【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——决策树的完整性学习教程，后续会推出主题模型、PyTorch、WebCollector爬
KDD，国际数据挖掘与知识发现大会，全称：ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and DataMining，是数据挖掘领域国际最高级别会议。
本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook
【导读】主题知识树是专知的核心结构之一，为构建结构化、体系化、链路化的知识内容库提供基础设施，以及进一步支持个性化主题定制、主题链路知识学习、智能搜索、探索发现等智能应用提供保障。今天为大家简单介绍主题知识树的定义、构建方法和应用，希望大家喜欢，也请多多探讨。 背景 在前面的文章《专知，一个新的认知方式》，我们解释了做专知的思考。面向移动互联时代，我们做两点事情： 一是如何有效生产筛选出专业、可信、优质的内容知识，直达用户需求，解决“专”的问题； 二是如何从自由机制产生的碎片化、乱序、非结构化的内容数据中
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/427.html
作 者 苏博览，腾讯互动娱乐高级研究员 原文首发于知乎专栏 - 第九艺术魅影 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 本文内容包含以下章节： Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法。这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中。在讲
前言： 本文是根据的文章Introduction to Monte Carlo Tree Search by Jeff Bradberry所写。 Jeff Bradberry还提供了一整套的例子，用python写的。 board game server board game client Tic Tac Toe board AI implementation of Tic Tac Toe 阿袁工作的第一天 - 蒙特卡罗树搜索算法 - 游戏的通用接口board 和 player 阿袁看到阿静最近在学
设立CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告交流活动，其主要目的是为参与基金项目的青年学者、企业研发专家及项目相关的研究型人才提供一个广泛而专业的学术交流平台。 项目组将定期邀请学界学者与企业研发专家举行在线或线下学术研讨会，讨论专项研究课题，分享最新的研究及实践成果。 基金期待大家在这个平台上自由地进行分享，理性地进行讨论，从而碰撞出更为闪耀的学术火花。通过丰富的学术与思想交流，基金期待更好地助力参与者在产学研合作过程中拓宽学术视野，提升实践能力，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 报告时间：2019年
之前我曾在《分享集锦：哈佛 Web 开发教程、HTTP 状态码速学、阿里 AI 算法工程师手册、机器学习书籍》中提及过一本由阿里巴巴工程师撰写的一本算法手册，前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册，今天转给大家看下。
AIGC（AI生成内容）与元宇宙依旧处在着极大的应用落地爆发期，社区紧跟国际国内热点话题与最前沿的技术应用突破，除了在日更推文中与大家分享优质的知识信息，我们也在社群知识库中归纳整理了最干货的知识信息体系。
数学定理证明一直被视为构建智能机器的关键能力。证明一个特定的猜想是真是假，需要使用符号推理等数学知识，比简单的识别、分类等任务要难得多。
这本《AI 算法工程师手册》已正式开源，无需购买纸质书籍，可以直接在线阅读，体验感爆棚。在线阅读地址为：
安妮 编译整理 纽约大学心理学和神经科学教授马库斯（Gary Marcus）坚信AlphaZero仍依赖于一些人类知识，也曾在AlphaZero解读现场这样diss哈萨比斯。 可能觉得说得不够，近日，马库斯在arXiv发布了本月第二篇长文Innateness, AlphaZero, and Artificial Intelligence，继续论证AlphaZero“可以在没有人类指导的情况下训练到超过人类水平”的说法被夸大了。 “当代人工智能论文(通常)用了一个‘相当不错的’具体结果，对更广泛的主题做出了
这次春招实习，一共面了7家公司，经历了20多轮面试，拿了6家offer，最终选择了腾讯的CDG腾讯广告部门，推荐算法岗位，base深圳。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
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Slack 的工程团队最近发表了一篇文章，分享了他们如何使用大型语言模型（LLM）自动将 15000 个单元和集成测试 从 Enzyme 迁移到 React Testing Library (RTL)。通过结合抽象语法树（AST）和 AI 驱动的自动化方法，Slack 实现了 80% 的转换成功率，显著减少了手动工作量，展示了 AI 在简化复杂开发任务方面的潜力。
麻将无疑是我国最家喻户晓，老少咸宜的一项棋牌游戏。近年来，随着人工智能在围棋、德州扑克、Dota、星际争霸等众多游戏中获得亮眼的成绩，AI 在麻将领域却一直缺少跨越性的突破。
