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导读：在真实世界中，很多数据往往以图的形式出现，例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等，过去几年基于神经网络的图数据分析与挖掘方式因其出色的性能受到了广泛的关注，不仅一跃成为学术界的研究热点同时也在多种应用中大放异彩。这篇文章主要结合相关文献、领域专家的分享以及笔者浅薄经验，所做的粗浅总结和归纳。虽然是知识的搬运但也参杂了个人的主观判断，偏颇以及疏漏难免，还请各位谨慎参考。修修补补停笔恰逢平安夜，也借此契机祝大家新的一年所愿皆所得，平安多喜乐。​1、图神经网络发展综述图(Graph)是一种描

《企业中的生成式人工智能状态》报告发现，ChatGPT是企业中最受欢迎的聊天机器人，其次是CopyAI(35%)和Anyword(26%)，分别位居第二和第三。然而，许多公司已经禁止在工作场所使用生成式人工智能工具，其中ChatGPT是最常被禁止的(32%)，其次是CopyAI(28%)和Jasper(23%)。Writer联合创始人兼首席技术官WaseemAlshikh表示，“如今关于生成式人工智能的炒作太多了，我们想了解一下实际情况——谁在使用它，他们在使用什么工具，他们在用它做什么，以及企业有哪些限

目前高速发展的互联网时代中，各种类型的数据不断涌现，其中，我们较为常用的就有表格数据，表格作为一种通用的结构化数据，我们可以根据需求设计SQL查询语句来获得表格中的知识，但是往往需要较高的设计成本以及学习成本。此时，Text-to-SQL解析任务显得格外重要，而根据对话场景的不同，还分为单轮Text-to-SQL解析和多轮Text-to-SQL解析，本文主要研究更加困难且更接近现实应用的多轮Text-to-SQL解析任务。近期，阿里巴巴达摩院联合中国科学院深圳先进技术研究院提出面向多轮

一直以来，人类梦想着机器人能够辅助人类处理生活和工作的事情。“请帮我调低空调的温度”，甚至“请帮我写一个商城网站”都在近年来的家居助手和OpenAI发布的Copilot上得以实现。GPT-4的出现，进一步为我们展示了多模态大模型在视觉理解上的潜力。开源中小模型方面，LLAVA、minigpt-4表现不俗，可以看图聊天，还可以为人类猜测美食图片中的菜谱。然而，这些模型在实际落地中仍然面临重要的挑战：没有精准的定位能力，不能给出某物体在图片中的具体位置，也不能理解人类的复杂指令来检测具体物体，因此很多时候无法

随着中文大规模语言模型在自然语言理解与自然语言生成方面展现出强大的性能，现有针对特定自然语言处理任务的中文评测基准数据集已经不足以对中文大模型进行有效地评估。传统的中文评测基准主要关注模型对于简单常识（如雨天出门需要带伞）和表层语义（如篮球比赛的报道是体育类还是科技类新闻）的理解能力，而忽略了人类复杂知识的挖掘和利用。目前，针对中文大模型复杂知识评测的数据集十分匮乏，特别是涉及我国教育体系下不同层次和不同领域的专业知识。为了弥补这一差距，天津大学自然语言处理实验室与华为诺亚方舟实验室联合发布了M3KE（A

Pandas是一个开源工具包，它为数据科学家和分析师提供了使用Python数据操作和分析能力。Pandas库在机器学习和深度学习的预处理阶段非常流行。但现在有了AI的加持，你可以用它做更多事情。本文介绍一个新的数据科学库——PandasAI。一个将生成型AI能力整合到Pandas中的Python库，使数据帧架具有对话性。什么是PandasAI？让数据帧具有对话性是什么意思？正如其名，你可以与数据集进行对话，并得到快速响应。作为一名数据科学家或分析师，不需要再对着数据集进行无休止地浏览行和列。不过，Pand

当地时间1月6日（北京时间1月5日），为期三天的CES2023将在拉斯维加斯正式开幕。相比于2021年CES完全线上举办，以及2022年线下举办但限制四分之一的人流量，今年的CES2023才算是过去三年第一次恢复正常的CES展会。按照惯例，CES中往往不缺乏各种奇特的展品，且几乎覆盖了消费电子的各种领域，因此很多新科技都很值得一看；并且其中很多来自一线大厂的新技术并非只是简单的概念展示，而是真的会在2023年年内推出正式市售版本，因此很多新鲜出炉的新产品都

