作者：李航、吕正东、尚利锋 前言 我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处理）。实现这些自然语言对话系统的基本技术可以分为两大类，基于规则的和基于数据的。你也许想知道对话系统的基本原理是怎样的？特别是如何用数据驱动的方式构建一个对话系统？ 最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
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？
近日，上海数字大脑研究院孵化的独立初创企业谜题科技（Enigma Tech）发布了 AIGA（人工智能生成动作）系统 Enigma Alpha，实现了自然语言对话交互、工具增强的自然语言对话交互、以自然语言为接口的物理/虚拟世界交互和通用决策 AI App 构建工具等功能。Enigma Alpha 集成了完整的前后端交互系统、稳定的决策大模型及自然语言大模型服务，为用户带来更加智能和便捷的服务。 Enigma Alpha 具备强大的自然语言理解与决策指令/动作生成能力，能够实现自然语言对话生成、工具增强的
【新智元导读】一篇在 ArXiv 上非常火的文章《自然语言对抗生成》引发了 Yann LeCun 和 Yoav Goldberg 的激烈论战。Yoav Goldberg 措辞激烈：“拜托你们这帮搞深度学习的人，别再抓着语言不放并声称自己已经解决语言的问题了！” Yann LeCun 则一脸惊愕：“这言论居然来自 Yoav ？他自己也在从事将深度学习应用于 NLP 的研究啊！”二人的论战，更直接涉及了 ArXiv 的模式及所谓的“占坑现象”。同时，也凸显了 NLP 领域语言学家和计算机科学家那暂且平息却远未消
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个广泛而复杂的领域，涉及许多相关的概念和技术。理解这些概念及其相互关系，可以帮助我们更好地掌握人工智能的整体结构和发展趋势。以下是一些主要概念的总结：
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
最近百度组织架构调整一则消息，值得关注：度秘升级为事业部，由原微软小冰创造者之一的景鲲担任总经理，直接向CEO陆奇汇报。 事实上，2017 年度秘已经占据了不少新闻版面。比如在 2017 CES 上，由度秘研发的 DuerOS 正式亮相，这是一个基于语音交互的新一代人工智能操作系统，同时还联合小鱼在家一起推出了个人助理机器人，该产品也被 CNN 评为 2017 CES 上 14 项最酷产品之一。此次升级度秘事业部，也彰显出度秘、DuerOS在百度整个人工智能布局里的重要地位。 一、度秘是什么？ 度秘（英文名
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人，近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现，有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化，另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话？自然语言对话的挑战在什么地方？未来可能会有哪些突破，以及需要重点研究与开发哪些技术？
编者按：12月18日，腾讯大数据峰会暨KDD China技术峰会在深圳举行，华为诺亚方舟实验室主任李航博士在会上做了题为《自然语言处理中的深度学习：过去、现在和未来》的演讲，AI科技评论根据现场演讲整
引言： 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域的一个重要突破是开放式AI语言模型。OpenAI的ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，已经引起了广泛关注。在本文中，我们将探索ChatGPT的使用流程，帮助AI初学者了解如何使用这一强大工具。
华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任李航认为，机器学习、数据挖掘和人工智能的研究，对华为未来的智能通信网络、智能企业管理、智能信息助手三个应用方向很有帮助，比如机器学习对SDN的控制能力、网络优化、人机
选自Facebook 作者：Alexandre Lebrun等 参与：李泽南、微胖 深度学习盛会 ICLR 2017 正在法国的土伦举行，Facebook 在大会前夕对人工智能实验室 FAIR 近期在
自然语言（人类语言）与编程语言之间有着很多惊人的相似之处。前些天我做了一个关于这两种语言相似性的讨论，惊讶地发现自己很容易就找到了它们之间的许多共同点。 然而实际上，两种语言之间具有如此多的相同之处也尚在情理之中，这两种形式的语言都是非常基础层面上的语言，它们本质上是为同一个目的服务的——那就是沟通。尤其是用来沟通思想和表达方式，有时也可以用来传达指令。 编程语言之间的相似之处比人们乍看上去的还要多得多。这意味着如果你很了解某一门编程语言，学习其他编程语言（至少同类型的编程语言）就变得十分容易。最开始的两种
