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人工智能这个概念从提出到现在已经很多年过去了，已经成立近30年的波士顿动力一直专注于机器人的研发，尤其是近些年来，波士顿动力几次易主，都未改变其机器人研发的进程。从走路踉踉跄跄到可以流畅地跑酷，那么以后他们会让“机械战警”变为现实吗？

网络伙伴们，我发现了宝藏！！这期教程把Python基础+数学基础+机器学习算法与实战+深度学习算法与实战都给讲透了！而且还是上海交大博士联合腾讯研究所高级研究员一起打造的，讲得非常好！

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AI“命题作画”今年突然就火了，谷歌、OpenAI纷纷发布自己的AI绘画大师，它的原理是什么？

MLNLP第六次学术Talk在2022年7月9日举行。本次会议很高兴邀请到复旦大学博士生孙天祥做专题报告，MLNLP社区委员舒意恒进行主持。

Meta 的 “不落下任何语言(No Language Left Behind)” 是一个宏大的开源项目，旨在以最高准确度翻译语言。目前，虽然世界上有大约 7000 个在使用中的语言，但大多数在线的内容都是以少数的流行语言来提供的，比如英语。这让许多不懂这些语言的人处于不利的地位。虽然现存的许多翻译工具，但语法错误会让错误变得难以阅读和理解。另外，如果你想把内容翻译为一个不流行的语言（特别是非洲和亚洲的一些语言），翻译体验不会很好。因此，Meta 正在开发有最高质量的翻译工具，可以帮助解决这一全球性

大家好！本期视频主要对OpenAI开源的Improved Diffusion的代码进行了详细的逐行讲解，内容很详实，希望对大家深入细致理解Diffusion原理以及代码有帮助。欢迎大家一键三连支持。参考文献：《Denoising Diffusion Probabilistic Models》+《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》参考我的第54期DDPM公式推理视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1

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https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python/home/info本课程使用一种平易近人且广为人知的编程语言 Python 深入探讨机器学习的基础知识。在本课程中，我们将回顾两个主要组成部分：首先，您将了解机器学习的目的以及它在现实世界中的应用。其次，您将大致了解机器学习主题，例如监督与非监督学习、模型评估和机器学习算法。在本课程中，您将练习机器学习的真实示例，并了解它如何以您可能没有猜到的方式影响社会！

这是吴恩达佬团队在Coursera新开设的机器学习课程；上个版本相信是大部分人的引路教程：BV1LE411h7P4新版本终于使用Python，此外，网络搭建等使用的是Tensorflow(毕竟和Google***)，暂相比下如支持向量机等内容被删减；我将标题进行了翻译，字幕使用Coursera提供的英文，结合机翻与自己写的字幕脚本，尽力啦；课程地址：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction课程资料

TensorFlow，危！抛弃者正是谷歌自己

丰色
2022-06-20
14:41:12

来源：非常AI

The NVIDIA Canvas : https://blogs.nvidia.com/blog/2021/06... Download the Canvas Open Beta: https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvasqblocks：http://rgl.s3.eu-central-1.amazonaws.com/media/papers/Vicini2022sdf_1.pdf篇幅有限，私信发全部项目地址

人工智能行业的热潮为何在近两年迅速降温，为什么越来越难吸纳全新人才？国内外各大厂商又对人工智能进行了怎样的布局？现在入行还晚吗？针对这些问题，M博经过了详细的剖析，得出了一个结论：虽然如今面临种种困境，但梦想中的人工智能生活并不遥远。

什么是语言模型，语言就是人说的话，模型就是完成任务的某个东西，语言模型就是用某个东西完成关于人说的话的任务，主要有以下两个任务：假设给定两句话 “判断这个词的磁性” 和 “判断这个词的词性”，语言模型会认为后者更自然。转化成数学语言也就是：?(判断，这个，词，的，词性)>?(判断，这个，词，的，磁性)假设给定一句话做填空 “判断这个词的____”，则问题就变成了给定前面的词，找出后面的一个词是什么，转化成数学语言就是：?(词性|判断，这个，词，的)>?(磁性|判断，这个，词，的)那什么是统计语

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https://www.youtube.com/watch?v=_tjo7g_JlA02个AI对话使用GPT-3构建。生成型预训练变换模型 3 （Generative Pre-trained Transformer 3，简称 GPT-3）是一个自回归语言模型（autoregressive language model），使用深度学习（deep learning ）生成类人文本（human-like text）。 GPT-3是由在旧金山的人工智能公司OpenAI训练与开发，模型设计基于谷歌开发的变换语