由上图可以看出，bug主要分布模块是CerDesk印刷端（405个）和CerDesk制证端（534个）两个工作台，占到了全部bug的2/3以上。而CerWeb服务器端（260个）的bug分布相对来说比较少占总体百分比为7%。CerDesk运维端（107个）的bug量最少主要原因是功能比较简单。
这两天，栈长又看个一个劲爆的消息，IntelliJ IDEA 开发者公司 JetBrains 正在开发下一代 IDE——Fleet。
经过了几年时间的发展，MonnoDevelop终于发布了一个Release版本。MonoDevelop 是一个开放源代码的 Mono 开发工具，它允许开发人员在 Linux 和 Mac OS X 平台上快速编写Gnome桌面及 ASP.NET Web 应用程序。在将 .NET 程序移植到 Linux 和 Mac OS X 平台方面，通过 MonoDevelop 也将使这一过程变得更加容易。 MonoDevlop是一个具备现代集成开发环境的一个开发工具，支持多语言编程，目前支持C#, VisualBasic.
第1章 服务网格 ---- 服务端架构发展 面向服务的架构 SOA（Service-Oriented Architecture）。它是指在分布式环境下，系统或者其组件可以在网络上通过通用协议调用另一个
机器之心报道 机器之心编辑部 连今年的安卓 14 上都有生成式 AI，还不止一种。 一年一度的谷歌 I/O 总是吸引着全球开发者的眼球，今年 AI 技术有重大突破，大家的关注度更高了。 当地时间 5 月 10 日上午，加州山景城的海岸圆形剧场座无虚席，今年的大会正式开幕。 「AI 正在度过忙碌的一年，而谷歌作为人工智能优先公司的旅程已经七年了，我们正处于一个转折点，」谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊（Sundar Pichai）说道。「通过生成式 AI 技术，我们正在迈出下一步。」 在 ChatGPT 推
Qt有专门的地址可以下载安装文件。网址为：http://download.qt.io/
最近总有用户问怎么弄多语言站点？最简单的方法就是分别建中文和英文两个站点，然后在导航菜单上放个链接就行了。有人问了内容不能同步啊 ，那是肯定不能同步了。
近日，苹果正式发布了下一代桌面系统macOS Monterey，同时还新增了一些很有意思的功能。比如：
全世界约有6900种语言，但大多数并没有英语这种数据规模，这也导致大多数的NLP基准仅限于英文任务，这大大制约了自然语言处理的多语言发展。
V（Version）：即版本，通常用数字表示版本号。(如:EVEREST Ultimate v4.20.1188 Beta ) Build：用数字或日期标示版本号的一种方式。(如:VeryCD eMule v0.48a Build 071112) SP：Service Pack，升级包。(如:Windows XP SP 2/Vista SP 1)
就在Meta AI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（Seamless Communication）模型。
HUAWEI DevEco Studio构建了一整套健全的测试服务，包含多种华为通过全球服务经验所积累的特有测试能力，如DFX诊断、多语言测试、安全测试等。本文根据华为专家熊小勇在2019年11月19日软件绿色联盟开发者大会发表的《开发者云测服务》主题演讲整理而成，会重点介绍华为DevEco平台及框架，包括绿标3.0测试、DFX问题定位能力、远程真机、质量数据分析服务等内容。详细解读如下。
机器之心专栏 作者：钟格非 （港中文深圳本科生） 港中文（深圳）“凤凰 “多语言大模型，中文效果逼近文心一言，多种语言开源 SOTA；英文版”Chimera” 逼近 ChatGPT（GPT4 评测认为其有 96% GPT 3.5 Turbo 效果），数据模型训练将全开源。 背景介绍 ChatGPT 和 GPT-4 的问世，被比尔・盖茨誉为自 1980 年以来最大的科技革命。近日，相关技术和科研以 "天" 为单位快速迭代，每天都有新的类似 ChatGPT 的模型发布。其中包括 Alpaca、Vicuna、Do
