来源：Science 编译：Bing 📷 得益于神经网络的发展，机器自动翻译已取得了很大的进步。但是训练这样的网络需要有大量的数据，要向计算机展示数以百万个人类翻译的例子。现在，有两篇新的论文表明，神经网络可以无需平行文本自学翻译。这个令人惊讶的进步能让多语言的文档更容易访问。有趣的是，这两篇论文提交的时间只相差一天。 论文一：Unsupervised Neural Machine Translation：https://arxiv.org/abs/1710.11041 论文二：Unsupervised M
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
前面几篇文章我已经分析过前端的变化了。毫无疑问，前端的变化是"质变"而非"量变"，它不是递进式的出现一个新的技术语言或框架，从根本上说它是一种模式颠覆性的取代另一种模式。
给定一个数字，我们按照如下规则把它翻译为字符串：0 翻译成 “a” ，1 翻译成 “b”，……，11 翻译成 “l”，……，25 翻译成 “z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。
编译：弗格森 【新智元导读】 两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 因为神经网络，即一种以人脑为启发的计算机算法，自动的语言翻译取得了长足的进步。但是训练这样的网络需要大量的数据：通过数以百万计逐句对应的翻译来展示人类是如何做到这一点的。现在，两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 “想象一下，你给一个人很多中文书籍和大量的阿拉伯语
例如地球人的数字 29 翻译成火星文就是 hel mar；而火星文 elo nov 对应地球数字 115。为了方便交流，请你编写程序实现地球和火星数字之间的互译。
我们常常听到高级语言,低级语言等等,但是只是一知半解,比如Java和C等等是高级语言,而汇编是低级语言,那么他们之间的区别是什么呢,我从网上总结了一些观点,有助于大家的理解,有不足和错误之处可以在公众号里留言,我会及时回复!
麻省理工学院的研究人员开发了一种新颖的“无监督”的语言翻译模型，这意味着它无需人工注释和指导即可运行，这可以使基于计算机的更多语言翻译更快，更高效。
Transformer 是为解决序列转换或问题而设计的架构，该任务将一个输入序列转化为一个输出序列。 语音识别、文本转语音等问题都属于这类任务。
虽然我的公众号以Python方向为主，但是Python运行速度太慢，因为做了太多的底层封装。提高速度可以使用多进程，但是多进程占用系统资源太多，为了减少占用的资源并提高性能，就该拿起低级工具，将“前盖”打开并对“引擎”进行调整。
或许你可能知道SAP HANA工作室在SLT复制时扮演的是被动的角色。所有你在数据配置（Data Provisioning）屏幕看到的信息都是来自于本地的SAP HANA表。
Python运行速度太慢，因为做了太多的底层封装。提高速度可以使用多进程，但是多进程占用系统资源太多，为了减少占用的资源并提高性能，就该拿起低级工具，将“前盖”打开并对“引擎”进行调整。
OpenAI 发表了新的巨大的 language model，在此之前 OpenAI 已经发表了 GPT，还有轰动一时的 GPT-2，现在到了 GPT-3（GPT-3 的论文题目为 Language Models are Few-Shot Learners）。
它是公认的分享文档的最佳格式。但是，这种格式的文件，必须用专门的阅读器打开，而且不能编辑，所以对使用者来说，会遇到很多问题。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
该文章介绍了两种在不需要平行文本的情况下进行神经机器翻译的方法。第一种方法是使用无监督学习，通过创建双语词典来实现。第二种方法是使用去噪自回归，在翻译过程中插入噪声，然后反向翻译以消除噪声。这些方法可以提高翻译的准确性，并且可以用于跨语言匹配任务。"
编译器：可以阅读以某一种语言（源语言）编写的程序，并把该程序翻译成为一个等价的、用另一种语言（目标语言）编写的程序，即能够完成编译程序的软件系统。
连接---->将目标代码与C函数库相连接，并将源程序所用的库代码与目标代码合并，并形成最终可执行的二进制机器代码（程序）。
ChatGPT 是由创建 GPT-3 的公司 OpenAI 创建的高级聊天机器人。用户可以向 ChatGPT 提出关于任何主题的开放式问题，并收到专门针对该问题生成的回复。