李航认为，深度学习时代的到来是统计学习发展的必然趋势，今后若干年里深度学习还将是研究的热点，会有很多新技术开发出来，利用深度学习的应用也会有革命性的进步。尽管深度学习目前还停留在“复杂的模式识别（pattern recognition）”层面上，但它仍是最有效的方法，会极大推动人工智能的进步。 “如果把实现人工智能的理想比喻为登月，那么有些方法看起来好像是在爬树、在登山，基本不可行，而深度学习的方法好像是在做火箭，它至少能把我们带出地球大气圈，虽然可能还不能达到登月的目的。”他说。 李航还透露，诺亚方舟实验
竹间智能专栏 作者：自然语言与深度学习小组 自然语言是人类知识的抽象浓缩表示，而自然语言理解是人工智能研究领域中极具挑战的一个分支。上次，《自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？》中，我们已经讲到，2016 年是深度学习大潮冲击 NLP 的一年，通过去年一年的努力，深度学习在 NLP 领域已经站稳了脚跟。其中，对话交互系统已经成为一个重要的应用研究领域，2017 年的自然语言对话系统，将开创一个新的人机交互时代。 通过深度学习和其他机器学习技术的模型组合，竹间智能也已初步实现了自然语言对话中
该AI大模型由网易数帆投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项”评选。
本周一，Stability AI 开源了小体量预训练模型 Stable Code Instruct 3B。
大约在2030年左右， 出现了一个叫做X的语言，它既能做系统级开发（操作系统、数据库、编译器）， 也能做服务器端的开发，手机端，Web端都不在话下。
【新智元导读】在FAIR和蒙特利尔大学合作的最新研究中，研究人员首次将实验中将感知、行动和使用自然语言交互达成目标这三个任务结合在一起：让两个Bot使用自然语言对话，让“导游bot”将“游客bot”带到指定地点，而且导航成功率超越了人类。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指用计算机来处理、理解以及运用人类的自然语言(如中文、英文等)，从而实现机器和人类更平等、更流畅地沟通交流。只有当计算机具备了NLP能力，机器才算实现了真正的智能。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Java8新特征Lambda表达式，读作λ表达式，它实质属于函数式编程的概念，要理解函数式编程的产生目的，就要先理解匿名内部类。lambda写的好可以极大的减少代码冗余，同时可读性也好过冗长的内部类，匿名类。
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
图的左侧是2020年发布的JS UI框架的架构示意图。它主要支持类Web的前端开发范式，通过DSL（domain-specific language，领域特定语言）转换层，跨语言对接到声明式UI后端引擎，并结合JS引擎完成整体UI渲染。
1.标题：Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments
ChatGPT 是一款自然语言处理的人工智能机器人，是由 OpenAI 公司开发的一种先进技术。作为一款基于大数据训练的语言模型，它可模拟大量的言论和场景进行训练，并能够自动回答用户提问和模拟对话。ChatGPT 在语言理解、自动回答、自然语言生成等方面表现出了非常强大的技术实力，其精准度和语义理解能力让许多用户惊叹不已。
机器之心专栏 作者：蔡泽枫、李翔宇 阿里巴巴达摩院联合中国科学院深圳先进技术研究院提出面向多轮 Text-to-SQL 语义解析的 SQL 查询语句导向型预训练模型 STAR。 目前高速发展的互联网时代中，各种类型的数据不断涌现，其中，我们较为常用的就有表格数据，表格作为一种通用的结构化数据，我们可以根据需求设计 SQL 查询语句来获得表格中的知识，但是往往需要较高的设计成本以及学习成本。此时，Text-to-SQL 解析任务显得格外重要，而根据对话场景的不同，还分为单轮 Text-to-SQL 解析和多轮
AI科技评论按：在 ICLR 2017 举办之际，FAIR实验室撰文展示了团队在理解对话所做的研究和贡献，AI科技评论进行编译，未经许可不得转载。 建立一个有效的对话系统 在 Facebook 的人工智能研究中心（FAIR），理解对话一直被认为是一个宏大和长期的 AI 研究目标。 一个真正有效的对话系统应该是一项辅助性的技术，这个系统很可能包括一个可以用自然语言与人类交流的与聊天机器人类似的系统。它可以帮助人们更好地理解周围的世界，更有效地和周围的人进行交流，消除沟通上的障碍。随着数字化内容的不断增多，
TLDR: 当前将大语言模型用于推荐系统存在三方面问题：1）大语言模型不在推荐系统数据上训练，并且推荐数据通常不公开可用。2）用户交互数据通常与自然语言文本模式不同，无法确定大语言模型能否从交互数据中学习到更多的重要知识。3）难以同时适配不同的用例训练。为解决以上限制，本文提出了一个物品语言模型，其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成，前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示，后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。本文进行了大量的实验，证明了语言对齐和用户交互知识在物品编码器中的重要性。
可能每天大家都会使用各种自然语言对话系统，今天我想跟大家分享一下对对话技术的一些观点。
