-
【API进阶之路】破圈，用一个API代替10人内容团队
自从学习API以后，我用技术手段相继帮助业务部、市场部解决了不少难题，算是从纯研发破圈发展到了业务端。老板召开业务讨论会的时候也会带上我，希望我能从技术角度帮助公司解决业务问题，提升业务的效率和业绩。前几天的业务讨论会上，业务部门提出：现在官网的整体流量已具规模，接下来要加大资讯内容的运营力度，将原本的资讯内容独立出来成为一个单独的产品，通过优质内容给业务导流，提升现有用户的留存率。说白了就是给公
-
cuderm 8CRI-2 D502贴片槽8CRG-0 D500压力棒8CR2-0 D100采样盘8CRE-5 D301贴片
cuderm 8CRI-2 D502 贴片槽cuderm 8CRG-0 D500 压力棒cuderm 8CR2-0 D100 采样盘cuderm 8CRE-5 D301贴片一种压力棒牵伸装置:当压下摇架时,后压力棒就把粗纱与超薄下皮圈压进凹沟内,粗纱呈S形向前运动,粗纱并在下销的弧形堤处在下皮圈的表面形成磨擦力界.隔距块的前压力棒压住了粗
-
滴滴AI Labs斩获国际机器翻译大赛中译英方向世界第三
滴滴技术 出品
-
快速解决RADICON M01225.0BGCC1减速机和MOLL-MOTOR Y3-90L8B3电机
快速解决RADICON M01225.0BGCC1减速机和MOLL-MOTOR Y3-90L8B3电机对减速电机不是很了解的朋友经常会有这样的疑惑：该设备和减速机两者之间有区别吗？具体区别在什么地方呢？减速电机叫做齿轮马达，都是模块化组合的，同时输出扭矩变大，6极（输出同步转速1000rpm），8极（输出同步转速750rpm），所以就通过齿轮机构或其他机构（如摆线）使电机的
-
MobileBERT：一个在资源有限设备上使用的BERT模型
2020-07-23 09:13:38作者：Viktor Karlsson编译：ronghuaiyang导读在蒸馏之后对学生模型再进行微调，进一步提升能力。随着NLP模型的大小增加到数千亿个参数，创建这些模型的更紧凑表示的重要性也随之增加。知识蒸馏成功地实现了这一点，在一个例子中，教师模型的性能的96%保留在了一个小7倍的模型中。然而，在设计教师模型时，知识的提炼仍然被认为是事后考虑的事情，这可能
-
图解Transformer，读完这篇就够了
来源：CSDN博客作者：Jay Alammar本文约7293字，建议阅读14分钟。本文介绍了Transformer的有关知识，用简化的模型，逐一介绍核心概念。Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队
-
CCAI 2020 | 周明：自然语言处理大有可为
2020-08-04 21:48:44CCAI 2020年8月29日-30日2020年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2020，简称“CCAI 2020”）将于8月29日-30日在南京召开。CCAI 2020以“智周万物”为主题，探讨人工智能作为引领未来的战略性技术，如何以周知万物的学术境界赋能未来，带动时代发展
-
谷歌NLP新模型「大鸟」突破BERT限制，稀疏注意力机制更省内存
最近Google又发了一个NLP模型，名字也很喜感Big Bird！这只大鸟在长文本任务中能胜过BERT，它有哪些独特之处呢？谷歌最近又推出了一个重磅的稀疏注意力模型：Big Bird。之前各种刷榜的BERT和它的各种衍生版本RoBERTa等，都是构建在Transformer基础上。这些模型的核心竞争力就是全注意力机制，但这种机制会产生序列长度的二次依赖，如果输入的token过长，会撑爆内存，而长
-
GPT-3为什么怼起了前老板？马斯克：和OpenAI道不同不相为谋
GPT-3长大了，会说风凉话了，最近还为马斯克做了一首诗，诗中怼起马斯克的言行毫不含糊。有马斯克这个「宇宙网红」在的地方总有口水和笑料。最近，以他的形象为灵感来源，AI把他彻彻底底地讽刺了一通。据《经济学人》报道，总部位于旧金山的 OpenAI 在7月中旬向艺术家 Arram Sabeti 等人提供了 GPT-3语言的早期版本，测试他的性能。Sabeti 使用这个算法生成了这首诗，题目叫做「Elo
-
阿里巴巴达摩院：自然语言处理技术有哪些进展和趋势？
