最近，美国知名商业杂志《Fast Company》评出了全球50家最具创新力公司，搜狗入选中国地区前十。
Meta 在近日的「用人工智能构建元宇宙」的讨论会上，展示了最新的 AI 黑科技 「Builder Bot」 ，并且在此次会议上 Meta 公布了关于构建元宇宙的人工智能计划，其中包括通用语言翻译系统、对话 AI 系统CAIRaoke，人工智能推荐系统 TorchRec 等。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
根据它刚发布的Q3财报，尽管营收额创下214.5亿美元的新纪录，同比增长56%，但没有达到华尔街分析师平均预期的219.6亿美元。
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
去年圣诞节，我和我的妻子去了家乡佛罗里达的皮尔斯堡，并且经常光顾海滩上的一家当地人场所。在那儿，我们遇到了一对来自英国中部地区的夫妇。音乐很响，喝酒也很闹，所以很难听清楚。另外，即使他们“似乎”在说英语，但有时理解他们在说什么仍然是一个挑战。我以为我在澳大利亚的时光会给我足够的语言能力，但是，可惜，很多东西都超出了我的想象。不止是一般的 “soccer 是 football” 或 “trunk是 boot” 之类的困惑。
微软将其神经网络翻译技术融入缺乏AI硬件的智能手机，该应用程序现在可以为iOS、安卓和亚马逊Fire设备提供更高质量的神经网络翻译服务。
机器之心报道编辑：泽南、蛋酱 它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，「解锁这些进步的关键是人工智能，」扎克伯格说道。 让做饭看
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟它们都将成为元宇宙时代的杀手级 APP？ Meta 正在致力于通过语音生成元宇宙世界的人工智能研究，还有很多神奇的技术。首席执行官马克 · 扎克伯格本周三表示，该公司正在研究改善人们与语音助手交流顺畅程度，以及在不同语言之间进行翻译的方式。 最近一段时间，扎克伯格正带领脸书 all in 元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将最终代替互联网。 至于元宇宙、虚拟现实是如何能够让人沉浸其中的，“解锁这些进步的关键是人工智能，”扎克伯格说
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】专门为元宇宙打造的AI框架，是什么样子的？ 人工智能将成为虚拟世界的支柱。 人工智能在元宇宙中可与多种相关技术结合，如计算机视觉、自然语言处理、区块链和数字双胞胎。 2月，扎克伯格在该公司的第一个虚拟活动——Inside The Lab中展示了元宇宙的样子。他说，该公司正在开发一系列新的生成式AI模型，用户只需通过描述就可以生成自己的虚拟现实化身。 扎克伯格宣布了一系列即将推出的项目，例如CAIRaoke项目，一项用于构建设备语音
谷歌表示，开发者每年都会构建独特且富有创意的 Chrome 扩展程序，以帮助提高从生产力到网络可访问性的各个方面。2023 年当然也不例外，从在线购物省钱 到快速翻译网站。IT之家汇总 12 个最受欢迎的 Chrome 浏览器扩展如下：
据悉，近日富士通实验室对外表示，他们研究出了世界上首款胸卡大小的免提式语音翻译器。 在与患者交流病情的同时，医院的医务人员手中总是有很多事情要做，伴随着国际化，患者常常不是本国人，在这样的情况下，交谈
近期在搭建英文博客-<e-whisper.com>, 需要对现有的所有中文Markdown翻译为英文.
