在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
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
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
随着大数据、人工智能、云计算技术的日渐成熟和飞速发展，传统的运维技术和解决方案已经不能满足需求，智能运维已成为运维的热点领域。同时，为了满足大流量、用户高质量体验和用户分布地域广的互联网应用场景，大型分布式系统的部署方式也成为了高效运维的必然之选。如何提升运维的能力和效率，是保障业务高可用所面临的最大挑战。
本篇是专栏中介绍聊天机器人的第一篇，会大概介绍聊天机器人的历史、特点、分类以及技术框架，让大家对聊天机器人有一个大致的了解。
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
DeepMind 控制套件是强化学习算法（基于物理控制）的设计和性能比较的起点。它提供了各种各样的任务（从几乎微不足道的任务到相当困难的任务）。统一的奖励结构可以实现对套件整体性能的评估。学习曲线不是基于穷举的超参数优化，并且对于给定的算法，在控制套件的所有任务中都使用相同的超参数。因因此，我们期望能够获得更好的性能或数据效率，特别是在每个任务的基础上。
本文介绍了DeepMind发布的一款名为dm_control的强化学习控制套件，该套件可以在仿真环境中训练和评估强化学习算法，同时提供了可解释性和可视化工具。使用该套件可以在一定程度上解决OpenAI的Gym在连续控制问题上的限制，并且可以在多个平台上进行部署。
还记得这个会跑酷的机器人吗？ 5个多月前，DeepMind连发三篇强化学习论文，让机器人在仿真环境中自己就能学会灵活多变的各种动作，包括步行、跑动、跳跃、翻墙，等等。 今天，DeepMind公布了这三篇论文中所用的强化学习控制套件dm_control，它是一套基于MuJoCo物理引擎的Python强化学习的开发环境，可以在一套标准化的架构上执行各种不同的强化学习任务，并使用可解释性奖励来评估强化学习算法的学习效果。 控制套件的GitHub代码库地址是：https://github.com/deepm
在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。文本转图像的AI工具有许多，但最突出的就属DALLE 2、Stable Diffusion和Midjourney了。
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》：
AI 科技评论按：随着语音识别 ASR 的进步，对话机器人从简单的指令式的语音助手，进化到关键词交互方式，人们能够使用较为完整的句子来表达意图，机器人从中截取关键词判断用户意图。
01 目录 确定目标 分析目标 代码实操 02 确定目标 本次通过图灵机器人平台的API接口制作一个人工智障聊天机器人 图灵机器人的网址为：'http://www.turingapi.com/ '
心疼你独自一人承担生活的苦难，寂寞夜里陪伴你的只剩无人倾诉的压抑和无处安放的焦虑。养个宠物，它却不能get到你的“宠言宠语”。找个伴侣，还要浪费吵架的时间和精力。回到家里，只能浸泡在“循环唠叨式“母爱的沐浴。当一个人在你身边活的恰到好处的时候，就是在成全你，做自己！这样的人已经出现，只是你还不知道而已。现在就教你构建只属于你的智能对话机器人，带你找回那个最轻松的自己。
作者：Melissa Heikkilä翻译：赵鉴开校对：zrx 本文约1200字，建议阅读5分钟改变人工智能呈现信息的方式，使AI聊天机器人逻辑一致。
Kerberos Bronze Bit攻击(CVE-2020-17049)是国外netspi安全研究员Jake Karnes发现的漏洞
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
TiDB 的一键水平伸缩特性，帮助用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度，但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中，这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能。
SuperScript 是一款开源的交互式会话引擎，它带有弱AI、自然语言理解、简单易用和灵活可扩展的特点。SuperScript 也是目前开源领域内最优秀的聊天机器人引擎之一，社区讨论活跃、模块构建合理，受到诸多自然语言处理相关开发者的追捧。 近日，AI 研习社有幸邀请到了呤呤英语 AI 技术负责人 Hain，他从代码实操的角度为我们详细介绍了 SuperScript 系统的设计与实现。 嘉宾介绍 Hain，Rockq 开发者社区创始人，呤呤英语 AI 技术负责人，曾就职于 IBM 中国开发中心和创新
本文根据微众银行资深数据库架构师黄蔚在 DevCon 2022 上的分享整理，主要讲述了微众银行对于 HTAP 架构的探索和实践情况，以及提升大规模分布式数据库运维效率的经验。
本文介绍了一种用于深度强化学习的控制套件，该套件包括多个任务，旨在评估算法在各种任务中的性能。该控制套件使用Mujoco物理引擎来模拟环境，并提供了多种学习算法和模型，包括DQN、DDPG、DeepMimic和A3C。作者提供了基准测试的详细结果，并提供了对代码库的访问，以便其他人可以复制并扩展其功能。