可以看到，Java虚拟机是在原有计算机的基础上虚拟出来的抽象计算机，提供Java程序的运行环境。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得Java程序只需要生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM是Java平台无关的基础，使Java程序能够做到 “Write Once, Run Anywhere”。
LLMChain是最基本的chain，他将LLM和prompt组合在一起，下面我们要实现一个让LLM给生产不同产品的公司取名字的功能：
在当今信息爆炸的时代，人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域，这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中，作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统，ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案，成为了学术界和业界需要解决的问题之一。
维金 编译 Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 由于神经网络技术的发展，翻译自动化已经取得了长足的进步。然而传统上，训练这样的神经网络需要大量数据：通过数百万的逐句对照来展示人工
C语言的编译链接过程要把我们编写的一个c程序（源代码）转换成可以在硬件上运行的程序（可执行代码），需要进行编译和链接。
在1990年初，在IBM研究中心，一个机器翻译系统首次被展示，它对规则和语言学一无所知。它用两种语言分析了下图中的文本，并试图理解这些模式。
【新智元导读】“世界末日时钟是23点57分。我们正在经历世界上的戏剧性的发展，这表明我们越来越接近末日和耶稣的回归。”这段惊悚的“预言”来自谷歌翻译。2016年，谷歌宣布机器翻译“重大突破”——神经机器翻译（GNMT），将翻译质量提高到接近人类笔译的水平。然而，它将无意义的文本翻译成怪异的宗教预言引起了新的恐慌。这次，要怪AI是“黑盒”，还是拖出谷歌员工来背锅？
工程师们已经设计了可以快速生产和应用的可编程的RNA疫苗，在小白鼠身上的测试中，该疫苗已被能证明有效对抗埃博拉病毒、甲型H1N1流感、和弓形虫。它们也可以被有效地用来对抗其他传染病和癌症。 疫苗由被称为信使RNA的遗传物质链组成，它可以被设计为任何病毒，细菌，或寄生蛋白的编码。它被翻译成引起宿主免疫反应的蛋白质，除了针对感染性疾病，研究人员正在使用这种方法来制造癌症疫苗，将教免疫系统识别和摧毁肿瘤。 “这种纳米药物制剂的方法允许我们在七天以内制造出对抗新疾病的疫苗，让潜在的应对突发疫情或进行快速的修改和改
JVM：JVM有自己完善的硬件架构，如处理器、堆栈（Stack）、寄存器等，还具有相应的指令系统（字节码就是一种指令格式）。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得Java程序只需要生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM是Java平台无关的基础。JVM负责运行字节码：JVM把每一条要执行的字节码交给解释器，翻译成对应的机器码，然后由解释器执行。JVM解释执行字节码文件就是JVM操作Java解释器进行解释执行字节码文件的过程。
编译器：在一个程序运行之前，首先需要被翻译成一种能够被计算机执行的形式，完成这项翻译工作的软件系统就是编译器。
IDEA在JetBrains官方的全称是 IntelliJ IDEA，官方打造的是一款真正智能、集成开发环境（IDE）；同时提供了功能丰富多样的高效插件。
大型语言模型非常擅长将输入转换为不同的格式，例如输入一段文本，将其转换或翻译成另一种语言，或帮助拼写和语法纠正。
场景描述：机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用，从它最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的情况。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
编译器(compiler)对于我们并不陌生，它主要为程序设计语言提供服务，它将各种各样的程序设计语言（比如：C、C++、RUST、JAVA等）进行处理，翻译成我们底层的计算机能够理解并执行相应动作。