IBM在年度IBMThink大会上将AI和混合云战略放到了核心位置。在过去几年里，其他厂商一直专注于新AI应用面向消费者的方面，IBM则一直在开发新一代模型以更好地服务于企业客户。IBM前不久宣布推出了用于混合云应用的AI开发平台watsonx.ai。IBMwatsonxAI开发服务目前处于技术预览阶段，将于2023年第三季度全面上市。AI将成为关键的商业工具，开启生产力、创造力和价值创造的新时代。对于企业而言，这不仅仅是通过云访问大型语言模型（LLM）的新型AI结构。大型语言模型构成了ChatGPT等生

为什么AI总是很难落地？为什么人工智能常常被人诟病？有人说这是由于科幻电影、科幻小说、电子游戏、新闻媒体等造成的，这个观点有一定的合理成分，但还有一个更重要的事实为大家所忽略，那就是本应为“人机环境系统融合智能”常常被误认为是“人工智能（甚至是一些算法）”所致。生命和机器虽然都可以作为认知的载体，但认知的性质是不同的。一个是生命的认知，一个是机器的认知，是特定人对特定事物的认知。人机智能解决的重点是方向和风险，人机工效解决的是过程和效率。计算-算计的机制机理构建是人机混合智能突破关键。群体智能的关键在于三

据报道，目前，人工智能技术使得非侵入式大脑解码技术更进一步！尽管该技术尚不能使无法语言交流人群像正常人那样谈笑风声，但可使科学家精准解码他们的语音内容。这项人工智能技术可从参与者大脑活动中解码单词和句子，其准确性令人不可思议，但仍无法达到100%精准，人们仅需几秒钟的大脑活动数据，即能通过人工智能技术推测出人们听到什么内容，他们在一项初步研究中发现，参与者从选择性测试中找到正确答案的概率平均达到73%。未参与该项研究的爱尔兰都柏林三一学院计算机科学家乔瓦尼•迪•利伯托(GiovanniDiLibert

整理|言征刚过去的一周，我们刚经历了三场对话式AI的大事：OpenAI的GPT-4，微软Office365“核弹式”升级，百度的中文语言大模型“文心一言”，谷歌终于坐不住了，21日，谷歌首席执行官Sundar发消息称Bard开启公测！一、谷歌Bard的定位谷歌高管称，Bard是一个创造性的工具，可以草拟电子邮件和诗歌，并就如何让孩子参与飞钓等新流行的爱好提供指导。高管们表示，该公司渴望了解人们如何使用这项技术，并将根据使用情况和反馈进一步完善聊天机器人。不过，与搜索引擎不同的是，Bard的设计初衷并

根据调研机构最近发布的一份调查报告，到2022年，人工智能为制造业带来的价值达到23亿美元，预计到2027年将达到167亿美元。从自动化和预测分析，到自然语言处理(NLP)和计算机视觉，采用任何形式的人工智能的结果都可以在IBM、英特尔、通用电气、西门子等早期采用者身上看到，以及他们获得的成功和业务增长。本文将介绍制造公司从在其流程中实现人工智能中受益的一些方式。此外，将分享人工智能的各种应用，无论产品细节如何，它们都将帮助企业节省成本并改进流程。为什么在制造业中采用人工智能?行业专家指出，利用机器人、3

视图合成（viewsynthesis）是计算机视觉和计算机图形学交叉领域的一个重点难题，指的是从一个场景的多张图片中创建该场景的新视图。要准确地合成一个场景的新视图，一个模型需要从一小部分参考图片中捕捉多种类型的信息，比如详细的三维结构、材料和光照等。自2020年研究人员提出神经辐射场（NeRF）模型以来，这个问题也受到了越来越多的关注，大大推动了新视图合成的性能。其中一个超级大玩家就是Google，在NeRF领域也发表了诸多论文，本文将为大家介绍两篇Google发表在CVPR2022和ECCV20

在人类的感官中，一张图片可以将很多体验融合到一起，比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风，甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」（binding）属性通过与自身相关的任何感官体验对齐，为学习视觉特征提供了大量监督来源。理想情况下，对于单个联合嵌入空间，视觉特征应该通过对齐所有感官来学习。然而这需要通过同一组图像来获取所有感官类型和组合的配对数据，显然不可行。最近，很多方法学习与文本、音频等对齐的图像特征。这些方法使用单对模态或者最多几种视觉模态。最终嵌入仅限于用于训