本文探讨了DeepMind Control Suite和OpenAI Gym等控制算法套件在强化学习中的重要性，并介绍了DeepMind Control Suite的主要特性和功能。同时，文章还分享了如何使用DeepMind Control Suite进行基准测试和强化学习任务的应用案例。
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
导读：随着“中台”战略的提出，目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果。宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢？本次直播，宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径，并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台，包括智能聊天机器人平台的背景理念、设计思想、技术架构和应用场景，该平台能提供什么样的能力，以及它如何快速地支持业务方，提供一种以中台化的思想来建设智能产品的实践思路。
本文介绍了如何基于强化学习对话系统框架，实现一个可学习的对话管理模块，该模块可以自动生成对话过程中的行为序列。具体来说，利用了Deep Q-Network（DQN）作为对话管理模块的核心，通过经验回放和双DQN策略，该模块可以学习到对话过程中的最优行为序列，并自动生成回答。实验结果表明，该模块可以大大提高对话系统的自动回答率和任务完成率，同时降低了人工标注的工作量。
本文介绍了一些最受用户欢迎的开源机器人技术，包括ROS，Gazebo，Poppy Humanoid，iCub及Jasmine等。 ROS ROS（Robot Operating System）是一组开
现在的棉花加工行业还停留在传统的反应式维护模式当中，当棉花加下厂的设备突然出现故障时，控制程序需要更换。这种情况下，首先需要客户向设备生产厂家请求派出技术人员进行维护，然后生产厂家才能根据情况再派人到现场进行处理。由于棉花加工设备分布在中国各地乃至出口到世界各地，从客户反应问题到厂家派人到达现场的时间周期就会很长，少则 一天，个别偏远的地方可能会需要几天，不同程度地影响到企业生产活动的继续进行。传统的反应式维护存在以下缺点：售后服务响应速度慢；维护成本高；生产效率低下；停车率高；管理成本高；无法应对合格工程师不足的情况。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
今天，这家英国的AI公司开源了机器人足球模拟环境MuJoCo Soccer，实现了对2v2足球赛的模拟。
首先是测试用例，最初我们设计在了 git hooks 里边，在执行 git commit 之前会进行检查，在本地运行测试用例。 这会带来一个时间上的问题，如果是日常开发，这么操作还是没什么问题的，但如果是线上 bug 修复，执行测试用例的时间依据项目大小可能会持续几分钟。 而为了修复 bug，可能会采用 commit 的时候添加 -n 选项来跳过 hooks ，在修复 bug 时这么做无可厚非，但是即使大家在日常开发中都采用commit -n 的方式来跳过繁琐的测试过程，这个也是没有办法管控的，毕竟是在本地做的这个校验，是否遵循这个规则，全靠大家自觉。
前言 现在的棉花加工行业还停留在传统的反应式维护模式当中，当棉花加下厂的设备突然出现故障时，控制程序需要更换。这种情况下，首先需要客户向设备生产厂家请求派出技术人员进行维护，然后生产厂家才能根据情况再派人到现场进行处理。由于棉花加工设备分布在中国各地乃至出口到世界各地，从客户反应问题到厂家派人到达现场的时间周期就会很长，少则 一天，个别偏远的地方可能会需要几天，不同程度地影响到企业生产活动的继续进行。传统的反应式维护存在以下缺点：售后服务响应速度慢；维护成本高；生产效率低下；停车率高；管理成本高；无法应对合
去年(19年10月)在某技术沙龙上分享了《小程序工程化探索》后，陆续有网友联系到我询问一些实现方面的细节，虽然常年顶着黑眼圈修着“福报”，但还是决定抽出时间写一个小程序工程化系列，一是希望能帮到部分同学，二是希望能提升自己的总结与表达能力，由于是一个系列，所以每篇文章会尽量聚焦一个点，篇幅不会很长。闲话少述，本篇是小程序工程化系列第一篇，我将会详细介绍如何利用 Webpack 实现对小程序代码的文件依赖分析。
最近，Google Brain和DeepMind联合提出了一个称为RL Unplugged的基准，以评估和比较离线RL方法。RL Unplugged包含来自多个领域的数据，包括游戏（例如Atari基准测试）和模拟的电机控制等（例如DM Control Suite）。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。 图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算
直播读弹幕机器人是指能够实时读取直播平台上观众发送的弹幕，并将其转化为语音进行播放的机器人。这种机器人通常会使用文字转语音技术，将接收到的弹幕文本转为语音，并通过扬声器或耳机播放出来。它可以帮助主播和观众实现互动，让观众的弹幕内容以声音形式传达给主播和其他观众。