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
今日，Epic Games宣布已收购数字人类技术与创意内容开发商3Lateral，同时将加大对团队项目的投资力度。据悉，该塞尔维亚公司将继续支持游戏、电影和电视行业的合作伙伴，同时致力于推动Unreal引擎对虚拟人类和虚拟造物的支持。此外，3Lateral创始人Vladimir Mastilovic将领导Epic Games的数字人类项目，而3Lateral团队则继续支持其所有的合作伙伴。
LATEST 和 RELEASE 版本 LATEST是指某个特定构件最新的发布版或者快照版(snapshot)，最近被部署 到某个特定仓库的构件。RELEASE是指仓库中最后的一个非快照版本。 在Maven 2.0.9之前，Maven会自动将核心插件更新 至LATEST版本。这种行为导致了很多奇怪现象，因为新版本的插件可能会有一些bug， 甚至是行为变更，这往往使得原来的构建失败。当Maven自动更新核心插件的时候，我 们就不能保证构建的重现性，因为插件随时都可能从中央仓库更新至一个新的版本。从Maven 2.0.9开始，Maven从根本上锁住了一组核心插件的版本。非核心插件，或者说没 有在超级POM中指定版本的插件仍然会使用LATEST版本去从仓库获取构件。由于这个原 因，你在构件中使用任何一个自定义非核心插件的时候，都应该显式的指定版本号。 SNAPSHOT 这个事maven的特殊版本号，maven在处理的时候，把SNAPSHOT字符创自动替换成时间 如你在UTC2008年2月7号下午11:08部署了这个版本，Maven就会将这个版本展开 成“1.0-20080207-230803-1”。换句话说，当你发布一个snapshot，你没有发布一个 软件模块，你只是发布了一个特定时间的快照版本。 对于SNAPSHOT功能，网友的一个例子 比如，你的工程要依赖的core版本是 1.0.0 版本，结果这个版本还正处于对方（叫小菜吧）的开发过程中，他利用maven命令mvn install打包成jar，并部署到服务器上，根据pom设定的版本，你顺利下载了依赖包。但小菜后续开发过程，发现了一个致命bug，那么他再操作一次，那么，即使服务器的更新是你需要的，你只能干着急，只能跟小菜吼一声，“你的版本，老子无法更新依赖包，再给我发一个新的版本上去。”小菜一听，好吧，那我把版本升到 1.0.1 版本，你通过update dependencies 下载了这个新版本的jar包。这样的情况，会循环地出现，那么你和小菜有点恼火了，maven就是老鼠钻到风箱里，两头受气，maven想能不能开发一个功能，使双方默认可以上传并打包下载到最新的开发版本，而不用修改版本号，否则开发完成之后，服务器上是一堆的release版本。有了这个思路，maven增加了划时代的功能，snapshot ，这样依赖版本为 1.0.0-SNAPSHOT （注意必须为全大写），当服务器上有更新时，会自动下载到本地，省去了不少、和小菜的沟通时间，也减小了不少由于版本问题带来的编译错误。
随着经济全球化的深入，许多中国品牌纷纷开始在海外市场开疆扩土。实现全球化意味着你的产品或者应用需要能够在全球各地的语言环境使用，我们在进行海外业务的推进时，需要面对的最大挑战就是多语言问题。实现好多语言系统的本地化，更方便快捷的修改多语言文案能让你的产品在各个国家地区里有更强的产品竞争力和更好的用户体验以及更低的维护成本。以此为目标，在vivo外销项目的发展过程中我们经过多次迭代，最终结合公司中间件的能力，实现了一套完整的多语言解决方案。
首先奉上官方Git地址：https://github.com/microsoft/Terminal 其次是编译后的windows terminal的安装包Git地址：https://github.com/YellowWinterSun/git-commond-exercise (下载 WindowsTerminal_x86_x64_arm64_poppur.7z)
