目前，全球存在着超过6900种语言，这是自然语言处理研究者们的巨大噩梦。因为大多数语言都是数据稀疏的，研究者找不到足够多的数据来单独训练成熟模型。
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。
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 微软打造的图灵通用语言表示模型 T-ULRv5，登顶 Google XTREME 公共排行榜。 刚刚，微软打造的最新图灵通用语言表示模型 T-ULRv5 模型再次成为 SOTA 模型，并在 Google XTREME 公共排行榜上位列榜首。 这项研究由 Microsoft Turing 团队和 Microsoft Research 合作完成，T-ULRv5 XL 模型具有 22 亿参数，以 1.7 分的平均分优于当前性能第二的模型（VECO）。这也是该系列模型在排行榜上的四个
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。
要完整的支持深度学习，需要一个很长的 Pipeline，通常我们的工作起步于标注平台, 尽管Byzer 也可以作为标注平台的上游，比如对图片和视频做一个统一的处理（诸如缩放成统一大小等），然后再放到标注平台里。
客观的来说这款rat的效果并不是非常完美，我个人的编译版本可以上线，但是ping值太高（即使是本机测试）。除了有个皮肤之外其余的也没什么比较好的效果（皮肤还会不断的刷新导致闪烁，不知道是不是我的控件版本的问题）。另外一个问题就是先要编译这个程序并没有那额简单，需要安装非常多的控件，并且设置比较多的东西。（推荐使用delphi 2010以上版本编译），这个包本身是没有控件的，用到的控件列表如下：
机器之心发布 字节跳动人工智能实验室、加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校 字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的研究者提出了跨语言流形混合（X-Mixup）方法为目标语言提供 “折衷” 的表示，让模型自适应地校准表示差异。此方法不仅显著地减少了跨语言表示差异，同时有效地提升了跨语言迁移的效果。 基于多语言预训练语言模型（比如 mBert、XLM-R 等），各种跨语言迁移学习方法取得了不错的迁移效果，但其中许多目标语言的性能仍然远远落后于源语言。字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校通
去年初，单位承担了新立的“测井资料处理与解释集成软件"项目，目的是集成目前国内零敬的测井解释方法，我有幸参加该项目，并负责软件系统平台设计和部分开发工作，在项目的实施过程中，我充分进行基于构件的软件开发，复用成熟的商业构件和本单位的构件资源库，同时考虑了本项目开发资源的进一歩复用，形成了绘制组件包，数据交换组件和数值计算组件包等。基于构件开发，大大提高了软件的质量，缩短软件的开发周期。开发的软件目前在石油测井几个油田现场使用，并得到用户的好评。本文就在本项目中如何进行基于构件开发进行描述，并在复用构件的使用和丰富方面谈一些自己看法。
论文名称：CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-Task Learning
Contour继续添加新功能以帮助您更好地管理集群中的入口操作,我们的Contour最新版本1.13.0添加了多项新功能,这篇文章将会重点介绍其中的两个功能点:支持网关API和全局速率限制.
emule必备知识(更新服务器列表与kad节点文件)emule必备知识emule是通过ED2K网络和KAD网络寻找、连接其他emule客户端的所以服务器列表和KAD节点文件是emule的必需文件。
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时，这和设计所有前端页面一样重要。
aws-cli 是一个提供统一命令行界面的软件包，用于访问 Amazon Web Services。该项目的主要功能是通过命令行与 AWS 服务进行交互和管理。
百度云解析失败，迅雷也是如此?无法下载BT!5大高分下载神器,你用过几个? ——wit小学生 最近好多小伙伴们向小学生吐槽，下载的BT不是没进度就是提示敏感资源，就是不相信这是迅雷的bug，分别用了迅
现在我们的工具全是MFC的, 维护起来那叫一个郁闷 一直在找一个C++中好用的UI库, 看过Qt(看起来到不错, 懒得学), wxWidgets(跟MFC一个样), 剩下的就不说了...... 前段时间发现了Xtreme ToolkitPro, 里面那些Samples很强大, 也有过用它来做界面的冲动 但是想想, 这东西还是基于MFC, 一样还是要手动写........ 很怀念大学时在C#里整得那些东西, 做界面超级方便 但是, 要在C#里用C++的东西, 还要中间再加一层, 隔着衣服摸起来怎么会爽~~~
简介 Xtreme Vulnerable Web Application (XVWA)是一款使用PHP/MySQL编写的靶场，可以帮助初学者快速学习安全姿势。 我们建议将这个靶场部署在本地服务器来提升
本文我将为大家演示，如何利用服务器端模板注入（SSTI）漏洞，来获取应用托管服务器上的shell。
