通过前面5篇内容我们了解了从基础到高级的Prompt用法，今天我们来聊聊AI的人设！
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如输入一段文本，将其转换或翻译成另一种语言，或帮助拼写和语法纠正。
你有没有想过和一台智能机器人聊天？你有没有想过让一台智能机器人为你创作诗歌、故事或歌曲？你有没有想过让一台智能机器人陪你玩游戏、学习或社交？如果你的答案是肯定的，那么你一定会对ChatGPT感兴趣。
去年圣诞节，我和我的妻子去了家乡佛罗里达的皮尔斯堡，并且经常光顾海滩上的一家当地人场所。在那儿，我们遇到了一对来自英国中部地区的夫妇。音乐很响，喝酒也很闹，所以很难听清楚。另外，即使他们“似乎”在说英语，但有时理解他们在说什么仍然是一个挑战。我以为我在澳大利亚的时光会给我足够的语言能力，但是，可惜，很多东西都超出了我的想象。不止是一般的 “soccer 是 football” 或 “trunk是 boot” 之类的困惑。
The hacker news 网站披露，黑客组织“国内小猫”（Domestic Kitten）正在进行一项新的恶意攻击活动，该活动伪装成一个翻译用程序，分发更新版本的 FurBall的Android 恶意软件。
【新智元导读】Future of Life 网站采访了 Richard Mallah 和 Ian Goodfellow，讨论 AI 在过去一年取得的进步，以及对2017年的展望。 2016年，AI 取得了一些重要的发展。我们采访了 Richard Mallah 和 Ian Goodfellow，和他们一起聊一聊 AI 在过去一年所取得的进步。Richard 是 FLI（Future of Life Institute） AI 项目的主管，他是多家AI 公司的资深顾问，创建了获得最高评价的企业文本分析平台。I
ChatGPT 自上线以来，凭借其优异的自然语言理解和输出能力，仅花 5天就成为了活跃用户过百万的现象级产品。而上一个现象级产品 instagram 花了 2 个半月。到目前为止 ChatGPT 在全球累计用户已经过亿，相信现在也有很多人在跟 ChatGPT 聊过之后相信 AI 发展的奇点已经到来。
王小新 编译自Quora 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谈神经网络中注意力机制的论文和博客都不少，但很多人还是不知道从哪看起。于是，在国外问答网站Quora上就有了这个问题：如何在自然语言处理中引入注意力机制？ Quora自家负责NLP和ML的技术主管Nikhil Dandekar做出了一个简要的回答： 概括地说，在神经网络实现预测任务时，引入注意力机制能使训练重点集中在输入数据的相关部分，忽略无关部分。 注意力是指人的心理活动指向和集中于某种事物的能力。比如说，你将很长的一句话人工从一种语言翻译
这个乘积式中的因子都是小数，其乘积会是一个十分小的数，会造成 数值下溢(numerical underflow)
不管你在世界的哪个地方，美国、巴西、法国或者亚洲的婆罗洲岛，借助机器翻译，谷歌和Facebook这类软件都可以把平台上的几乎任何文字内容都翻译成当地语言。
机器之心发布 机器之心编辑部 NIPS 2017 将于当地时间12月4日在美国长滩开幕，在此之前机器之心邀请了多位NIPS 2017 论文作者为读者做技术分享。本文是对中山大学-微软亚洲研究院联合培养
仿佛代表着计算机对世界说出来的第一句话，因为它简洁实用，所以被作为入门程序广泛使用。
随着ChatGPT的流行，不少人都有了用它来提高工作效率的需求。然而，不同的引导词（prompt）提示下，同一模型的输出结果可能大相径庭，好的prompt能释放模型的潜力，得到更有用的输出。本博文提供了一些使用的技巧和常用的prompt示例，本文持续更新……希望大家多多尝试，在评论区踊跃交流经验~
百度的 STACL（Simultaneous Translation with Anticipation and Controllable Latency）是首个拥有预判能力和可控延迟的机器同传翻译系统。它是一个能够进行高质量双语同传的自动系统，代表了自然语言处理方向的重大突破。这一技术的挑战很大一部分在于源语和目标语之间的次序差异以及现实世界同传应用的延迟需求。
Java和C语音的区别可以说是我们许多同学来咨询的重点困惑了，U妹找来了优就业研究院的老师来深入浅出地讲解一下，Java和C到底哪儿不一样！
Eudic欧路词典 for Mac是特别针对Mac苹果系统优化英文词典软件，支持Mdx扩展词库，为您提供英语翻译、每日英语听力、英语入门听力发音、VOA听力、CNN听力、四六级等英语听力资源。欧路词典Mac版完全依据苹果风格和使用习惯进行精心设计，并且提供了强大的功能。
最近使用create-react-app创建了React项目，在项目运行时，发现组件的componentDidMount方法被触发了两次.
