陈丹琦激动人心的研究迅速在社交网络和其他专注机器学习的新闻网站上传播。她的指导老师——斯坦福 AI 实验室负责人、人工智能领域著名学者、斯坦福大学语言学和计算机科学教授克里斯托弗·曼宁（Christopher Manning）在采访中表示：「陈丹琦是使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱。她简单、干净、高成功率的模型吸引了众人的目光……她的这篇毕业论文主要研究神经网络阅读理解和问答，这些新兴技术正在带来更好的信息访问方式——它可以让计算机系统可以真正回答你的实际问题，而不是简单地返回文档搜索结果。」
赋能是人工智能对人类最重要的事情，而智能语音（例如DuerOS）正在为人机交互的方式赋能。声音一直是人与人沟通的核心，而今也成为了人机交互的核心——智能语音交互。早在2016年，google声称其搜素请求中有20%是通过语音完成的。但是，语音交互设计并不是新兴的技术，在20多年前老码农刚刚参加工作的时候就可能已经存在多年了。
应届生的第一份工作是形成工作习惯、思维方式的主要阶段。要知道，良好的工作方式和做事习惯、思考和解决问题的方式，对于一个人后续的职业发展至关重要，在起跑线上一定要占据优势。如果抛开具体的方向不谈，仅仅就公司的规模来进行考虑的话，应届生刚开始最好去一个做事靠谱、规模不太小的公司。
一年一度的校园招聘即将开始，各位学弟学妹们将面临继高考、读研/博之后的又一次重大的人生选择。第一份工作对于一个人职业生涯的一生都至关重要，如何选择适合自己的团队和岗位，做好自己的规划以达到目标？在今天的文章中，SIGAI将对AI方向的校招选择进行分析，供各位需要的同学参考。说明一下，在这里我们仅仅只针对企业类的工作，对公务员、事业单位之类的工作不做分析。
内容提要：合理膳食、营养均衡的重要性已不必多说，但具体如何落实，却不简单。为了得到搭配更合理、更健康、更符合人们口味的食谱，AI 也加入了营养师的队伍。
摘要 一直以来，人机交互方式都在发生着不断的变化，从命令行交互，GUI交互，GUI＋交互，直到现在的对话交互（CUI）。之前传统交互都是人在适配机器，而CUI则实现了机器来适配人。本次演讲将介绍常用的
几个月前，红色石头发文介绍过一份在 GitHub 上非常火爆的项目，名为：DeepLearning-500-questions，中文译名：深度学习 500 问。作者是川大的一名优秀毕业生谈继勇。该项目以深度学习面试问答形式，收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。
一、问题的提出 问卷调查作为收集社会资料的一种有效形式，被政府和学者抬高于较高的地位。从调查内容看，不仅有了解人们对于社会中一些事件的看法，而且有对于一个理论假设或现实问题的证明或印证。从调查者的学科
又到了一年一度的金三银四，每次总能听到一些读者的反馈，问：有没有关于 xxx 的面试题，索性就把我所收集的 GitHub 上关于面试题的项目分享给大家。
看到标题，百度黑们就要喷我了，在他们眼里Google在做人工智能，百度在做外卖嘛。然而，我在周末体验了搭载Google 人工智能技术的Allo 之后，得出如题的结论，事实上，不只是我有这样的感觉，最近还有许多科技大佬和发烧友做了几款人工智能助手产品的对比测评，都对Allo的表现略微失望，竟然是百度的度秘压过了它成了大黑马，包括《纽约时报》记者在尝试了Allo五天以后，给出的结论也是：谷歌这个助手真的有待改进。 Allo早在今年5月的Google I/O大会上就已推出。这场大会的关键词是人工智能，最能体现“
人类从一百二十万年前就开始制造机器了。阿基米德的杠杆给了我们力量，伽利略与达芬奇的动力学给了我们速度与空间，而计算机科学将取之不尽的信息从广阔的世界里吸收过来呈现在我们眼前：它试图让人类更「渊博」，用可以无限扩充的存储帮助大脑去记忆；也试图让人类更「聪明」，能够用可叠加的算力帮助人跨越自身处理大量数据和高维数据的极限。
思索了这两个问题良久，也去知乎找了一些相关话题的问答，但并没有标准答案。所以，我这里也只是记录一些我对此的看法，也许会随着 RTFSC 阅历的丰富而发生变化，我会记录更新于 https://github.com/mzlogin/rtfsc-android。
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
作为一个高大上的码农，你肯定用到过 StackOverflow，必须的。会有人否定这个断言么？那他恐怕不是真正的码农，或者说还没入门。StackOverflow 对于码农的重要性，基本就和诸葛亮对刘备的重要性差不多，它上知 Java 下知 MySQL，中间懂得各种算法。只要你拥有与它沟通的技巧，它几乎可以回答你遇到的任何技术问题。
夏乙 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在机器阅读理解界的ImageNet——SQuAD挑战赛中，排在前几名的算法，都能拿到八十多分的成绩。 可是，为什么我们依然觉得机器不太听/看
AI科技评论按：微软研究院对MRC领域迁移进行了首次尝试。他们最新提出的 SynNet 模型能在一个新的领域获得更准确的结果，而不需要额外的训练数据，并且网络性能接近全监督MRC系统。AI科技评论将其编译如下： 对人类来说，阅读理解是每天都在进行的基本任务。早在小学的时候，我们就能在阅读文章后，回答与文章的中心思想和细节相关的问题。 但对AI来说，完美的进行阅读理解仍然是一个难以实现的目标，但如果我们要评估和实现通用人工智能，就必须让AI达成这个目标。 实际上，许多现实生活中的场景，包括客户服务、建议、问答
本项目基于chatterbot0.8.7来开发，但不仅于此。让我们先对chatterbot做一个简单的了解。
垃圾微软要求几乎每个应用都要有隐私声明，当然如果你不拿用户信息的话，那么用户声明是一个URL，我们应该把应用声明放在哪？
背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家
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