技术实现取决于需求，也就是微服务架构需要的考虑的基本技术问题。一个基本的微服务架构需要实现基本的五大核心功能：服务注册和发现、服务间通信、服务容错、数据管理和API网关，基本实现需求如下：
在人工智能兴起的当下，AI正以不可思议的速度重塑着每一个行业。在笔者看来，AI处理能力强弱的最核心的评判指标终将是数据，先是数据质量，再是数据规模。两者任何一个的差距都将是能力强弱的分水岭。那么接踵而至数据从哪里来？我们又将要如何提取数据？...本文的这款软件将会重点帮我们解决如何从图片、二维码、PDF等介质中提取文件内容的问题，相信大家读完本文后会有一定的收获。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 机器之心编辑部 来源 | 机器之心 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使
随着大模型的发展，尤其是近来各种开源大模型的发布，如何对各种模型进行充分并且准确的评估变得越来越重要。其中一个越来越受到认可的方向就是利用人类考题来检验模型，从而可以测试模型的知识及推理能力。例如对于英文模型，MMLU 已经被广泛用来评估模型在多个学科上的表现。类似的，最近中文社区也涌现了例如 C-Eval 以及 GAOKAO 这种利用中文试题来测试模型，特别是中文模型的表现。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
最近，Analytics Vidhya发布了2019年AI技术回顾报告，总结了过去一年中，AI在不同技术领域取得的进展，并展望了2020年的新趋势。
应用要出海？最显性的就是界面展示及内容的本地化。做好了本地化这个功课，应用能够更好地去触达当地用户。当用户打开应用，看到自己熟悉的语言，用到符合自身文化和思维习惯的内容，对APP的好感度和满意度提升的不是一点点。
一般系统微服务接口要同时兼容：小程序版，公众号版，H5/Wap版，App版是一项复杂系统性的工作，因为每个客户端所使用的开发语言都可能不一致，
本项目主打一个一处配置多语言，多处使用的想法。助力项目方便快捷实现国际化（多语言）。 主要解决的问题：
在8.13版本中，我们将标量量化引入到Elasticsearch中。通过使用此功能，用户可以提供浮点向量，这些向量在内部被索引为字节向量，同时在索引中保留浮点向量以进行可选的重新评分。这意味着他们可以将索引内存需求（这是其主要成本）减少四分之一。目前，这是一个可选功能，但我们相信它比索引向量为浮点数提供了更好的权衡。在8.14版本中，我们将默认启用此功能。然而，在此之前，我们希望系统地评估其质量影响。
引用下我之前写的TTS文章中的话，2023年被大家称为人工智能元年，而在2024年的当下人工智能技术已然在各行各业都展露头角。各种AI工具也层出不穷，其中 语音克隆技术 也是尤为引人瞩目的产品之一。
论文：On the Cross-lingualTransferability of Monolingual Representations
Facebook AI近日发布一个名为XLM-R的新模型，使用100种语言、2.5 TB文本数据进行训练，在四项跨语言理解基准测试中取得了迄今最好的结果。
引言：本文将介绍如何使用Flutter开发一个支持多语言和主题设置的聊天应用，并结合ChatGPT实现智能聊天功能。
作者丨陈怡然 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址：https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
随着全球化的推进，多语言处理成为自然语言处理（NLP）领域的一个关键挑战。本文将深入研究NLP在多语言处理中的应用，探讨其原理、常见技术和面临的挑战。通过详细解析多语言处理的实践，我们将了解如何有效地处理不同语言的文本数据。
cross-lingual language models (XLMs)来自Facebook提出的将语言模型拓展为多语言的方法，详情可以见：XLM解读[1] 或原文 Cross-lingual Language Model Pretraining[2].
