11月6日，腾讯智能对话平台产品团队在开发者大会动手实验室上，由腾讯高级工程师孙栎倩老师分享了在腾讯智能平台上操作机器人开发步骤：
随着人工智能时代的到来，大模型的技术日新月异，我们不仅仅满足于文字之间的交互，希望能够有更近一步的交流。既然现在文字已经能够很好的模拟人类了，那随之而来的，是不是我们能够通过模拟人类交流的方式来交互。
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。
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前不久，微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）Track 2 赛道的冠军。
近日，全球首届任务导向型多轮对话系统挑战赛——JDDC大赛圆满落下帷幕。看过小编的实况报道，不少小伙伴后台留言不过瘾，希望小编深度回顾颁奖典礼全程内容。今天小编就为大家一一盘点全球首届任务导向型多轮对话系统挑战赛的亮点回顾。
导读：来自微软研究院的高剑锋， Michel Galley ，以及来自 Google的李力鸿， 在今年的7月8日的SIGIR 2018， 以及7月15日的 ACL2018上，做出关于神经网络方法在对话系统中的应用的报告。
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
本文是《智能对话机器人开发实战案例剖析》系列的第2篇：智能对话机器人分类标准，旨在对智能对话系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程，发布在网易云课堂。
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。
自然语言处理（NLP）在对话系统领域的应用越来越广泛，为人机交互提供了更智能、更自然的体验。本文将深入研究NLP在对话系统中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
RAKsmart云服务器是一种基于云计算的虚拟化服务器，可以为用户提供高效稳定的计算资源。使用RAKsmart云服务器连接ChatGPT可以为用户提供一个高质量、稳定的人工智能对话系统，为用户提供良好的体验。
本文是《智能对话机器人开发实战案例剖析》系列的第3篇：智能对话机器人典型案例，旨在对智能对话系统的进行一个系统性的介绍。相关内容已同步录制成视频课程，发布在CSDN学院。
近日，在第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）上，首次亮相的微信智言团队一路过关斩将，最终拿下冠军。
人工智能时代，以智能对话机器人为最核心的技术应用方向之一，实现人机之间通过自然语言的沟通和交流，是智能人机对话机器人的核心目标之一。尤其是Google Assistant 语音助手近期的卓越表现，如何开发智能对话机器人系统，成为一个新的热点。本文是系列文章的第一部分，旨在较少智能对话系统的进行一个全面和具体的介绍。相关内容已同步录制成视频课程，发布网易云课堂，CSDN学院，《智能对话机器人实战开发案例剖析》。
1966 年，一个由 MAD-SLIP 程式语言编写，在 36 位元架构的 IBM 7094 大型电脑上运作，所有程式编码仅有 200 行左右的聊天机器人，被 MIT 的德裔电脑科学家 Joseph Weizenbaum 发明出来，名叫“Eliza”。
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）在游戏开发中的应用逐渐成为一项颇具创新性的趋势。本文将深入探讨NLP技术在游戏开发中的各个方面的应用，从智能对话系统到情感分析，展示NLP如何为游戏带来更深层次的沉浸感和个性化体验。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
10月18日，全球首届任务导向型多轮对话系统挑战赛 - JDDC 大赛总决赛正式落下帷幕。经过激烈角逐,共有 6 只队伍进入决赛技术答辩环节，最终来自复旦大学的「南苏州路与圆明园路交叉口」队获得此次大赛冠军，独得 50W 元奖金激励。此次冠军队在比赛中使用了语义匹配模型，借助额外的外部数据挖掘和情感分析技术，有机地将不同方法整合在一个系统的架构里。这大大提升了方案的实际落地可行性，将这套技术方案应用于京东智能客服场景，能够进一步提升用户体验和满意度。决赛还有多位人工智能领域技术大咖到场，共同探讨了智能对话的未来发展之路。
ChatGPT 是一个基于语言模型 GPT-3.5 的聊天机器人，ChatGPT模型是Instruct GPT的姊妹模型（siblingmodel），使用强化学习和人类反馈来更好地使语言模型与人类指令保持一致。
ChatGPT是一款基于人工智能的语言模型，它可以自动地生成文本，回答问题，完成翻译等任务。ChatGPT是由OpenAI公司开发的，使用了神经网络和深度学习技术。它可以帮助用户自动生成文本，以及模拟人类语言表达的思维模式。
