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“特能聊的 ChatGPT”是智能对话技术的下半场吗?| Q推荐

随着智能化产品深入生产生活,智能对话应用需求爆发,像小布、小度、小爱、天猫精灵等智能语音助手、智能家居、智能机器人等产品备受终端用户欢迎;像智能客服等产品则是当下企业必选的营销工具。如今企业和用户的多样化需求,也对智能对话技术提出了许多挑战,比如开放域多轮、多模态融合、拟人化情感等等。 于是近几年,工业界陆续提出了“对话即服务”、“对话即平台”等概念,越来越多的国内外厂商开始深度投入到智能对话技术的探索与研发中。包括最近爆火的 ChatGPT,更是离不开智能对话技术。 然而,智能对话是一个对技术水平要求较高

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    让机器说人话、开放域对话挑战思考,两位专家畅聊下一代智能对话系统

    为了推动 AI 技术的应用创新,促进人工智能领域的学术交流、人才培养,打造人工智能的人才交流平台与产业生态圈,中国人工智能学会联合杭州市余杭区人民政府联合发起了首届全球人工智能技术创新大赛,并得到了阿里云、OPPO 等头部科技企业的积极参与和支持。阿里云天池平台为本次大赛提供平台和算力支撑。 AI青年说是大赛主办方为提升青年开发者对 AI 的认识而主办的系列活动,该活动邀请知名青年学者,探讨理论研究与应用实践中的热点话题。4月26日,AI青年说将迎来第二期直播活动,主题为「如何摘取 AI 皇冠上的 NL

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    钉钉的开工利是,会成为企业级市场的双11吗?

    利是又称利事,即红包,是中国文化传统的一种社交行为。现在,新年开工第一天,很多中国公司也形成了派开工利是的风俗,比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统,今年元宵节李彦宏也系上了围裙,在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日,不难理解:不只是可以起到激励士气的目的,更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日,从元宵节后的第一个工作日开始,一直到本月底期间,举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动,面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉

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    多项榜单第一,达摩院算法工程师深度揭秘让表格说话的TableQA技术

    在日常工作中,Excel 表格随处可见;在 APP 或网页中,表格是清晰友好的信息传递方式;在企业中,关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护,并且对人类理解和机器理解都比较友好,表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。 但在表格知识的查询交互中,门槛却不低:对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来,而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句(如 SQL 语句)来完成,对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下,表格问答技术(TableQA)通过将自然

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    2022中国智能语音领域最具商业合作价值企业盘点

    自2022年3月初,数据猿正式推出以“数智力·新格局”为主题的“2022行业盘点季大型主题策划活动”以来,此次涵盖❶访谈调研+❷企业盘点&内容选题合作+❸产业图谱+❹榜单/奖项于一体的半年度大型媒体策划活动受到了业界各方数百家企业的踊跃报名参与。 数据猿作为一家致力于“聚焦数智·改变商业”的数据智能产业创新服务媒体,以推动大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新技术在产业中的应用与发展为宗旨,希望以媒体的力量与方式推动产业的发展与行业的进步。 在历经数月的时间里,由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团,以及外部行业专家成员组成的终审团,通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下,最终制作形成了《2022中国智能语音领域最具商业合作价值企业盘点》 以下是本期盘点的相关内容,经数据猿整理发布:

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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