Stanford AI Lab Papers at CoRL 2021
机器人学习会议 (CoRL 2021) 将于下周举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的研究成果！已接受论文列表 LILA：语言知情潜在行动作者：Siddharth Karamcheti*、Megha Srivastava*、Percy Liang、Dorsa Sadigh联系方式：skaramcheti@cs.stanford.edu、megha@cs.stanford.edu 关键词：自然语言、共享自主性、人机交互 行为：虚拟、交互和生态环境中日常家庭活动的基准 作者：Sanjana Srivast
Just AI запускает бесплатный тариф для создания ботов
Just AI 是一家专门从事对话式人工智能、机器学习和自然语言理解技术的公司，它免费提供 Aimylogic 构造函数和 JAICP 平台中的开发者关税。现在，注册用户每月可获得 100 个唯一用户、100 分钟的语音合成和识别时间以及 100 分钟的电话时间。
Just AI представляет обзор по разговорному ИИ в ритейле
Just AI 是一家专注于对话式人工智能、机器学习和自然语言理解技术的公司，概述了零售业中的对话式人工智能。该研究包含俄罗斯和西方的分析、趋势、案例以及零售商和供应商的意见。
An Impractical Guide to AI on Google Cloud
你的经理拿枪指着你的头说：“十分钟内卖给我一款 Google Cloud AI 产品，否则你就完蛋了。” 又到了一年一度的绩效评估时间。Perf。“好吧，好吧，”你说。“冷静一下。GCP AI 产品组合中有这么多产品，我相信我们能找到一款适合你的用例的产品。”“我没有用例，”你的经理说。“AWS 说我不需要。”现在你急得要命。“如果你不在接下来的三秒钟内开始向我推销产品，我就要开这个东西了，”他说着，拍了拍你旁边的金属栏杆。你被拴在跑步机办公桌上。你用手指戳着你的 Android 形状的压力球，试图在脑海中回忆起所有的 GCP AI 产品。 Vertex AI、深度学习引擎、文档 AI、对话式
受掩蔽语言建模 (MLM) 在预训练自然语言处理模型中的成功启发，开发人员提出了 w2v-BERT，探索 MLM 用于自监督语音表示学习。
Just AI: рынок разговорного ИИ в России выйдет на объем $561 млн в 2025 году
Just AI是一家专门从事会话式人工智能、机器学习和自然语言理解技术的公司，进行了一项研究并预测了会话式AI市场到2025年的发展。
Минэкономразвития утвердило критерии принадлежности к проектам в сфере ИИ
经济发展部已批准人工智能领域项目的标准。根据该文件，如果一个项目满足以下条件，则属于人工智能领域：涉及人工智能作为一种技术的创建、开发和（或）实施，该技术允许人们模仿人类认知功能并获得与其智力活动相当的结果；涉及至少一项人工智能技术（计算机视觉、自然语言处理、语音识别与合成、智能决策支持等）的创建、开发和（或）实施；专注于专业软件、硬件、电子元件库、开发人员工具、数据集的创建、开发和（或）实施。该文件还提供了人工智能项目必须解决的技术任务列表。那里总共列出了大约 60 个这样的任务，其中大多数（17 个）属于“计算机视觉”堆栈。经济发展部令2021年6月29日第392号
Разум или интеллект? Нейронные языковые модели осваивают лексическую замену
Skoltech 研究人员及其同事进行了一项史无前例的大规模计算研究，他们比较了最先进的基于神经网络的语言模型，并评估了它们解决最重要问题之一的能力自然语言处理中的问题：词汇替换。
Transformers, Explained: Understand the Model Behind GPT-3, BERT, and T5
你知道那句话吗？当你有一把锤子时，所有东西看起来都像钉子。在机器学习中，我们似乎真的发现了一把神奇的锤子，实际上，所有东西都是钉子，它们被称为 Transformers。Transformers 是一种可以设计用于翻译文本、写诗和专栏文章，甚至生成计算机代码的模型。事实上，我在 daleonai.com 上写的很多令人惊叹的研究都是基于 Transformers 构建的，比如 AlphaFold 2，这是一个根据蛋白质基因序列预测蛋白质结构的模型，以及强大的自然语言处理 (NLP) 模型，如 GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena 等。你可能会说它们已经超出了……呃，算了吧。如果
torch time series, final episode: Attention
我们通过使用一种在自然语言处理中非常流行且受人类（和动物）认知启发的技术来增强上次的序列到序列架构，从而结束使用 torch 进行时间序列预测的迷你系列：注意力。
torch time series, take three: Sequence-to-sequence prediction
在我们对时间序列预测技术的概述中，我们转向序列到序列模型。该系列中的架构通常用于自然语言处理 (NLP) 任务，例如机器翻译。然而，对于 NLP，在进行模型定义和训练之前需要进行大量的预处理。在熟悉的数值序列中，我们可以完全专注于概念。
How Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models
自然语言处理新手？这是注意力机制和序列学习的终极初学者指南，可帮助您入门
ИИ проверит работы ЕГЭ: стартовал первый цикл испытаний конкурса Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ
11支队伍将参加Up Great PRO//READING技术竞赛第一轮的测试。开发人员的任务是创建人工智能系统来识别自然语言文本中的语义、逻辑和事实错误。
State-of-the-art NLP models from R
如今，微软、谷歌、Facebook 和 OpenAI 正在分享自然语言处理领域的许多先进模型。然而，关于如何使用 R 中的这些模型的资料却很少。在这篇文章中，我们将展示 R 用户如何访问和受益于这些模型。
The Science of Learning with Ulrich Boser
Mike 与学习机构和学习机构实验室的创始人兼首席执行官 Ulrich Boser 坐下来进行了广泛的对话，探讨了学习的科学以及它与社会情感学习、人工智能和自然语言处理、认知负荷等的关系。您可以在 https://www.the-learning-agency-lab.com/ 上了解有关学习机构实验室正在做什么的更多信息。再次感谢 Ulrich 的精彩对话。
Transforming what’s possible in Media & Entertainment with AI
人工智能已经从科幻小说的页面走向“无处不在”，就像杜比环绕声在每部电影开头都相当吓人地告诉你的那样。五年或十年前可能听起来很荒谬的对话现在已司空见惯。将人工智能与人形阿西莫夫式机器人联系在一起的日子已经一去不复返：从医疗保健到购物再到金融，人工智能无处不在。对话式人工智能已经悄然改变了客户服务的游戏规则以及公司可以通过数字界面实现的目标。聊天机器人无处不在——在银行、网上购物、食品配送中——但我们不一定注意到它们的存在。毕竟，这些智能机器人助手的理念是，它们应该让体验尽可能自然。随着机器学习、自然语言处理和先进的文本转语音技术的进步，我们应该能够实现如此自然、如此流畅的对话，以至于我们不会错过