ChatGPT是一款功能强大的人工智能聊天机器人，在推出之后很快就给人留下了深刻的印象，但很多人指出它有一些严重的缺陷。从安全漏洞到隐私问题，再到未经披露的训练数据，人们对人工智能聊天机器人的应用有很多担忧，但这项技术已经被整合到应用程序中，并被大量用户使用，从学生到公司员工。由于人工智能的发展没有放缓的迹象，了解ChatGPT的问题就显得更加重要了。随着ChatGPT将改变人们的未来，以下介绍了ChatGPT的一些最主要的问题。什么是ChatGPT?ChatGPT是一个大型语言模型，旨在生成自然的人类语

人工智能是一项功能强大的技术，有望彻底改变我们生活。这一点从来没有像今天这样昭然若揭；只要能连接互联网，谁都可以享用功能强大的工具。这些工具包括人工智能语音生成器，这种先进的软件能够惟妙惟肖地模仿人类语音，以至于无法区分和辨别两者。这对网络安全又意味着什么呢？人工智能语音生成器是如何工作的？语音合成指人工生成人类语音的过程，它已存在了几十年。就像所有技术一样，多年来它已经历了重大而深刻的变化。用过Windows2000和XP的用户可能还记得微软Sam，这是微软操作系统默认的文本转换成语音男声。微软Sam

ChatGPT是一个公开可用的人工智能工具，具有许多潜在的应用。那么，ChatGPT能否影响银行业?人工智能如今已经取得了突飞猛进的进步，ChatGPT就是最新的人工智能工具之一。2022年，人工智能开发商OpenAI公司向公众开放了ChatGPT的应用。自从ChatGPT推出以来，其当月活跃用户已经突破1亿名，这是TikTok花了9个月才完成的壮举。有了如此多的宣传和炒作，许多行业都在采用这一新的人工智能工具，可以了解它如何为他们服务。由于它具有的强大功能，ChatGPT在几乎每个行业都有一席之地。这一

深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。”然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和DNN（深度神经网络）被应用于解决现实世界中的复杂问题，如天气预报、面部识别和聊天机器人，以及执行其他类型的复杂数据分析。AlliedMarketResearch表示，到2030年，全球深度学习市场规模将从2020年的68.5亿美元上升至

人工智能技术帮助投资者显著降低了风险，实现了收益最大化。人工智能正在彻底改变金融的未来。去年，金融机构在人工智能上的投入超过101亿美元。人工智能在金融领域发挥作用的诸多方式之一，就是帮助改善投资者的体验。现代投资者的交易体验比他们的前辈要顺畅得多。由于互联网的发明，从进行交易到下载综合报告几乎可以立即完成。以前需要几周时间的任务现在只需要几分钟，这无疑鼓励了下一代年轻投资者。这只是人工智能改变金融业的众多方式之一。然而，创新永不停息，因此现代投资格局正在继续改变(这一次是人工智能的引入)。尽管如此，人工

随着科技世界的不断发展，及时了解最新趋势和发展非常重要。2023年，我们将看到一系列新技术，这些技术将彻底改变我们的生活。从人工智能到5G网络等，探索今年我们应该关注的一些新兴技术趋势。增强现实增强现实是一种使用户能够与现实世界中的数字内容进行交互的技术。通过在物理世界之上叠加虚拟图像和信息，AR提供了一种独特的沉浸式体验，可以增强我们的学习、工作和娱乐的方式。有许多不同的AR平台可用，所有的AR平台都有自己的优势和劣势，但都为企业和消费者提供了许多可能性。虚拟现实虚拟现实是一种计算机生成的三维图像或环境

一、背景介绍在介绍自动并行之前，我们思考一下为什么需要自动并行？一方面现在有着不同的模型结构，另一方面还有各种各样的并行策略，两者之间一般是多对多的映射关系。假设我们能实现一个统一的模型结构满足各种任务需求，那么我们的并行策略是不是在这种统一的模型结构上实现收敛？答案是否定的，因为并行策略不仅仅跟模型结构相关，还跟模型的规模以及实际使用的机器资源息息相关。这就体现出自动并行的价值，它的目标是：用户给定一个模型和所使用的机器资源后，能够自动地帮用户选择一个比较好或者最优的并行策略来高效执行。这里罗列了个人感

根据调研机构CBInsights日前发布的“AI状况”季度报告，与资本市场当前状况一致，AI的投资持续放缓。自上季度以来，AI初创公司的总投资下降了31%，降到2020年第三季度以来的最低水平。大型融资(1亿美元以上)与上季度相比下降39%，创下9个季度以来新低。尽管AI融资的停滞将会减缓该领域的发展，但它也促使投资者将更多注意力放在可能实现持续发展的AI项目上。投资者需要了解获得融资的AI初创公司，以对AI行业在未来几个月的发展趋势有大致的了解。AI的商业模式AI初创公司是一个模糊的术语，通常