本文为你推荐名叫AI Learning的GitHub资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧。
什么是 MCTS？ 全称 Monte Carlo Tree Search，是一种人工智能问题中做出最优决策的方法，一般是在组合博弈中的行动（move）规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。 MCTS 受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身，MCTS 理论上可以被用在以 {状态 state，行动 action} 对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。 ---- 基本算法 基本的 MCTS 算法非常简单：根据模拟的输出结果，按照节点构造搜
来源：机器之心 本文为约5102字，建议阅读10分钟本文介绍了清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。 在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目
AAAI 是人工智能领域的顶级国际会议之一。今年的 AAAI 2020 是第 34届，于2月7日至12日在美国纽约举行。
2023年5月16日，在《收获》杂志65周年庆典上，莫言说他想给余华准备颁奖词，但准备了几天也没想出来，最后，他在ChatGPT上输入“活着”“拔牙”“文城”等关键词，瞬间生成1000多字的颁奖词，并且还是莎士比亚风格的赞语，实在让人忍俊不禁。
机器之心报道 演讲：周伯文 编辑：shanshan 以人为中心的 AI 才是真正有活力的 AI。 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，清华大学惠妍讲席教授、IEEE/CAAI Fellow、衔远科技创始人周伯文发表主题演讲《多模态人工智能进展与可信赖 AI：从原则到实践》。 在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内，可信赖 AI 也正逐渐成为学术界和工业界研究和关注的热点问题。但是，可信赖 AI 依然面临
本手册分为三章，你能获得什么： 一、设计师为什么需要结构化思维：有脑就懂的结构化思维和实践原理。 二、 如何系统化地进行学习：化整为零的设计学习和知识输入技巧。<<<We are here 三、如何有效组织设计输出：有手就会的设计输出技巧与表达实战能力。 一、点亮技能树：体系化输入 上期文章我们讲完设计师为什么需要结构化思维后，接下来就来到了课程核心部分，看看结构化思维这个狠活如何真正落地到日常的工作中。 首先我们从学习开始说起，一是因为这是大家都逃不掉了，从进厂那一天开始，无论是主动还是被动，我们都不仅要
按要求转载自36Kr 作者：石亚琼 AlphaGo再战柯洁，AI继续成为国内外热议的话题，当下AI近乎显学，路人皆知，“名人辈出”。这种情况下，我们也希望能够“回归学界”，与学术界的科研人员聊一下大家关心的AI话题，希望获得一些新的认知收获。 近期，我们拜访了北大林作铨教授。他现为北大数学学院信息科学系一级教授，曾任信息科学系系主任。林教授从事AI研究30年，连续讲授AI课近20年，带博士研究生做AI问题的研究，见证了人工智能60年历史的后半程。 林教授表示愿意从教学角度去做这次分享讨论，因为从教学上老
本文将探索 AI 的一些重要方面和它的子领域。我们首先会分析 AI 的时间线，然后深入介绍每种要素。 几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落
几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。
AI，即人工智能，是当前技术大热门，一定有很多同学想学，但是又觉得高深莫测，不知从何下手，没关系，本文会让大家迅速入门。
解释性AI，也称为XAI（Extended AI），是一种综合了多种AI技术的智能系统或工具，旨在帮助人们理解和解释数据、信息和知识，以辅助决策制定。XAI可以应用于各种领域，包括但不限于预测分析、风险评估、医疗保健、教育、人力资源、项目管理等。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门和前沿的技术之一，许多开发者都希望学习并掌握这一领域的知识。然而，AI的学习路径是一个庞大而复杂的网络，对于初学者来说可能会感到迷茫。本文将探讨开发者的AI学习路径，以及如何掌握AI的基础和前沿知识。
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
类《守望先锋》游戏指的是：有很强的FPS属性，同时有丰富的技能系统（和MOBA接近）。
Neurons字幕组出品 项目管理 | 大力 翻译 | 高树 后期 | 郭丽（终结者字幕） Neurons字幕组 第2期作品震撼来袭！ Neurons字幕组源自英文单词Neuron，一个个独立的神经元，汇聚千万，成就了四通八达，传递最in最酷炫信息的神经网络。 来吧，和Neurons一起，玩点不一样的AI！ 飞秒成像，一种特殊的高速拍摄技术，通过它，我们可以获得帧率等效于每秒一万亿帧（1000,000,000,000fps）的影片，这使得我们有机会观察光脉冲在物体中运动的细节。下面的小视频，就将为你讲述这
学习的内容、难度可任意指定，从小学教到博士，甚至可以改变AI导师的教学风格和说话语气：