自动驾驶、元宇宙与人工智能三体合一。 作者 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 “我很庆幸能陪在你身边，通过你的目光看世界（I'm so happy I get to be next to you and look at the world through your eyes.）。" 这是影片《Her》中的一句台词，由AI语音助手Samantha对男主角说出。这句话对于迷失在钢铁森林中，感到失落而无力的男主角来说是莫大的安慰。 Samantha是一款几乎万能的自我学习型操作系统。她能帮助男主角筛选出最优秀的信件，发
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
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、分析和生成人类语言。近年来，深度学习技术的发展为NLP带来了革命性的变革，使得计算机在处理自然语言方面取得了惊人的进展。本文将深入探讨深度学习在自然语言处理中的十大应用领域，并通过代码示例加深理解。
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
智能客户服务是近年来在业务和技术领域崭露头角的热门话题，其核心是利用自然语言处理（NLP）技术来提升客户服务的效率和质量。本文将全面探讨NLP在智能客户服务中的关键应用，包括自动问答系统、情感分析、多语言支持等方面。通过详细的示例和实际案例，我们将深入了解如何利用NLP技术构建智能客户服务系统，以及这一趋势在未来的发展前景。
选自sigirdawnet 作者：Wenjie Wang等 机器之心编译 参与：Panda 目前大多数基于生成的对话系统都会有很多回答让人觉得呆板无趣，无法进行有意思的长时间聊天。近日，山东大学和清华大学的研究者联合提出了一种使用深度模型来对话题进行延展和深入的方法 DAWnet。该方法能有效地让多轮对话系统给出的答复更加生动有趣，从而有助于实现人与机器的长时间聊天对话。机器之心对该研究论文进行了摘要编译。此外，研究者还公布了他们在本论文中所构建的数据集以及相关代码和参数设置。 论文、数据和代码地址：htt
8月7日-8月9日，2020年全球人工智能和机器人峰会（简称“CCF-GAIR 2020”）在深圳如期举办！CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办，以“AI新基建 产业新机遇”为大会主题，致力打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。
对话系统作为人机交互领域的重要研究方向，在现实生活和技术领域具有广泛的应用。它的重要性体现在以下几个方面。 首先，对话系统能够提供自然、直观的人机交互方式。传统的人机交互方式主要依靠键盘、鼠标等输入设备，但对于一些用户，使用自然语言进行对话更加便捷和直观。对话系统通过语音识别和自然语言处理技术，能够理解用户的语言输入，并以自然语言的形式回复用户，使用户能够像与人类对话一样与计算机交流。 其次，对话系统在实现智能个人助理、智能客服和虚拟人物等领域具有重要应用。智能个人助理可以帮助用户处理日常事务、提供个性化的推荐和建议，提升用户的生活品质。智能客服能够为用户提供实时的技术支持和服务，提高客户满意度。虚拟人物则能够与用户进行情感交流、提供娱乐和教育等功能。 此外，对话系统在知识获取和信息检索方面发挥着重要作用。对话系统可以与用户进行语义理解和意图识别，从海量的数据中提取有用的信息，为用户提供准确、实时的答案和解决方案。对话系统还可以通过与用户的对话交互，逐步获取并更新知识库，实现知识的持续积累和更新。 最后，对话系统的发展也推动了人工智能技术的进步。为了实现对话系统的自动化、智能化，需要运用自然语言处理、机器学习、深度学习等前沿技术。对话系统的研究和应用促进了这些技术的发展，提升了人工智能在其他领域的应用水平。
目前人工智能与深度学习顺应了互联网时代潮流，人机对话已经成为目前人工智能领域中非常热门的处理技术。其中基于深度学习的人机对话交换系统（智能机器人）是人工智能最有潜力的领域，甚至被称作人工智能的皇冠。相对于传统的页面简单交互，人机对话系统更能读懂你的内心世界与想法。
在当今快节奏的工作环境中，提高工作效率是每个人都追求的目标。随着人工智能技术的发展，ChatGPT作为一种先进的自然语言处理模型，为我们提供了一种全新的工具，可以帮助我们更加高效地完成工作任务。本文将探讨如何利用ChatGPT提升工作效率，包括其基本原理、常见应用场景以及实际操作技巧等方面。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架结合了强大的信息检索能力和生成模型的能力，允许系统从海量数据中检索相关信息，并基于这些信息生成准确、丰富的回答。随着大语言模型和智能问答技术的崛起，RAG 凭借其独特的结合检索和生成能力，在提供丰富对话式体验和高效文档管理方面成为了行业的热点。
本文是对发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文“Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation（面向可量化的对话连贯性评估）”的解读。
