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Up Great PRO//READING 竞赛为人工智能解决方案设定了新标准

Конкурс Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ задает новые стандарты ИИ-решений

2020 年 4 月 23 日,作为在线会议的一部分“我们听到、看到、反应:技术走向何方?”介绍了 PRO//READING 竞赛关于创建高级计算机文本处理系统的技术规则。来自 FPMI 和 MIPT NTI“人工智能”中央委员会的专家直接参与了竞赛概念和条件的制定。

学生们创建了一种算法来查找新闻中总统的名字

Студенты создали алгоритм для поиска имен президентов в новостях

人文专家和程序员团队在俄罗斯唯一的语言黑客马拉松 LinguaHack 上创建了 IT 项目。获奖者开发了一种算法,可以在新闻文本中识别俄罗斯城市的名称、地区、地区和国家其他主体的总统和行政首长的姓名。

“我想进入IT行业!”:人文学科的学生如何在技术世界中找到自己

«Хочу в IT!»: как гуманитарию найти себя в мире технологий

关于语言学家在麦当劳找到工作的笑话的时代早已一去不复返了,但担忧仍然存在,尽管它们不能归因于不久的将来,而是归因于稍微遥远的未来。技术大概率会极大改变我们的生活、我们的信息消费习惯,甚至改变人文、对文本的认知。

文字与城市:《可爱的骨头》中,为什么死去的女孩更容易被爱?

Text and the City: In ‘The Lovely Bones,’ why are dead girls easier to love?

Alice Sebold 2002 年的小说《可爱的骨头》冒着将针对女性的暴力浪漫化的风险,而不是将其视为不当行为。帖子《文本与城市》:在《可爱的骨头》中,为什么死去的女孩更容易被爱?首先出现在《斯坦福日报》上。

带有AI的“Sighted”耳机被证明并不比智能眼镜差

«Зрячие» наушники с ИИ проявили себя не хуже умных очков

带有微型摄像头的入耳式耳机中的语言模型可以翻译未知语言的文本并谈论观察到的物体。

空间经济学技术转换的数值例子?

Numerical Examples Of The Reswitching Of Techniques In Spatial Economics?

我习惯用图表来研究各种模型中技术的转换和其他资本理论“悖论”的例子。有时我创建了数字例子,也扰乱了它们。转换的例子存在于空间、区域和城市经济学的文献中。我在任何地方都没有研究过它们。我认为区域经济学有两种建立理论模型的传统。一个是冯·图宁模型,有一个中心城市和同心圆土地利用环。运输成本很重要。重新转换表现为不相邻的环被用来生产相同的商品,而其他商品则在其间生产。Barnes & Sheppard (1984) 的图表表明他们有一个具体的数值例子。但它们不提供参数值。他们的文本表明可以根据 Metcalfe & Steedman (1979) 中的例子创建一个例子。沃尔特·伊萨德 (Walter

声学分析表明所有人类语言都存在偏见

Ousiometrics Analysis Says All Human Language Is Biased

一种新工具利用了 20,000 多个单词的数十亿次使用和多样化的现实世界文本,声称发现人类语言存在系统性偏见,但并不反对事物。相反,它偏向于安全性,这影响了从心理学主张到大型语言模型(LLM,俗称人工智能和 AI)的方方面面。阅读更多

我知道我的写作学生正在使用人工智能。他们的忏悔带来了强有力的教学时刻|迈卡·内森

I knew my writing students were using AI. Their confessions led to a powerful teaching moment | Micah Nathan

问题不仅仅在于完美的文笔,但却平庸。当我们放弃将思想转化为文字的斗争时,这就是我们失去的东西。自 2017 年以来,我一直在麻省理工学院教授小说写作。我的许多学生最后一次写小说是在中学,很少有人经历过适当的研讨会,所以在每个学期开始时,我都会为作家和读者提供这些指导:至少读两遍故事。标记哪些有效,哪些无效——在精彩的句子下划线,标记笨拙的语法、逻辑差距和不切实际的对话。问问自己:这个故事有效吗?为什么或为什么不呢?有什么可以改善的呢?在给作者的一封签名信中回答,并附上他们的故事。给出你诚实的意见。请记住,有效的同行评审需要仔细阅读文本并伴有大胆的精神。继续阅读...