简介：达摩院发布的 “2020 十大科技趋势” 预测中，一个重要趋势就是人工智能从感知智能向认知智能演进。作为认知智能的一个重要核心技术，自然语言处理在过去一年中有了进一步的发展，无论从技术和产品都有显著的成果，例如大规模预训练语言模型的明显优势和广泛应用，智能对话和服务助理，结合领域需求的 NLP 技术和知识图谱等。本文分享达摩院自然语言处理技术小组各领域专家对过去一年 NLP 的技术，平台和产
-
2020上半年收集到的优质AI文章 – 自然语言处理
2020上半年收集到的优质AI文章 – 自然语言处理自然语言处理的蓬勃发展及其未来 人工智能之自然语言处理初探 我所知道的中国NLP「破圈」十年 零基础入门NLP - 新闻文本分类 现代NLP中的零样本学习 复旦大学黄萱菁：自然语言处理中的表示学习 文本增强、半监督学习，谁才是 NLP 少样本困境问题更优的解决方案？ 从静态到动态，词表征近几十年发展回顾 21 个问题看 NLP 迁移学习的最新进展
-
工业界如何解决NER问题？12个trick，与你分享～
NER是一个已经解决了的问题吗？或许，一切才刚刚开始。例如，面对下面笔者在工作中遇到的12个关于NER的系列问题，你有什么好的trick呢？不着急，让我们通过本篇文章，逐一解答～Q1、如何快速有效地提升NER性能（非模型迭代）？Q2、如何在模型层面提升NER性能？Q3、如何构建引入词汇信息（词向量）的NER？Q4、如何解决NER实体span过长的问题？Q5、如何客观看待BERT在NER中的作用？Q
-
GPT-n的演变
# GPT-n的演变 #GPT通过将有监督的学习与无监督的预培训配对(或将无监督步骤的参数用作有监督步骤的起点)，实现了语言任务的最新水平。 与后续产品相比，GPT很小。 它仅在几千本书和一台8 GPU机器上进行了培训。GPT-2极大地扩展了内容，包含10倍的参数，并提供了10倍以上的训练数据。 尽管如此，该数据集还是相对有限的，并且专门针对"来自Reddit的出站链接进行了至少3业力&
-
回忆里的那个人……
一首《回忆里的那个人》在耳畔轻轻想起，又刺痛了我的心。离别后，那首歌，每每想起，都能让泪滑落脸颊，任凭怎样，都无法控制的悲伤，心酸酸的，不知你是否能够体会？歌曲中的每一句，仿佛为你我而唱，“路灯下的恋人，多像是曾经的我们，深情拥抱亲吻“。记得那个春暖花开的季节，你踩着一路的泥泞来见我，许久未见，太多的思念，化作一个拥抱，在那个暖暖的路灯下面。那个拥抱，无论时光走了多么久，我依然会记得。藏在我回忆里
-
FLYGT ENM-10 浮球开关
FLYGT ENM-10 浮球开关
-
工程师访谈 | 初心在方寸，咫尺在匠心，爱奇艺NLP的成长之路
当你打开某个视频App时可能会出现几个场景，比如，你可能会根据标签/分类浏览是否有自己感兴趣的内容，在此同时也会根据你以往的浏览习惯推荐给你感兴趣的内容，又或者直接在搜索栏中输入脑海中的关键词查找……别看这些都是很常见的小动作，背后却有很多人为之努力着，其中用到的一项重要的技术就是自然语言处理（NLP）。
-
HELLOCODE少儿编程怎么样？
互联网作为现代社会的标志，他们在不断的发展，例如，编程，物流，电商等，许多家长也希望能让自己的孩子抓紧时代，不落后于时代。
-
资源论文非系统论文，NLP 圈同行评审存在的六大固化误区
2020-06-25 22:06:59编译 | 王雪佩编辑 | 丛 末NLP中的大多数成功案例都是关于监督学习或半监督学习的。从根本上说，这意味着我们的解析器、情感分类器、QA系统和其他一切都和训练数据一样好。基于这一事实，数据和模型工程，对于 NLP 进一步的发展来说同样重要。这就是为什么顶级会议 ACL 通常还专设了一个“资源和评估”通道，并颁发最佳资源论文奖。然而，创建模型和资源
-
SCHAEVITZ HT-SGLBM141150K1T2S
SCHAEVITZ HT-SGLBM141150K1T2S
-
谷歌开源“穷人版”摘要生成NLP模型：1000个样本就能打败人类
2020-06-14 14:28:33晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAIBERT、GPT-2、XLNet等通用语言模型已经展现了强大的威力，它们可以应付各类任务，比如文本生成、问答。当这些模型对各种语言任务进行微调时，可以达到SOTA性能。以上这些NLP模型都是“通才”，虽然全面，但在面向特定任务时需要微调，训练数据集也十分庞大，非一般人所能承受。如果开发一个非通用NLP模型