“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择 总有一
语义理解简单来说，就是让计算机听懂用户说了什么，然后可以进一步回答用户的问题或与用户对话。这类技术在现实场景中的应用有大家比较熟知的微软小冰与百度度秘。锤子手机中 Bigbang 功能也是基于语义理解技术中的语义分析功能进行的创新。本期公开课请到了开放域聊天和 chatbot 顶尖专家——三角兽科技的 CTO 亓超，为大家揭开机器人聊天的秘密。 嘉宾介绍： 亓超，自然语言处理方向硕士，AI领域开放域聊天和chatbot顶尖专家，10年科研与工程经验。 曾在佳能、腾讯、阿里负责推荐算法和人机对话系统研发；20
最近，人工智能领域的后起之秀Facebook着实火了一把。根据2017 年6 月17 日美国《大西洋月刊》的报道，Facebook人工智能实验室设计的两个聊天机器人在谈判的训练中，发展出了一种全新的、只有它们自己能够理解的语言。这一爆炸性的消息一时间引得各路媒体蜂拥而至，煞有介事地讨论着人工智能如何颠覆人类对语言的理解，进而联想到人工智能会不会进化为热映新片《异形：契约》中戴维的角色，人类的命运仿佛又被推上了风口浪尖。
Beam Search并不是很陌生的算法，它和深度优先算法、广度优先算法一样都曾被使用于树结构的搜索。本文重提Beam Search主要是因为在智能对话生成式模型中，Beam Search被应用在解码过程。而对话系统的生成式模型，本公众号也曾经进行过介绍。 本文主要解决如下三个问题： Q1： 在生成式对话系统中，为什么会使用Beam Search算法？ Q2： Beam Search的具体原理是什么？ Q3： 对话系统中，为生成更好的回复，对Beam Search可以做什么改进？ 对于Q1，首先就要回顾一下
文 / 张佳 大纲 / ChatGPT 封面图 / MidJourney 爆火的 ChatGPT 与未来的交互基建 如果你还不知道 ChatGPT 是什么，下面是通过与 ChatGPT 对话，让它对“自己”的介绍： （左右滑动查看图片） 如 ChatGPT 介绍，它“ 更适合处理实时、对话性质的问题，并具有更好的多轮对话能力和记忆能力。” 这使得基于 Chatbot 的「对话式服务」将有更好的体验。 句子互动创始人李佳芮作为全球最大的 RPA 聊天机器人开源框架 Wechaty 的
AI 科技评论按：如今，已渗透到人类生活方方面面的对话 AI ，成为了连接人类与 AI 技术最紧密的一根纽带。然而，自然语言对话技术目前存在的难以克服的挑战，也常让对话 AI 在与人类的交互过程中发生一些令人啼笑皆非的故事。目前距离类人智能还差上那么一截的对话 AI，到底该如何寻求发展与突破？
开发一个智能对话系统1，不仅模仿人类对话，而且回答有关电影明星的最新新闻到爱因斯坦相对论等主题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，是目前运行时间最长的目标之一。 AI。直到最近，目标一直难以捉摸。然而，现在，我们正在学术研究界和行业中观察到有希望的结果，因为大量的会话数据可用于培训，并且深度学习（DL）和强化学习（RL）的突破应用于会话AI。
对于开发者来说，又有一个新的NLP工具箱可以使用了，代号PaddleNLP，目前已开源。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP
10 月 31 日，在北京智源大会上，京东集团副总裁兼人工智能事业部总裁、智源-京东联合实验室主任周伯文，斯坦福人工智能实验室负责人（SAIL）Christopher Manning，以《Next NLP Frontier After Deep Learning: A Conversation about Conversation and Beyond》为题，从语义、语境和知识，当前NLP的典型技术或应用以及以任务为导向的多轮和多模态对话三大部分出发，对下一个自然语言处理最前沿的课题展开尖峰对话。
作者丨宋佳 最近，“谷歌研究院称AI已具备人格”登上热搜，谷歌程序员Blake Lemoine和他测试的对话AI系统LaMDA聊了很久，对其能力感到十分惊讶。在公开的聊天记录中，LaMDA竟然说出了“我希望每个人都明白，我是一个人”的言论，令人吃惊。于是，Blake Lemoine下了个结论：LaMDA 可能已经具备人格了。 谷歌、谷歌的批评者、AI业界对待这件事的看法形成了空前一致：这人是不是有病？谷歌公司和报道此事的《华盛顿邮报》，都委婉地表示Blake Lemoine的脑子可能真的有点乱。谷歌已经
自然语言理解（NLP）素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉，这也意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展。
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