今天小编要跟大家分享的文章是关于Linux运维人员应该知道的免费Linux下载工具。Windows用户在想要使用下载管理器时可以享受很多选择。如Download Accelerator Plus和RealDownloader等系统可以快速管理视频下载，但这些优秀的免费工具不适用于Linux。
2021年伊始，百度发布多语言预训练模型ERNIE-M，通过对96门语言的学习，使得一个模型能同时理解96种语言，该项技术在5类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单XTREME上，ERNIE-M也登顶榜首，超越微软、谷歌、Facebook等机构提出的模型。（但是现在降到了第7名）
Google AI和DeepMind的研究人员发布了一个有趣的多任务基准，称为XTREME[1]，旨在评估语言模型的跨语言泛化能力，学习多语言表示形式。基准测试benchmark对40种语言和9种不同的任务进行了测试，这些任务需要在语法或语义上对不同级别的含义进行推理。本文还使用最新的模型为多语言表示提供基线结果，例如mBERT，XLM和MMTE。
云计算迁移不一定会降低应用程序的长期成本。行业专家乔治·劳顿探讨了一些以更好的业务成果为目标的云计算使用案例。 随着云计算的应用越来越频繁，许多组织开始评估将应用程序移动到云计算的云使用案例。许多人正
职业技能篇 1. 选什么模块不重要，只要你研究的够专精。 2. 做ERP顾问，某种程度上，懂业务比懂技术重要。 3. 写一份好的操作手册，能节约你很多的解释时间。 4. 所有配置都要写进文档，不然过不了多久你会发现自己也忘了为什么要做这个配置。 5. 上线前做一次数据切换模拟，能帮你把风险降到最低。 6. 学好英语，很多项目里面这点非常重要。 7. 多了解LN新技术，多上上Infor Xtreme，说不定下个项目就用上了。 8. 如果想当个好顾问，就别仅仅做自己眼前的那点工作，多帮帮其他模块，多学点其他知识，没有坏处。 9. 如果LN系统做不到的，就跟用户直说，不用非自创一个解决方案出来。
到本章为止，我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务，但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成，现在怎么办？ 一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。 然而，这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言，这些语言有大量的网络文本可供预训练。 当语料库是多语言的时候，另一个常见的挑战出现了，在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。
你是否在读论文的时候觉得别人的 idea 很有道理，可自己设计 idea 时却无从下手？你是否经常因为「模型效果好，但是没有给出有深度且全面的解释」而被审稿人给低分？
选自anandtech 作者：Gavin Bonshor 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 作为 AMD 最新处理器，锐龙 7000 系列也许是今年最受期待的处理器之一。 5 月 23 日下午，在 2022 年台北电脑展举办的线上发布会上，AMD CEO 苏姿丰正式宣布下一代锐龙处理器：锐龙 7000 系列处理器，以及锐龙 5000 系列的后续产品。新系列锐龙 7000 将采用台积电优化的 5nm 制造工艺，拥有多达 16 个 Zen 4 核心。 AMD 锐龙 7000 系列的正式发布也标志着 AM4 插槽
近段时间APT预警平台(威胁分析平台)捕获了一些CVE-2017-11882的变化利用样本，这些变化利用能一定程度上绕过杀毒软件的检测。 这里列举两种变式。 样例1 该样本只有一个objdata
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
谷歌研究人员的新研究建议修改传统的转换器架构，以在自然语言处理 (NLP) 中处理字节序列。新的具有竞争力的字节级模型可以有效平衡当代大型语言模型的计算成本权衡。
简单一点的可以直接用ActivityCompat的requestPermissions方法
作为业界最权威的中文自然语言理解榜单之一，CLUE从文本分类、阅读理解、自然语言推理等9项任务中全面考核AI模型的语言理解能力。
使用Windows系统的朋友肯定有过这样一段历史：想要下载某个大文件，奈何下载速度太慢，漫游整个网络寻找各类下载神器来加速下载。在Windows系统上，确实可以很轻易的找到这类软件，但是假如在Linux上呢，这些神器去哪找？
平时我们在访问一些国外网站的时候难免会出现访问延迟甚至是下载到一半就无法下载的尴尬，比如我用360浏览器下载docker,如图：
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。
下载大文件还是有些小吃力？这里就给大家继续找了几个插件，一起来盘点一下吧~ idm多个版本下载地址（电脑、手机、浏览器插件都有）：www.yijiaup.com/baidu-tiaozhuan/00
2020 年因为新冠疫情，很多人不得不在家工作和学习，大量人工智能学术会议也转为线上。不过在去年我们仍然看到了很多 AI 技术领域的进展。DeepMind 研究科学家 Sebastian Ruder 近日帮我们对去年的机器学习社区进行了一番总结。
