待，若机器人能够聊出商机则结束会话，若不能再转接人工客服，晚上使用纯机器人接待。在机器人效果和人工很接近甚至超过人工时，使用纯机器人接待，人工客服去从事其他更复杂的工作。2021年年初，黄页商家智能聊天助手被商业化，以“微聊管家”命名随会员套餐一起打包售卖给商家，全年共计服务了数万个商家，为公司创造收入超过五千万元。当前，机器人的商机转化率（聊出商机的会话数/总会话数）已达到了人工客服的98%水平，我们实现了纯机器人接待，节省了数十名客服人力。
AI 科技评论按：当 AlphaGO 横扫之后，越来越多的学者意识到强化学习在人工智能领域所扮演的重要角色。同时随着深度学习的发展，应用深度学习，很多自然语言的传统难题得到突破。另外，引用 David Silver 的一句话：深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)。
因为存在：Windows server 2003、2008、2012及Linux这几种主流服务器。
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