我们这里讲的自动翻译指的是机器翻译，虽然机器翻译未必准确，但在它可以帮助我们快速实现原型，这在项目初期确实能很大地提升开发效率。
打开小程序后，从顶部菜单可以看到，其主要分为「聊天」和「灵感」两大页面。「聊天」页面，就是和AI对话的地方。顶部菜单还有一个「灵感」页面，里面集成了一些现成的AI工具。
block: 英语翻译过来是“块”意思，就跟小时候玩过的积木方块一样，一块一块往上搭。 inline: 英语翻译过来就是“内联”的意思，内联不好理解，我的理解就是行内元素； block和inline都是比较通俗的说法，block应该是“block-level elments”(块级元素)，inline应该是“inline elements”（行内元素） 细节对比： display:block的元素; 1、在网页中会单独占一行，默认情况下他的宽度是填满父级宽度，即使他的宽度比浏览器窗口小很多也不会让后面的
ChatGPT 是由创建 GPT-3 的公司 OpenAI 创建的高级聊天机器人。用户可以向 ChatGPT 提出关于任何主题的开放式问题，并收到专门针对该问题生成的回复。
越来越多的小伙伴们加入到 AI 课程的字幕翻译队伍。在这些翻译同学中，有些是 AI 相关领域的学生或从业者，有些是纯粹的知识爱好者，很多同学并未上过英语翻译课程，未经受过专门的翻译技巧培训。
自然语言理解（NLU）和语言翻译是一系列重要应用的关键，包括大规模识别和删除有害内容，以及连接世界各地不同语言的人们。尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。
你一年的8760小时 思维导图 — Let me come up with some ideas. — ----------------------------------- 世界如此之大，做一个什么
如果你企业类似美国苹果公司，那么就不需要网站营销，有国家大力支持和资本媒体的全方位全媒体炒作。
作者 | Yiqin Fu 最近一个德国的 AI 创业公司 DeepL 很火。他们说自己的机器翻译在盲测中秒杀竞品。DeepL 支持“英德法西意荷波”七种语言，汉、日、俄仍在开发中。 我不是深度学习/NLP 专家，只是作为语言和文学爱好者比较好奇现在机器翻译的水平。如果机器翻译能完全替代人类翻译，一定是先从英-法，英-德，英-西这几种组合开始的。所以这里我们测试机器的西班牙语—英语翻译，分别比较西语原文、DeepL、谷歌和专业译者（如果有）。 原材料是我提前选好的。按照我设想的难度从低到高分别是： 阿根
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功，但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日，有研究者提出一种无监督新方法，无需使用平行语料库
好了，今天的分享暂时到这里，gpt4的食用指南还有很多类别，下篇文章我们继续探讨如何让gpt4充当不同的角色。有什么问题欢迎大家一起和Tom交流和讨论。
玩转AI - 100个GPT 提示词大全：https://lb8kbu4q8a.feishu.cn/docx/UEVFdI87Doipt0xxWvTc7esEnPc
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。
编程从某种意义来说，是人类是将想法变为计算机可以理解和执行的指令的过程，这一过程需要程序员融入自己的算法思路，并且用固定的语法将程序写出来。
【新智元导读】谷歌今日更新博客，介绍了谷歌神经机器翻译系统重大更新，实现了用单一模型对多语种通用表征。这种新的模型体积不仅与多语言翻译模型一样，参数相同，而且速度更快、质量更高。不仅如此，系统还实现“零数据翻译”，也即能够在从来没有见过的语言之间进行翻译。这意味着传说中的“巴别塔”有望成真。 （文／Mike Schuster，Melvin Johnson，Nikhil Thorat）过去10年中，谷歌翻译已从仅支持几种语言发展到了支持 103 种，每天翻译超过了 1400 亿字。为了实现这一点，我们需要构建
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 翻译一直是Facebook人工智能研究中最重要的应用之一。毕竟，Facebook的总目标是“让世界更开放、更互联”。对于这种目标的实现，多种多样的语言是一个明显的障碍。为了跨越这一障碍，Facebook本周公布了一种创新的机器学习翻译方法，据称速度比竞争对手快9倍。 目前，这项工作仍停留在研究阶段，Facebook公开了论文，并在GitHub上开源了相关代码。 但该技术尚未被集成至Facebook的产品，Facebook人工智能实验室的研究人员Mi
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
选自Caffe2 Blog 机器之心编译 近日，Facebook 共享了 Caffe2 在支持循环神经网络（RNN）方面的最新成果。在 Caffe2 RNN 中，最突出的亮点是几乎零开销的 RNN 引擎，它不仅可执行任意 RNN 单元且难以置信地灵活，还可以进行束搜索；Caffe2 RNN 还允许每块 GPU 使用大批量数据进行训练，并实现了所谓的静态 RNN。通过 Caffe2 RNN，Facebook 的神经机器翻译的效率提升高达 2.5x，Facebook 全部的机器翻译模型从基于短语的系统转换为所有
近年来，由于深度学习和神经网络的进步，机器翻译得到了极大的进步。然而，神经网络的问题在于人们不知道它们内部发生了什么，这意味着很难解决它们的错误。
随着全球化进程的加速和国际交流的不断增加，人们对于跨语言沟通的需求也在不断增加。如果机器能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言，则将大大提高沟通效率，促进文化交流，推动经济发展，有助于加强不同国家和地区之间的友好往来。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
去年，谷歌发布了 Google Neural Machine Translation (GNMT)，即谷歌神经机器翻译，一个 sequence-to-sequence (“seq2seq”) 的模型。现在，它已经用于谷歌翻译的产品系统。 虽然消费者感受到的提升并不十分明显，谷歌宣称，GNMT 对翻译质量带来了巨大飞跃。 但谷歌想做的显然不止于此。其在官方博客表示：“由于外部研究人员无法获取训练这些模型的框架，GNMT 的影响力受到了束缚。” 如何把该技术的影响力最大化？答案只有一个——开源。 因而，谷歌
我之前用Windows的时，在写markdown时最喜欢用的是MarkdownPad2，主要习惯了它的快捷键，所以在Windows平台的时候一直都没换
刚刚，OpenAI发布了Codex的改进版本，API以私有测试版的形式发布出来，可以将自然语言转换为代码的AI系统。
大概意思就是此参数是已经弃用的， 原来的参数chrome_options是被新的参数options替换了；
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
当今世界随着大数据、人工智能算法、云计算等技术的发展机器翻译技术又掀起一波新浪潮。伴随着该项技术不断发展的是一场由战争与压迫转为和平与发展的历史，同时这项技术的发展背后亦隐藏着巨大的权力纠纷。
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摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
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