美国麻省理工学院（MIT）官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能，并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中，神经网络不断调整数千个内部参数，直到能够可靠地执行一些任务，例如识别数字图像中的对象，或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近，计算机科学家开发了一些巧妙的技术，可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近
12月21日，“2018硬科技行业领域峰会暨镁客网年会”在杭州香格里拉成功落幕。来自硬科技领域超300位嘉宾共同探讨了硬科技发展的现状与未来，在发表主题为《AI硬件的未来破局》的演讲时，狗尾草创始人&CEO邱楠表示，智能家居对于语音交互的需求会进一步加强，智能音箱数量也将会进一步放量，而像琥珀虚颜这样的AI虚拟生命会引起更多年轻消费者关注，最后服务机器人会进入更多商业领域。
**Easy Translator** “简易翻译器”是一款强大的翻译工具，让用户能够轻松地把Web内容，信件，聊天和电子邮件的内容翻译成你想要的语言； 支持104种语言翻译。协助您日常是一个不错的选择。
谷歌在人工智能新产品展示会上宣布了一项伟大的多年新项目：开发一种支持世界上“1000种最常用语言”的单一人工智能语言模型。作为实现该目标的第一步，「目前，Google正在推出一种支持400多种语言训练的AI模型，它被认为是“当今语言覆盖率最大的语言模型”」。
百度开发了新的AI系统，名为同声传译和预期与可控延迟（STACL），百度声称这代表了自然语言处理的重大突破。
一名合格的铲屎官，还要钻研各种养宠攻略，了解汪星人、喵星人的脾气与习性，体察它们的小情绪。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
到目前为止，虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」，但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。
作者：Chunyang Chen、Ting Su、Guozhu Meng、Zhenchang Xing、Yang Liu
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
来源：环球科学ScientificAmerican 作者：陈宗周 本文长度为5200字，建议阅读5分钟 本文回顾机器翻译发展史，并分析这个曾一度陷入低潮的领域，是如何实现飞跃，并可能在不久的将来打破不同民族间的语言壁垒的。 2017年3月的全国“两会”上，李克强总理来到安徽代表团。讯飞公司董事长刘庆峰拿起桌子上一部手机模样的小设备，说出总理以前对讯飞的勉励——让世界聆听我们的声音，机器马上翻译成流利的英文。他又说“这个哈密瓜很甜”，机器立刻又翻译成流利的维吾尔语。这部叫晓译多语种翻译机的小机器，是讯飞公
这家老牌科技公司，现在到底有什么黑科技？在大会现场，展示了微软AI小冰和人类打电话的实力、还有锥形的AI开会神器等等。微软技术院士黄学东还在现场diss了一下同行：“Google动不动就吹牛~”
作者：byronhe，腾讯 WXG 开发工程师 一、问题背景 随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。 机器学习模型在离线训练时，一般要将输入的数据做特征工程预处理，再输入模型在 TensorFlow PyTorch 等框架上做训练。 1.常见的特征工程逻辑 常见的特征工程逻辑有： 分箱/分桶 离散化 log/exp 对数/幂等 math numpy 常见数学运算 特征缩放/归一化/截断 交叉特征生成 分词匹配程度计算 字符串分隔匹配判
随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。
摘自：InfoWorld技术观察 大数据文摘翻译：孙强 校对：陈洁 [转载请保留] 谷歌翻译(Google Translate)是目前翻译网页或简短的文字片段使用最多的一个快捷工具。据德国媒体Der Spiegel报道，支持该服务的后台核心技术，会在不久的将来被改进为类似“星际迷航（Star Trek)”那样的通用翻译器。 当然，谷歌并不是唯一一家致力于此事的公司。从Facebook到微软的每个人都有这样一个野心，那就是创建一个能最终彻底解决语言障碍的服务。而这个野心实际吗？如果想要实现又需要付出多大
项目地址：https://github.com/PantsuDango/Dango-Translator
AI 科技评论按：上一次你和你的电脑进行有意义的对话，并感受到它能真正地理解你，是什么时候？如果微软技术研究员、微软的语言语音小组组长黄学东博士做到了的话，那么你也将可以做到。并且，如果他以往的研究真的达到了他所说的水平的话，这一天的到来可能要比你想的还要快。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。在这篇博客里，我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。 论文以及Tensorflow官方教程介绍： Z
上周，谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0，而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频，一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示，Siri作为最早入场的选手，其语音理解和回答问题的能力并不突出，白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处，它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势：支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售，对本地语言的支持将是非常重要的一
上周，谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0，而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频，一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示，Siri作为最早入场的选手，其语音理解和回答问题的能力并不突出，白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处，它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势：支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售，对本地语言的支持将是非常重要