科学家打造类脑AI芯片,可节省50%以上电力使用

Scientists create brain-like AI chip that cuts power use by more than 50%

人工智能现在可以锐化模糊的照片,将杂乱的录音变成清晰的文本,甚至可以在几秒钟内编写电子邮件。这些工具感觉起来几乎很神奇,但在幕后它们需要大量的能量和计算能力。现代人工智能系统的运行成本极其昂贵。训练 GPT-3 等大型 AI 模型可以 […]科学家创造出类脑 AI 芯片,可减少 50% 以上的功耗,该文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。

我正在备份我的 Samsung Messages,以免为时已晚 - 2 种免费且简单的方法

I'm backing up my Samsung Messages before it's too late - 2 free and easy methods

当应用程序在 7 月关闭时,您的文本不必消失。以下是如何备份它们。

哈耶克和德沃金论自由裁量权的含义

Hayek and Dworkin on the Meaning of Discretion

这是我今天下午在 ChatGPT 上进行的对话的稍微编辑过的文本,该对话以一个关于比较哈耶克和德沃金如何理解自由裁量权的法律含义的问题开始。 3:54 PM ChatGPT:F.A. Hayek 和 Ronald Dworkin 都对广泛、任意的司法自由裁量权的理念表示深深的怀疑,但他们接近 [...]

人工智能可以像医生一样推理——接下来会发生什么? |科学

AI can reason like a physician—what comes next? | Science

基于文本的人工智能可以像医生一样思考;挑战在于实现安全的临床实施

我们所知道的用户界面已经死了 - 准备“一次性”UI 的 4 种方法

User interfaces as we know them are dead - 4 ways to prep for 'disposable' UIs

UI 正在从我们几十年来看到的固定静态屏幕演变为生成显示为简单文本框的“即时”投影层。

学习长期运动嵌入以高效生成运动学

Learning Long-Term Motion Embeddings for Efficient Kinematics Generation

理解和预测运动是视觉智能的基本组成部分。尽管现代视频模型表现出对场景动态的强大理解,但通过完整的视频合成探索多种可能的未来仍然效率极低。通过直接对从跟踪器模型获得的大规模轨迹中学习的长期运动嵌入进行操作,我们可以更有效地对场景动力学数量级进行建模。这使得能够有效地生成长而真实的运动,从而实现通过文本提示或空间戳指定的目标。为了实现这一目标,我们...

DeepSeek 新模型重要的三个原因

Three reasons why DeepSeek’s new model matters

周五,中国人工智能公司 DeepSeek 发布了其期待已久的新旗舰机型 V4 的预览。值得注意的是,由于新设计有助于更有效地处理大量文本,该模型可以处理比上一代更长的提示。与 DeepSeek 之前的模型一样,V4 是开源的,这意味着它可用......

我尝试了 ChatGPT Images 2.0:一个有趣的、巨大的飞跃 - 并且对实际工作非常有用

I tried ChatGPT Images 2.0: A fun, huge leap - and surprisingly useful for real work

My ChatGPT Images 2.0 结果令人印象深刻,但偶尔会出现错误。以下是它处理品牌、文本和信息图表的方式。

在儿童网红的世界里,家庭生活就像生意。父母是老板;孩子们是工人。

In the world of child influencers, family life resembles a business. The parents are the bosses; the children are the workers.

请参阅“点赞、关注、订阅”评论:Nic Rowan 的在线家庭马戏团。他评论了 Fortesa Latifi 所著的《喜欢、关注、订阅:影响者儿童和童年在线的成本》一书。摘录:“这些影响者的故事始于 2000 年代初期,当时第一批妈妈博主上线。网站往往更加以文本为中心,很少有博主发现如何通过其工作获利。这种情况很快就发生了变化。早期博主之一丹妮尔·威利 (Danielle Wiley) 回忆道,在 2006 年的一次会议上,组织者宣布其网络内的网站现在有资格投放横幅广告,这引起了轩然大波。许多妈妈威利女士告诉拉蒂菲,他们担心盈利带来的激励会影响他们的工作。他们是对的,但最终,并不是网站广告将他

使用本地 LLM 作为零样本分类器

Using a Local LLM as a Zero-Shot Classifier

使用本地托管的 LLM 将杂乱的自由文本数据分类为有意义的类别的实用管道,无需标记的训练数据。使用本地 LLM 作为零样本分类器的帖子首先出现在走向数据科学上。