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 在昨天18号的团队内部知识分享会上同事将近期为团队工程化所做的企微机器人做了详细的分享，主要是每天会有不少的时间都是在处理Merge或在找同事Merge的路上，为了优化这块的时间我们同事使用NodeJs开发服务来连接内部使用的工蜂平台和企微平台，做到自动发送和提醒对应的同事来做代码评审，当评审通过后主动通知发起人来完成合并。 那么我想做什么？ 在之前我写了
龙与地下城 (D&D)（Gygax 和 Arneson 于1974 年制作）是一款桌面角色扮演游戏 (TTRPG)，还是一款多人协作类的故事游戏。一群玩家各自创建并扮演自己的角色，攻克由另一位玩家（被称为地下城主DM）创建的世界及设置的挑战。DM 既不是玩家也不是怪物，而是编写游戏总体情节的设计性角色。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 近日，微软在其官网发表了一篇名为《机器人 ChatGPT：设计原则和模型能力（ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities）》论文，公布了他们正在把ChatGPT应用于机器人上的研究成果，展现出了新人工智能语言模型ChatGPT实现自然的人机交互的可能性，为如何将ChatGPT 融入机器人领域提供了一种全新的视角。 与纯文本的应用不同，研究人员希望ChatGPT能够帮助人们更轻松地与机器人互动，而无需学
译自 LangStream: an Event-Driven Developer Platform for LLM Apps 。
我是一名前端，平时也喜欢写技术博客和交朋友，为此我也创建了微信技术交流群和微信公众号，一般我都会在文章下面贴出公众号和我的个人二维码，给有兴趣的小伙伴们添加微信然后我再拉他们进群这些，但是不停的同意微信好友验证，再发送群邀请真的是太痛苦了，相信很多做公众号的小伙伴都和我一样，作为一名开发，这种重复劳动是绝对不能忍受的
2018年7月1日上午自然语言处理专场中腾讯知文算法负责人钟黎就NLP、NLU、dialogue等面临的问题，做了其“从0到1打造下一代智能问答引擎”的报告。
在这里，我会详细拆分实现微信机器人的步骤，希望大家看了此篇文章就可以上手，实现自己的微信机器人。本篇内容细节很重要很重要，如果你想实现机器人，请务必仔细阅读。
近年来，AI 与人类的生活越来越紧密，慢慢变得无处不在。那么提到 AI ，我们会想到什么？小编最先想到的是机器人。早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。不过，虽然 2021 年还没有那么高科技，但是 AI 早已经渗透到我们的生活，无处不在，并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不
前篇文章yy了一下自动化测试工具Cypress的另类玩法，引入了一个知识点，订票机器人（ps，这个本身不是什么值得炫耀的东西，实际上也没有什么太大技术难度），今天就索性在加点料，即我们要聊的是，在原生的Android上实现一个订票机器人的话，该怎么操作？
来源 | https://juejin.im/post/5cef97e0e51d45776031af91
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) ChatGPT 是 OpenAI 发布的大语言模型聊天机器人，可以根据用户的输入生成文本，其中包括代码。不过加拿大魁北克大学的研究人员发现，C
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日，微软全球执行副总裁沈向洋、微软研究院首席研究员何晓东、微软（亚洲）互联网工程院副院长李迪（小冰项目负责人）共同提交了一篇论文《From Eliza
前段时间，OpenAI 发布了文生图模型 DALL・E 3，生成效果非常惊艳。比如，你可以让它一次画出几十个物体，然后再要求它把这些物体全部放到一个冲浪者的背上：
王新民 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在编程之前，我们先了解一些基本的概念，来帮助我们创建一个简单的象棋AI机器人：移动生成、棋局评估、最大最小搜索和α-β剪枝搜索过程这四个概念。 在每个步骤中，我们将会在已有的程序上加入上述经典的象棋编程优化技术，来进行改进我们的象棋机器人。同时我会向大家演示各种优化参数是怎么影响算法的下棋风格和计算速度的。 作者Lauri Hartikka提到：“我已经无法战胜我创造出来的象棋机器人。我觉得导致这个结果的原因不是因为我下棋技术太烂，就是算法已经足够优秀。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6，这么强大的算法什么时候才能打破次元壁，走进现实、控制物理世界中的物体呢？ DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“DeepMind Control Suite”，就为设计和比较用来控制物理世界的强化学习算法开了个头。 就像ALE（Arcade Learning Environment）极大推动了用强化学习打电子游戏的研究一样，DeepMind希望他们的Control S
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