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
Google翻译、百度翻译、有道翻译……我们使用过各种各样的在线翻译服务，但你清楚机器翻译背后的原理吗？在线翻译为什么要用深度学习？不同的神经网络模型在翻译过程中所起的作用有什么不同？ 相比通用的模型，为什么支持103种语言的Google的翻译算法，可以实现任意两种语言之间的翻译转换？它独特的LSTM-RNN结构在其中所起的作用又是什么？让我们从头来学习一番。 作者 | Daniil Korbut 译者 | JeyZhang 图片来源：谷歌机器翻译算法 许多年前，想要对一种陌生的语言进行翻译是一件
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。
这个翻译器是基于OCR技术制作的，也就是说，你只需在界面上截图，即使是游戏、动画新番的字幕，也能截屏翻译。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你能想象，这样一个元宇宙世界，是用AI造出来的吗？ 这是扎克伯格Meta最新AI黑科技——BuilderBot。 在今天凌晨官方放出的Demo中可以看到，在这个世界里，你想要什么、去到哪里，只要描述出来，它就秒秒钟给你整出来。 比如，你说一句“让我们去公园”，那么公园就会在你眼前构建出来。 如果改变主意去沙滩也是OK，也只需说上一句。 有哆啦A梦的任意门内味了。 要是觉得现在的沙滩有点单调，还可以创造岛屿、云彩、椰子树。 就连度假用的沙滩垫、桌
【新智元导读】《经济学人》1月5日发表万字长文，回顾了机器语言技术长达60多年的发展历程，全文分为五个部分：人机对话、语音识别、机器翻译、语义理解和未来展望。文章重点描述了机器语言技术的现状，特别是深度学习带来的进步，比如神经机器翻译系统。作者说道，基于神经翻译系统训练使用的数据集不像基于短语的系统使用的那样大，这给了较小的公司与Google这样的巨头竞争的机会。展望未来，作者说，言语是最典型的人类特征之一，所以很难想象机器可以像人类一样真正地交谈，却不具备超级智能。二者应该是同时出现的。 语言：发出声音
一，stegano 📷 分析题目：仔细观察水印No Flag Here! 说这里没有Flag,此地无银三百两，全选一下（ctrl+a）发现水印也可以被选中 📷 将全选后的文档复制到记事本，发现出现一串BABA的格式，这样我们联想到了摩斯密码 📷 B 换成 - A 换成 . 空格表示为 / -.-./---/-./--./.-./.--/..-/.-../.--/../---/-./.../--..--/..-./.-../.-/--./---.../.----/-./...-/.----/...../.-
1 - 编程语言 1.1 编程 编程： 就是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。 计算机程序： 就是计算机所执行的一系列的指令集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的，所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。 注意：上面所定义的计算机指的是任何能够执行代码的设备，可能是智能手机、ATM机、黑莓PI、服务器等等。 1.2 计算机语言 计算机语言指用于人与计算机之间通讯的语言，它是人与计算机之间传递信息的媒介。
作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长：3分钟 提到人工智能，大部分人会想到当前非常热门的领域，比如“人机大战”，自动驾驶、图像识别，语音识别等等，但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗？ Andreessen Horowitz合伙人Frank Chen认为人工智能并不能是某些人专有的，应该是人人都能使用的一项技术。 迈阿密大学图书馆——数字馆藏（来源：Flickr） 人工智能（AI）对自动驾驶汽车、面部识别和自动翻译的实现起着非常重要的作用，并且这项技术最近得到了大量关注。但在硅谷，
MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。
在知乎上偶然看到了一个基于深度学习的翻译器DeepL，实际体验了一下，确实发现比Google Translate, 百度翻译等工具好用，因此最近抛弃了之前的翻译工具，开始往DeepL切换，毕竟在阅读英文内容的过程中还是有很多单词和词组的意思不了解。最近在阅读DeepMind的一篇文章的时候，看到一段有意思的话，对比了一下，发现DeepL真的比竞品厉害，更加加速了我抛弃之前工具的速度。具体什么例子呢，如下细说。
机器之心报道 参与：路雪、李泽南 近日，一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具，引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中，这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说，DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。 谷歌、微软和 Facebook 等科技巨头已在机器翻译领域耕耘多年，但一家名为 DeepL 的创业公司最近推出的翻译工具又将这一领域向前推进了一步。DeepL 与它的竞争对手相比速度相同，而且更加准确而精密。 目前，D
最近因为看《我心里危险的东西》和《放学后失眠的你》然后因为太喜欢了就去看漫画了，后来又一发不可收拾就去追更漫画了。还追了一部没找到熟肉的条漫。条漫是英语还好，我自己虽然只是四级水平的英语能力，但是可以勉强能看懂台词，实在看不懂的可以去直接各个翻译平台就行了。但是日漫还有一些本子来说说，我完全不认识日文，想去平台翻译也不太好翻译。因为漫画不是小说，文字都是图片形式的，自己去做OCR识别再去翻译属实是折磨中的折磨。因此我就到处找能用的软件/平台终于让我找到了这个程序。试用了一下就觉得这就是我要的。
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大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 总之，文本、语义和社交分析技术
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