# 如下add_2是一个lambda函数，把add这个两参数函数变为了一个单参数的函数，这被称为柯里化
今天为大家介绍的是来自Dylan Slack团队的一篇论文。人们越来越多地使用机器学习（ML）模型，但模型变得越来越复杂，难以理解。为了理解复杂的模型，研究人员提出了解释模型预测的技术。然而，实际操作中难以使用可解释性方法，因为他们不知道应该选择哪种解释以及如何解释这种解释。在这里，作者通过提出TalkToModel来解决使用可解释性方法的挑战：一个通过自然语言对话解释ML模型的交互式对话系统。
机器之心深入调研网易，发布70页报告深度解密「别人家」的AI技术团队如何驾驭技术、实现业务发展。开始抄作业吧！附下载链接，拿走不谢！ 身处「增长要靠技术造」的后移动互联网时代，AI技术团队要如何走出发顶会论文容易，实现业务增长难的怪圈？ 面对不断迭代的AI技术，业务团队又应如何挑选合作伙伴，与何种架构思路的AI技术团队合作，才能行之有效地为自身插上AI的翅膀？ 在充满无限可能的未来，自带颠覆属性的AI技术又将在哪些方面带来潜在的变革？哪些前沿AI技术值得关注布局？ 在联合网易智企团队共同开展了为期数月的调
摘 要：在人类进化的长河中，语音和语言对人类智能自然选择起了独一无二的作用。可以毫不夸张的说是语音和语言推动了有别于动物的人类智能。在人工智能进化的短暂历史中，深度学习、大数据和大计算是实现我们人工智能远景的重要基础。语音和语言之进化对人工智能的重要意义毫不亚于语音和语言对人类进化的决定性作用。我会简单介绍我们在神经网络会话语音识别、 神经网络语音合成和神经网络机器翻译是怎样取得了可以媲美人类水平的重大突破。虽然在感知智能方便取得了这些突破，我们在认知领域的进展还非常有限。自然语言理解关系到知识的传承和人工智能的最核心认知智能问题。认知智能的进步对人工智能和人类智能起着决定性的作用。这一重大挑战还需要我们几代人不懈的努力才能真正实现我们的远景。
过去的十年，是以神经网络、深度学习为代表的新一代 AI 算法在计算机视觉、自然语言及语音等领域取得了革命性进展的十年；过去的十年，同样也是全球范围内移动互联网、多媒体互联网与各行各业深度融合，数字科技不断为社会发展带来惊喜的黄金十年。
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
以后不管你使用word、ppt、Excel、outlook、teams、power platform，以及其他微软全家桶，都有了一个自然语言接口了，对着空白界面说出自然语言，就可以借助AI轻松完成你的工作了。
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为“胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
AI 科技评论按：Facebook AI 研究院（FAIR）日前撰写了一篇长文章，介绍了自己在基于图像的自然语言对话系统方面的研究方向以及现有的研究成果。 图像理解和自然语言对话系统都是当前的热门研究
是由 OpenAI 开发的一种基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）技术的聊天型人工智能模型。
prompt 通常指的是一个输入的文本段落或短语，作为生成模型输出的起点或引导。prompt 可以是一个问题、一段文字描述、一段对话或任何形式的文本输入，模型会基于 prompt 所提供的上下文和语义信息，生成相应的输出文本。
ChatGPT丨小智ai丨chatgpt丨人工智能丨OpenAI丨聊天机器人丨AI语音助手丨GPT-3.5丨开源AI平台
Google的目标是致力于解决长期问题，重点是那些在日常生活中能极大帮助人们的问题。为了在2019年实现这一目标，Google Research基础研究的多个领域取得了进展，并将研究成果应用于医疗保健和机器人等新兴领域，开放了大量源代码，并继续与产品团队合作，构建对用户更有帮助的工具和服务。
目前，神经机器翻译（NMT）已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。近期的工作开始探索去扩展这种办法以支持多语言之间的翻译，也就是通过只训练一个模型就能够支持在多个语言之间的翻译。
【导语】为了加速自然语言处理 (NLP) 在更多语言上实现零样本迁移学习 (zero-shot transfer learning)，Facebook 研究者扩展并增强了 LASER (Language-Agnostic Sentence Representations) 工具包，并在近期开源了这个项目。
【新智元导读】今日 arXiv 最火论文之一，作者包括著名的《深度学习》（Deep Learning）一书的作者 Aaron Courville。论文用 GAN 解决自然语言处理问题，“在中国诗词数据集上取得目前最好结果”。研究人员表示，他们为训练 GAN 生成自然语言提供了一种直接有效的方法。作者表示，接下来他们想探索 GAN 在 NLP 其他领域的应用，比如非目标导向的对话系统。 对抗生成网络（GAN）是眼下的热词，而使用 GAN 做自然语言处理（NLP）则一直是业界关注的问题。日前，包括“Deep L
随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的
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