一般的3D编程仅仅须要使用RGB颜色空间就好了，但事实上美术人员很多其它的是使用HSV(HSL)，由于能够方便的调整饱和度和亮度。
随着时间流逝，NLP在遇到诸多挑战的同时，也被寄予更大期望。人们在使用它的过程中收获很多，也在一直不断的改进完善它。
整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100） 自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。 今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 AliceMind。历经三年研发，AliceMind 涵盖通用语言模型StructBERT、多语言VECO、生成式PALM、多模
刚开始用C++做界面的时候，根本不知道怎么用简陋的MFC控件做出比较美观的界面，后来就开始逐渐接触到BCG Xtreme ToolkitPro v15.0.1，Skin++,等界面库，以及一些网友自己写的界面库，开始对于C++软件界面美化有了一点点的心得。不敢藏私，希望和一些新手朋友们分享交流。
曾有一位北大硕士生，在校期间一次性在国际顶会ACL中标8篇论文，其中2篇一作，还登上了知乎热搜。
在过去的 20 年间，我们在自然语言处理（NLP）领域已经见证了巨大的变化。在此期间，我们经历了不同的范式，最终进入了由神奇的Transformers架构主宰的新时代。这种深度学习架构是通过继承多种方法而形成的。诸如上下文词嵌入、多头自注意力、位置编码、可并行化的架构、模型压缩、迁移学习和跨语言模型等方法都在其中。从各种基于神经网络的自然语言处理方法开始，Transformers架构逐渐演变成为一个基于注意力的编码器-解码器架构，并持续至今。现在，我们在文献中看到了这种架构的新成功变体。有些出色的模型只使用了其编码器部分，比如 BERT，或者只使用了其解码器部分，比如 GPT。
2020年超融合增长势头不减，在新的一年中，有几家HCI（超融合基础设施）供应商值得关注。本文研究了几种不同类别的供应商、他们工具的特性、处理的用例以及是什么使他们的产品在竞争中脱颖而出。
全世界有7000多门语言，但自然语言处理（NLP）却主要研究英语这门语言。来自Deep Mind的科研人员Sebastian Ruder认为，当下NLP领域集中于开发能够有效处理英语的方法，却忽略了钻研其他语言的重要性。事实上，研究英语以外的语言不仅具有重大的社会意义，还有助于构建多语言特征模型，以避免过度拟合和应对机器学习的潜在挑战。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/365926059
来源：gitbooks 链接：见文末 Tux 这个仓库收集了对任何用户/开发者都超赞的 Linux 应用软件。 请随意 contribute / star / fork / pull request
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 疫情当下，绝大多数行业都难逃发展放缓的命运。 A股持续震荡，整体经济形势并不好。 这当中，AI行业受到的影响更甚，尤其面临着“一下一上”的困境。 一方面是下沉难，AI创造价值的本质还是面向产业端。但toB业务流程周期长、研发成本高，加之每个行业都有各自的游戏规则，AI企业想要开拓、实现盈利并不容易。 另一方面是上市难。且不论现如今AI估值过高、持续亏损、政策收紧等因素，让企业上市IPO之路不太顺利。 即便上市之后，AI公司之后面对的质疑和压力不会变
然而，创业并非易事。更重要的是，他们选择以一项在当时不被看好的技术——语音合成起家。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI成精，“逼疯”程序员；AI做高数，成绩超过博士；AI写代码，成功调教智能体…… 看多了这种故事，你是不是也觉得，AI太卷了，要上天了。 今天回归本源，讲点不那么玄幻的。AI为什么会进化？底层其实没有秘密，无非是语言、视觉等几大基本功。 其中，语言能力对AI的智能水平有决定性影响。视觉研究怎么“看”，语言研究“听”、“说”和“理解”。 对人类来说，“听”、“说”、“理解”相加，基本等于思维能力，对AI，道理也差不多。 最近，咨询机构Gartner发布《
正如你所看到的，最高的权重给予了几乎立即得到电子邮件回复的电子邮件，而最低权重给予具有非常长的时间范围的电子邮件。这允许具有非常低频率的电子邮件仍然基于它们被发送的时间帧被评定为非常重要。有了这个，我们有了2个特征：来自发件人mailsGroupedBySender的电子邮件的数量，以及属于现有线程threadGroupedWithWeights的电子邮件的权重。
21. find命令 在当前目录搜索文件 rumenz@local:~# find -name *.sh ./Desktop/load.sh ./Desktop/test.sh ./Desktop/shutdown.sh ./Binary/firefox/run-mozilla.sh ./Downloads/kdewebdev-3.5.8/quanta/scripts/externalpreview.sh ./Downloads/kdewebdev-3.5.8/admin/doxygen.sh
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
