序列模型

11月4日，出门问问自研大模型「序列猴子」正式向全社会开放。即日起，广大用户可登陆基于「序列猴子」的AI写作助手奇妙文，或AI开放平台体验。   今年 4 月，出门问问「序列猴子」开启邀测。「序列猴子」以语言为核心的能力体系涵盖“知识、对话、数学、逻辑、推理、规划”六个维度。 「奇妙文」是一款基于

近日，由知名 科技 与产业创新服务平台亿欧TE主办，北京市科委、中关村管委会、中国国际科技促进会元宇宙委员会作为指导单位的“ 疆界——2023 AIGC技术应用创新峰会 ”在北京成功举办。峰会现场发布了 2023AIGC大模型TOP10榜单 ，出门问问大模型产品

4月20日，出门问问在北京举办主题为“AGI·降临”的2023 AIGC战略发布会。会上出门问问宣布内测探索大模型「序列猴子」，并提出CoPilot将会无处不在，同时在大模型能力的基础上还同步开启了面向创作者的CoPilot产品矩阵，面向C端的升级版语音助手魔法小问，以及面向B端的企业专属大模型的内测探索。其中面向创作

AI科技评论报道编辑 | 陈大鑫大家都知道，现有的序列推荐算法大多采用浅层的神经网络结构。 而今天，AI 科技评论将为大家介绍一篇由 中科院先进所、 腾讯、 华南理工近日合作发表在信息检索领域顶会 SIGIR 2021上的一篇论文 ，

字幕组双语原文： 如何使用XGBoost模型进行时间序列预测 英语原文： How to Use XGBoost for Time Series Forecasting 翻译：雷锋字幕组（ Shangru ） XGBoost是在分类和回归问题

本文作者为李炎洋，来自东北大学自然语言处理实验室，向雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论独家投稿。 对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论编者按：对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。又比如训练时使用基于强化学习或者最小风险训练的方法需要从模型中随机采集多个不一样的样本来计算句子级的损失，而一般的确定

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：不同语言之间的语音到语音转换早已不是什么新鲜事了，任务拆分简单直接，只需要把「源语言的语音识别模型（语音转文本）」、「文本到文本翻译模型」、「目标语言的语音生成模型（文本转语音）」这三个模型串联使用就可以。由于这三类模型的发展都各自比较成熟，现在市面上如谷歌翻译这样的

作者： 胡晨川观察趋势，或许是我们在日常分析中最常见的需求。但遗憾的是，许多管理者或者业务分析人员，对着高高低低的折线图（时间序列数据）不知道怎么“看”。本节将介绍一种通俗易懂的时间序列分解方法，帮助大家从时间序列的波动中挖掘信息。另外，时间序列数据经过分解之后，可以对未来的数值进行一定程度的预测。5.5.1  怎样观

新智元编译整理：刘小芹 　　 新智元启动新一轮大招聘：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。 　　 简历投递：jobs@aiera.com.cn 　　 HR 微信：13552313024