自然语言

“橡皮鸭调试”是一种通过用自然语言口头或书面解释问题来调试代码的做法。这个术语来源于《程序员修炼之道》中的一个故事，故事中一位程序员随身携带一只橡皮鸭，通过迫使自己逐行向鸭子解释代码来进行调试。一位程序员表示，ChatGPT-4可以用来逐行解释代码。

近日，来自上海交大的团队开展了一个名为「Instruction-Driven Game Engine, IDGE」的项目，他们针对未来游戏的开发，提出了一个酷炫的新范式：利用自然语言指令开发游戏，玩家说怎么玩就怎么玩，让 UGC 贯穿于游戏的每个角落。

本文以Transformer模型为核心，详细介绍了其在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，以及如何引领AI技术百花齐放。文章深入剖析了Transformer的原理，探讨了我国在相关领域的研究进展，同时结合实际案例，分析了Transformer在产业界的应用现状及未来发展趋势。

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。

代码生成是人工智能中一项越来越重要的能力。它指训练机器学习模型，基于对所需程序功能的自然语言描述自动生成计算机代码，并有许多潜在的应用，从将软件规格转换成实用代码、自动化后端开发到协助人类程序员，不一而足。

当周鸿祎与傅盛冰释前嫌，当马云蔡崇信增持阿里巴巴，越来越多的迹象开始表明，沉寂已久的互联网大佬们，开始有了新的动作。

时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。

先进人工智能模型的出现彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够以越来越高的准确性和复杂性来分析、解释和响应人类语言。

本文介绍了LMDrive，这是一个语言引导的端到端闭环自动驾驶框架。LMDrive结合了自然语言指令和多模式传感器数据，实现了复杂驾驶场景中的人机交互和导航。

自然语言模型的背诵 (memorization) 并不等于理解。即使模型能完整记住所有数据，也可能无法通过微调 (finetune) 提取这些知识，无法回答简单的问题。

随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。

随着人工智能领域的不断进步，其子领域，包括自然语言处理，自然语言生成，计算机视觉等，由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途，如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。

本文介绍了SpaCy的常用API，包括安装和加载模型、分词、词性标注、命名实体识别、词向量生成、依存句法分析、文本分类和语义相似度计算。同时还介绍了如何添加自定义组件和扩展。通过这些API，可以轻松地对文本进行自然语言处理，并且可以根据自己的需求添加自定义功能。

现在大模型所需要的多模态技术，不论是自然语言处理，还是图像处理等，商汤已经早早涉足且深耕；现在大算力上的“一票难求”，商汤也是早早布局打造AIDC，为日后的大装置做好了充足的铺垫。

本文将深入解析自然语言处理技术及其应用领域，涵盖文本处理、语义分析、机器翻译等方面的关键概念和方法。我们将探讨NLP技术在智能助手、舆情分析等领域的应用案例，揭示其在提升人机交互、改善商业决策和推动社会进步方面的巨大潜力。