ChatGPT 很多时候都被当作搜索引擎使用。但是它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新出的和内部的技术文档无法被查询到。本文讲解了作者为了解决这一痛点的实验过程，手把手教大家应用 embedding 技术并结合 AST 解释器，实现了对内部代码知识库的自然语言查询，最终查询精度高达90%，提高了20%开发效率，让程序员能更专注于业务逻辑的实现和优化。欢迎阅读~
之前教过大家利用 langchain + ChatGLM-6B 实现个人专属知识库，非常简单易上手。最近，智谱 AI 研发团队又推出了 ChatGLM 系列的新模型 ChatGLM2-6B，是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，性能更强悍。
编者按：历史学家新锐Yuval Noah Harari 从人类发展的角度深入浅出地谈AI与人类未来的关系，主要着眼点为：未来，AI 将取代人类司机；AI是否会取代医生；人们对AI的担忧，及“智能”与意识的区别几个板块，为大家带来了一场豪华的AI盛宴。 AI的到来不仅是一场历史界的革命，也将为哲学界带来重大的影响。但是，这些革命性的变化将花费几世纪才能实现。不过，未来，AI极有可能完全改变人类的社会、经济及政治生活。 关于AI的最大问题之一是: 在人类生活的众多方面，AI的表现是否真的能够优于人类。可以预
德国著名哲学家雅斯贝尔斯这样阐述教育的本质：“教育是用一棵树撼动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一颗心灵唤醒另一颗心灵。”但几个世纪以来，教育一直遵循着相同的道路，都是以教师为中心或者走流水线模式。如今，教育行业成为AI的下一个目标。
今天看了点主席树的概念，加上飞哥上次讲的，目前对主席树有了大致的了解，简单谈谈吧，不讲代码，只讲思路，日后贴题！ Orz高级数据结构发明者主席！！最早在CLJ的课件里第一次看到了这个词，最近做区间第K大时又想起了这茬，这方面资料也挺少的，于是再次膜拜下主席,对主席树理解有不到位的地方也欢迎指正。 然后读以下文字时最好有些线段树的预备知识，毕竟根据发明者的原话：“想法是对原序列的每一个前缀[1..i]建立出一颗线段树维护值域上每个数的出现次数，然后发现这样的树是可以减的，然后就没有然后了” 主席树
机器之心发布 机器之心编辑部 从围棋的 AlphaGo 到星际争霸 II 的 AlphaStar，再到 Dota2 的 OpenAI Five，这些超级智能体研究在越来越拟真和开放的虚拟环境中取得了一个个巨大的突破，现在通才 AI 智能体"Ghost in the Minecraft"（GITM）已经能够玩转《我的世界》游戏！ 在全球最畅销的游戏《我的世界》Minecraft 中，我们可以看到生存、探索和创造等各种活动，无一不在紧密地模拟真实世界，《我的世界》好似一个缩小版的现实世界。包括 DeepMind
导语 随着产品在线上的持续运营，产品在线上的规模越来越大，功能也越来越复杂。产品体量的增长对质量要求越来越高。为了达到更高的质量要求，必然需要想办法增加测试的强度，但用传统的手工写用例自动化回归的方式成本过高。近年来，AI技术在越来越多的领域发挥了越来越重要的作用。在腾讯内部，我们也一直保持着对新技术的好奇心，积极学习并应用于日常工作中。本文作者是腾讯安全部系统测试高级工程师林军克，他拥有16年的软件测试经验，对AI技术在测试领域的落地颇有研究。 本文以安全防护产品举例子，但此方法论适用于涉及多因素组
文章目录 ApacheCN 人工智能知识树 AI 路线图 ApacheCN 人工智能知识树 随着深度学习算法的崛起，人工智能在部分任务上取得了类人甚至超人的智力水平， 如围棋上 AlphaGo 智能程
【新智元导读】人工智能和心理学领域的两位顶尖研究者，纽约大学 Yann LeCun 和 Gary Marcus 就 AI 是否需要类似人类和动物的内置的认知机制，以实现类似人类的智能这一问题，展开了激烈的辩论。辩论的关键在于无监督学习算法最终是否需要内置的认知结构，如果在不需要这类结构的情况下取得成功，那么 LeCun 将被证明是正确的。 一辆由AI技术驱动的自动驾驶汽车，可能需要在虚拟仿真环境中撞到树上5万次，然后才会学到这不是个明智的选择。但是，一只幼年野山羊在陡峭的山坡上学习攀爬，并不需要摔死几百万次
去年7月，量子位专文报道过知乎在机器学习方面的运用。当时知乎合伙人李大海，分享了AI在知乎内容分发中的具体运用。
在全球最畅销的游戏《我的世界》Minecraft 中，我们可以看到生存、探索和创造等各种活动，无一不在紧密地模拟真实世界，《我的世界》好似一个缩小版的现实世界。包括 DeepMind、OpenAI 在内全球许多著名研究团队，都投入到相关 AI 智能体研究中，希望在其中寻求对真实世界的解答。
原作 Gary Marcus Root 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI DeepMind最新出的论文Machine Theory of Mind还不错(fascinating)。 但又犯了哲学上的错误。这已经不是第一次了。 这是马库斯昨天在Medium上对DeepMind新文章给出的评价。 一个月以前，马库斯还写过篇长文谈到这个问题。 虽然DeepMind（以下缩写为DM）官方表明在造围棋算法的过程中，并没有用到人类的知识。 但马库斯指出，DM围棋算法里所用到的蒙特卡洛树搜索就是基于以往在围棋
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