解密人工智能：语言理解与机器翻译技术的革命
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。自从1950年代以来，人工智能一直是计算机科学领域的一个热门话题。然而，直到最近几年，人工智能技术才开始真正取得了显著的进展。这一进展主要归功于深度学习(Deep Learning
深度学习与大数据在自然语言处理（NLP）领域的结合，为我们打开了一个全新的篇章
深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模拟人脑神经元的工作方式。这种模拟方式使得深度学习能够实现对复杂数据的处理和理解。大数据则为深度学习提供了海量的训练数据，这些数据使得模型能够从中学习和提取有用的信息。这两者的结合，显著推动了NLP在许多方面的进步。
自然语言编程系列（二）：自然语言处理（NLP）、编程语言处理（PPL）和GitHub Copilot X
编程语言处理的核心是计算机如何理解和执行预定义的人工语言（编程语言），而自然语言处理则是研究如何使计算机理解并生成非正式、多样化的自然语言。GPT-4.0作为自然语言处理技术的最新迭代，其编程语言处理能力相较于前代模型有了显著提升。Copilot X 构建于OpenAI Codex之上，该技术基于G
今日arXiv最热NLP大模型论文：像人一样浏览网页执行任务，腾讯AI lab发布多模态端到端Agent
类似于人类浏览网页，Agent也将网页的视觉信息（屏幕截图）作为主要输入来源。因此观察空间包括当前的网页截图和辅助文本。通过在网页上的交互元素上叠加边框和数字标签，Agent能够更准确地确定需要交互的元素，并执行相应的动作。▲网页截图示例。
自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
在自然语言生成任务（NLG）中，采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。
像人一样浏览网页执行任务，腾讯AI lab发布多模态端到端Agent
类似于人类浏览网页，Agent也将网页的视觉信息（屏幕截图）作为主要输入来源。因此观察空间包括当前的网页截图和辅助文本。通过在网页上的交互元素上叠加边框和数字标签，Agent能够更准确地确定需要交互的元素，并执行相应的动作。▲网页截图示例。
AI系列 - 大语言模型LLM的兴起
这是很难想象的，毕竟我们在学校学几何时处理的是一个三维的空间。以一种人类目前难以完全解释的方式，在已知token的基础上，生成概率最大的下一个token，不断的自回归直到生成所有的token。我用GPT3.5来进行代码相关的工作时，LLM的表现是出乎我的意料的。我曾经使用GPT3.5帮我统计一次活动
AI大模型中的Bert
AI大模型中的Bert
引用率高怎么降重 神码ai
引用前人的研究，可以帮助我们更好地支持自己的观点，但过高的引用率可能会让我们的论文显得冗余。如何有效降低引用率呢？通过合理使用脚注和参考文献，我们可以向读者展示我们引用的内容的来源和依据，同时避免过度引用他人的研究成果。通过理解引用的目的、使用伪原创功能、修改句子结构、用自己的语言表述、删除不必要的
大语言模型之六- LLM之企业私有化部署架构
数据安全是每个公司不得不慎重对待的，为了提高生产力，降本增效又不得不接受新技术带来的工具，私有化部署对于公司还是非常有吸引力的。大语言模型这一工具结合公司的数据可以大大提高公司生产率。
【2023】COMAP美赛数模中的大型语言模型LLM和生成式人工智能工具的使用
如果没有公开、明确地引用和参考人工智能工具的作用，很可能会发现有问题的段落和工作被认定为抄袭并被取消资格。如果团队选择使用人工智能，在报告结束后，添加一个名为“AI使用情况报告”的新部分。值得注意的是，LLM和生成式人工智能有其局限性，无法取代人类的创造力和批判性思维。值得注意的是，LLM 不仅可以
[AI]文心一言出圈的同时，NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
[AI]文心一言出圈的同时，NLP处理下的ChatGPT-4.5最新资讯
自然语言处理的发展NLP语言模组人工智能的未来
深度学习、机器学习等技术的不断发展，使得计算机能够模拟人类的认知能力，从图像识别到自然语言处理，AI正广泛应用于各个领域。通过分析庞大的语言数据集，NLP模型能够更好地学习语言的使用规律，提高文本处理的准确性。NLP技术的飞速发展不仅是技术创新的体现，更是人类理解和利用语言的里程碑。参与NLP技术的
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十五期】Thu, 11 Jan 2024
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Thu, 11 Jan 2024Totally 36 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersLeveraging Print Debugging to Improve C
【NLP冲吖~】二、隐马尔可夫模型（Hidden Markov model, HMM）
某一状态只由前一个状态决定，即为一阶马尔可夫模型；状态间的转移依赖于前n个状态的过程，即为n阶马尔可夫模型马尔科夫链：如果St1只依赖于前一时刻St，不依赖于S1...St−1，则称S1S2...ST...为马尔科夫链，这种性质叫做马尔可夫性。∗∗S1...St−1StSt1∗
人工智能 | 自然语言处理的发展历程
**自然语言处理技术**，简称**NLP**，是计算机科学中的一个重要研究领域。自然语言处理技术的发展历程从20世纪50年代开始，经过了多个阶段，并不断地迭代发展，如今已经成为信息技术领域中的重要一环。
NLP中的嵌入和距离度量
本文将深入研究嵌入、矢量数据库和各种距离度量的概念，并提供示例和演示代码。
如何使用 Hive 进行自然语言处理
1.背景介绍自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和翻译人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、语料库构建、情感分析等多个方面。随着大数据技术的发展，自然语言处理领域中的数据量越来越大，传
人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器
掌握了提示工程的艺术，你就能更好地与大语言模型沟通，发挥它们的最大效能。这不仅是一项技能，更是一种理解机器智能并能与之和谐共处的方式。让我们在智慧的海洋中乘风破浪，探索更多未知的可能。随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生
工信部颁发的人工智能证书《自然语言与语音处理设计开发工程师》证书到手啦！
由国家工信部权威认证的人工智能证书是跨入人工智能行业的敲门砖，随着人工智能技术的发展越来越成熟，相关的从业人员也会剧增，证书的考取难度也会变高。如果已经从事或者准备从事人工智能行业的人员，对于考证宜早不宜迟，早拿证早安心，国家对人工智能行业从业证书的要求将会越来越高，现在证书刚开始推广，无论从费用上