Multilingual是NLP中的研究热点之一，其中的一个研究方向是如何构建多语言预训练语言模型，实现不同语言的在隐空间的对齐，一个模型支持多语种的NLP任务，同时利用数据丰富的语言提升数据较少的语言效果。这篇文章就为大家整理了Multilingual多语言预训练语言模型的套路，包括XLM、XLM-R、ERNIE-M、Unicoder、ALM等5个经典模型，以及这些模型之间的演进关系。
前几天，Facebook发了一个百种语言互译的模型M2M-100，这边谷歌着急了，翻译可是我的老本行啊。
近日，谷歌发布了包含 7 种语言释义对的全新数据集，即：PAWS 与 PAWS-X。BERT 通过该数据集的训练，在释义对问题上的精度实现了约为 3 倍的提升；其它先进的模型也能够利用该数据集将精度提高到 85-90%。谷歌希望这些数据集将有助于推动多语言模型的进一步发展，并发布了相关文章介绍了该数据集，我们将其整理编译如下。
原文标题：Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models
选自code.facebook 作者：Ves Stoyanov、Necip Fazil Ayan 机器之心编译 传统的自然语言处理系统只能对应于特定语言，如果想要让其应用支持多种语言，则需要从头开始构建相应数量的新系统。Facebook 最近提出的多语言嵌入方法可以在一些「已知」语言上训练 Classifier，应用于「未知」语言上，成功解决了社交平台中 AI 应用的多语言支持问题。本文将向你简要介绍这一技术背后的原理。 在 Facebook 上，超过一半的用户使用非英语语言。整个平台上，人们使用的语言超过
AI 科技评论按：如今 Facebook 有超过一半的用户使用英语以外的语言，使用了超过 100 种语言。这也给 Facebook 提出了一个巨大的挑战，针对 Facebook 这种服务规模下，使用机器学习和自然语言处理方法（NLP），为每个人提供紧密贴合他们常用语言的良好用户体验。为了更好地服务于 Facebook 社区，无论是通过提供多语言的类似 Recommendations 和 M Suggestion 这样的服务，还是训练系统来检测和删除违规内容的，都需要一种更好的方法来将自然语言处理方法（NLP）拓展到更多语言上去。
虽说大多数人开发的应用都是在中国区发布吧，但也有人喜欢把手机设成英语呀，不管是为了练英语还是出国需要，也有外国友人在我国使用呀。所以如果用户中可能包括这些人的话，那么多语言支持是个很重要的课题，这个功能直译是本地化，意译是国际化，通俗地说就是多语言支持了，本文为了通俗就叫多语言支持。iOS开发实现多语言是件特别方便的事儿，本文就讲解实现的方法，分为App名称多语言支持、内容文本多语言支持、获取当前设备所使用的语言三个方面。
近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME，希望一举解决这个问题。
来源：机器之心本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了基于神经标签搜索情况下，中科院和微软亚研的实验进展。 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本
机器之心专栏 机器之心编辑部 这项研究旨在解决零样本下法语、德语、西班牙语、俄语和土耳其语等多语种的抽取式摘要任务，并在多语言摘要数据集 MLSUM 上大幅提升了基线模型的分数。 抽取式文本摘要目前在英文上已经取得了很好的性能，这主要得益于大规模预训练语言模型和丰富的标注语料。但是对于其他小语种语言，目前很难得到大规模的标注数据。 中国科学院信息工程研究所和微软亚洲研究院联合提出一种是基于 Zero-Shot 的多语言抽取式文本摘要模型。具体方法是使用在英文上预训练好的抽取式文本摘要模型来在其他低资源语言上
为了将 NLP 应用尽快部署到更多语言，Facebook 的研究者拓展并改进了其 LASER（Language-Agnostic SEntence Representations）工具箱。今天，他们开源了第一个可探索大量多语言句子表征形式的工具——LASER，将其与 NLP 社区分享。据称，该工具现在能应用于涉及 28 种不同字符系统的 90 多种语言中。LASER 将所有语言共同嵌入到一个共享空间中（而不是为每种语言建立一个单独的模型），从而实现这样的结果。一起开源的还包括涵盖 100 多种语言的多语言测试集。
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