1.1 Introduction to Compilers and interpreters
昨天一个话题说关于AngularJS2以后版本的两个小技巧，不料引出了另外一个话题，话题起始很简单： “很多的前端框架并不复杂，比如JQuery,引入即用，实时看到效果，多好。到了Angular2一直到现在的版本5，一点改进没有，还要编译，还要部署，原有的JS脚本也不能用了。” 细想起来，这个话题的帽子并不小，至少牵扯出来一个关键，AngularJS2及以后的版本，其框架之下的JS代码，跟HTML中<script>块之中的JS代码，到底是什么关系？ 我试着来回答一下： 首先，在AngularJS2
XWiki可以支持设置为一个或各种语言。截至2011年9月XWiki企业版支持25种语言：
Android为了帮助开发者把应用更方便发布给全球不同语言的人们使用，建议开发者在进行开发时不要把UI呈现相关的文本内容硬编码，而是把内容写入到strings.xml中，这样做更加灵活，也更方便翻译成不同其他语言。下面通过一个案例来逐步介绍一下strings的用法。 基本用法 比如我想在我的应用页面上呈现一句话，叫“我想买一台Kindle”，那就可以在strings.xml中加入如下： <string name="buy_kindle">我想买一台Kindle</string> 在需要使用该字符串的地方通过
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
大数据文摘出品 作者：蒋宝尚、Andy 这两天，微信翻译团队难得的上了次热搜。 事情的发展是这样的。有网友发现，当翻译中带有caixukun的人名拼音时，微信翻译会出现一些奇怪的中文词语，比如 之后，不仅人名测试开始一发不可收拾，网友们纷纷出动，想要寻找微信翻译的其他彩蛋网友们因此大为惊奇，玩得不亦乐乎，以至于这个话题被推上了热搜。 针对相关问题，腾讯微信团队昨天也做出了回应，强调这不是暖心的彩蛋，是翻译引擎在翻译一些没有进行过训练的非正式英文词汇时出现误翻。 文摘菌今天早上进行测试，发现微信团队已经修复
在 Reddit 上，有网友截图显示，在 Google 翻译中当某些语种的词汇翻译成英语时，输出的却是毫无由头的宗教语言。比如键入 19 个 dog，将其从毛利语翻译成英语时，输出的却是“距离十二点的世界末日时钟还差三分钟，我们正在经历世界上的人物和戏剧性发展，这预示着我们正在无线接近末日，耶稣回归时日将近。”
选自Vas3k.com 作者：Ilya Pestov 英语版译者：Vasily Zubarev 中文版译者：Panda 实现高质量机器翻译的梦想已经存在了很多年，很多科学家都为这一梦想贡献了自己的时间和心力。从早期的基于规则的机器翻译到如今广泛应用的神经机器翻译，机器翻译的水平不断提升，已经能满足很多场景的基本应用需求了。近日，Ilya Pestov 用俄语写的机器翻译介绍文章经 Vasily Zubarev 翻译后发表到了 Vas3k.com 上。机器之心又经授权将其转译成了汉语。希望有一天，机器自己就能
你可能会想到,软件是用高级语言编写的,高级语言被翻译成汇编语言,汇编语言会翻译成机器可以是别的机器语言
③getTime()得到的是当前时间的毫秒值（注意是毫秒值，1000毫秒等于1秒）。
C语言编译的整个过程是非常复杂的，里面涉及到的编译器知识、硬件知识、工具链知识都是非常多的，深入了解整个编译过程对工程师理解应用程序的编写是有很大帮助的，希望大家可以多了解一些，在遇到问题时多思考、多实践。
你可能有过这样的经历:想要快速给某人发短信，但你手头上正有活，比如正拿着杂货或做饭，手头很忙。虽然Siri可以为我们和设备之间的互动提供一个新的交互方式，但还是有很多限制，如果我们要超越这种限制又该怎么办呢？脑机接口技术将为我们带来一种新的交互体验，这种体验可以超越当前各种语音助手的限制。
这家由微软支持的研究机构现在由Y Combinator创始人Sam Altman领导。它最著名的是强大的文本生成器GPT-3，但在过去的几年里，它还建立了一个教自己解魔方的机械手，一个像超人一样的电子竞技算法团队，一个能创作出令人感到舒适的音乐算法，以及能玩游戏和使用工具学习复杂策略的算法。
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
导师给了一些论文，并指定了一篇、让进行中文翻译。作为一个门外汉，面对论文中很多专业术语，自然是一脸茫然。
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