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“万物就只是5万亿个参数”,AI模型GPT-3让人怀疑人生

相信不太了解 AI 的朋友这几天也或多或少看到了一些关于 GPT-3 的重磅消息,甚至有媒体称其为 “继比特币之后又一个轰动全球的现象级新技术”。

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Python, C++和Java代码互翻,Facebook开发首个自监督神经编译器

将早期的编程语言(例如COBOL)的代码库迁移到现在的编程语言(例如Java或C++)是一项艰巨的任务,它需要源语言和目标语言方面的专业知识。

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迁移学习的魔法:任何人都将能使用深度学习

我们假设所有用户,包括所有把机器学习运用于生产的公司,都是拥有成熟数据科学团队的大公司。

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困扰人工智能发展的,是最简单的常识问题

如果你把木头堆进壁炉,然后扔根火柴进去,会发生什么?对此某些最聪明的机器也毫无头绪。

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人工智能理解常识的数十年挑战,如何让 AI 不再“智障”?

如何让人工智能理解常识,已是一个困扰了人工智能 50 多年的难题。

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生产机器学习不再是困难

部署机器学习微服务变得更容易了。

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堪比莎士比亚?AI 诗人创作十四行诗,节奏和押韵表现超越人类

Deep-speare 通过深度学习来对训练数据库中的诗歌进行筛选,一次又一次地尝试创造出与样本匹配的诗句。

人工智能 语言模型

效果是人类的4.4倍!Stack Overflow自研AI系统标记不友好评论

不友好的评论对于系统而言是一个大问题,因为他们的语气会影响被评论者和未来读者对 Stack Overflow 的贡献意愿。

机器人 语言模型

火了这么久的 AI,现在怎么样了?

本文介绍当前 AI 已取得的应用实践,解析 AI 的创新以及可探索的未来。

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2020年AI和机器学习的重要趋势是什么?

在竞争日益激烈的技术市场中,从高科技初创公司到全球跨国公司都将人工智能视为关键竞争优势。

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第 427 期 Python 周刊

文章,教程和讲座 你不知道的关于 Python 的奇淫技巧 链接: https://martinheinz.dev/blog/1 有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能,像变量解压缩,局部函数,枚举可迭代对象等.

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代码补全快餐教程(4) - 训练语言模型

本节我们学习如何训练一个语言模型,并用于代码补全中

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代码补全漫谈(2) - Miltos Allamanis

# 代码补全漫谈(2) - Miltos Allamanis 上一回我们从火到爆表的TabNine说起,介绍了OoV问题引发的论战。 在进入细节之前,我们再八卦程序语言处理领域的一个重要研究者,微软研究院的Miltos Allamanis。

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基于Snorkel弱监督和ULMFiT迁移学习的微博情感分类

本文是作者一个tweet/微博文本分类实战项目的全程重现与总结。该项目的最大特点是使用了弱监督技术(Snorkel)来获得海量标注数据,同时使用预训练语言模型进行迁移学习。 项目的主要步骤如下: 采集一小批已标注样本(~600) 使用弱监督利用大量未标注样本生成训练集 使用一个大型预训练语言模型进行迁移学习 要快速掌握机器学习应用的开发,推荐汇智网的机器学习系列教程。

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Python自然语言处理工具小结

作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。

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推荐系列(六):深层神经网络模型(2)

简单介绍Softmax训练的样本以及与fm的对比

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遍地开花的 Attention ,你真的懂吗?

今天,阿里巴巴工程师楠易,将 Attentioin 的知识系统性地梳理、回顾、总结,不求深刻,但求浅显,希望能帮助对 Attention 有疑惑的同学。

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