未来5-10年，NLP将走向成熟

任何一个开发者只用几行代码就可以完成自己所需要的Bot。这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

任何一个开发者只用几行代码就可以完成自己所需要的Bot。这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性

上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。

pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧

[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号

ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍

ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。 随机读取 1000 小文件测试了包括从容器启动后到随即读取 1000个 4k-16k 完成后的时间 执行 python 程序测试了包括从容器启动后加载 Python 解释器执行一段简单的 python 代码完成后的时间 执行 gcc 编译测试了包括从容器启动后执行 gcc 编译一段简单 C 代码并运行完成后的时间 ImageApparate 方案设计 传统模式的问题 自 Docker 发布以来云计算领域发生了巨大的变革

Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升

物理碰撞检测光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升第三阶段：内存优化通过JavaScript特有的内存管理技术：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// 使用对象池减少 资源打包与压缩策略30MB的HTML文件内包含超过2000个资源文件，其打包系统采用分层压缩策略：资源目录结构代码语言：python代码运行次数：0运行AI代码解释/textures /block ：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释function base62Encode(buffer) { // 自定义编码实现，比标准Base64节省约10%空间}3. ] C --> D[材质绑定] D --> E[着色器渲染] E --> F[后期处理]关键性能优化1.实例化渲染：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// id=23094051901151433196793.智能区块更新： 使用Dirty Flag机制减少不必要的重绘：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释class Chunk

0代码即可创建，黄仁勋预测5-10年游戏完全由AI生成

老黄预测，未来5-10年我们将看到完全由AI生成的游戏。 「未来5-10年，我们可以看到完全由AI生成的游戏」。 这是近日GTC 2024大会之后，黄仁勋接受媒体时采访时发表的最新看法。 近日，一家专注研发无代码游戏引擎的初创公司BuildBox AI，发布了新一代AI游戏引擎——Buildbox 4 Alpha。 整个过程，完全不用写一行代码，就能轻松编辑游戏逻辑，并创建自定义节点。 就连老黄也表示，这只需要5-10年的时间。Bethesda仍在推进下一代《上古卷轴》游戏的开发，预计2028年推出。微软和新XBox也是如此。 所有这些游戏，都将在10年后被扫地出门。 但我们已经见证了AI在图像、声音、3D模型、视频和代码生成方面取得的进步，随着技术的迭代，生成内容的质量也在不断提高。

【AI全球大战医生】Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

编辑：张乾 弗朗西斯 文强 【新智元导读】2017年4月，Hinton在接受《纽约客》采访时说：“5年内深度学习就能超过放射科医生，从现在起就停止培训放射科医生”。此言论一出，再一次引发全球关于AI正在取代医生的焦虑讨论。IEEE Spectrum在2018新年伊始推出专刊“AI vs Doctors”，统计了从2016年5月至今，AI在医疗领域的进展，并对比各大细分领域AI与人类医生能力差距，人工智能正在医生的主场获取成功，哪些医疗诊疗行业已被AI超越？机器人医生是人类的未来吗？ 2017年4月，Hi

在一个公司死磕了5-10年的人最后都怎么样了

我常想，如果有一天，我失去了当前的工作，也许就再没有人愿意雇用我去写代码。到那时候，也许我可以凭着我这些年的积累，可以去应聘一些其他岗位，例如售前、售后、培训师等。 好歹有口饭吃。

百度王海峰Quora精华整理：未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？

2、未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？ 机器翻译、语义理解、问答和对话技术将会有重大突破。这些技术将会被广泛应用，并最终改变人与计算机、人与各种硬件设备、以及人与人之间的沟通方式。

37% 的专业人士使用生成式人工智能工具每周可节省 5-10 小时的时间

4月17日讯，据businesswire报道，Contentful的一份报告显示，38%的受访者表示，使用 genAI 工具每周可节省 1 到近 5 个小时；37% 每周可节省 5 到 10 个小时；11% 每周可节省 10 个小时以上。

MetaDaily｜腾讯业内首发数字孪生云，扎克伯格对未来5-10年的前景感到完全乐观

Meta CEO扎克伯格：对未来5-10年的前景感到完全乐观 Meta CEO扎克伯格表示，对未来5-10年的前景感到“完全乐观”;此前在2021年错误地认为元宇宙的火热趋势将持续下去;说Meta现在将所有的注意力全都集中在了元宇宙领域是不正确的说法

实时文生图速度提升5-10倍，清华LCMLCM-LoRA爆火，浏览超百万、下载超20万

据统计，LCM 能将主流文生图模型的效率提高 5-10 倍，所以能呈现出实时的效果。 status/1724398666889224590 图源：https://twitter.com/javilopen/status/1724398708052414748 作者团队现已完全开源 LCM 的代码 Hugging Face 团队已经将潜在一致性模型集成进入 diffusers 官方仓库，并在两个接连的正式版本 v0.22.0 和 v0.23.0 中先后更新了 LCM 和 LCM-LoRA 的相关代码框架 潜在一致性模型的蒸馏算法的伪代码见下图。 定性和定量化的结果展示了潜在一致性模型的快速生成能力，该模型能够在 1~4 步内生成高质量图片。 算法 1 提供了 LCD 的伪代码。 由于 LCM 的蒸馏过程是在预训练扩散模型的参数上进行的，因此我们可以将潜在一致性蒸馏视为扩散模型的微调过程，从而就可以采用一些高效的调参方法，如 LoRA。

高盛发布79页区块链完整报告：未来5-10年内将会被广泛应用（附下载）

预计在接下来的 2 年中见到早期技术原型，2-5 年后见到有限度的市场应用，而 5-10 年内会有更大范围的市场接受度。

武汉大学研制出新冠「广谱疫苗」登Science子刊，5-10年打一针就够？

---- 新智元报道   编辑：David 昕朋 【新智元导读】新的一年，XBB毒株来势汹涌。面对不断突变的新冠病毒，武汉大学研制的这款广谱疫苗，可能会终结新冠？ 新冠凶猛。 新防控政策下，感冒药、退烧药、腹泻药、血氧仪、制氧机等先后成为紧俏商品，辉瑞特效药Paxlovid更是一度一盒难求。 目前的新冠疫苗很难防住变异后的毒株，尤其是奥密克戎。 新冠病毒SARS-CoV-2持续累积突变，免疫逃逸能力越来越强，导致人们在接种疫苗后仍会出现突破性感染。如何提前预测病毒的进化轨迹，成为研究人员在下一代疫苗的

只花5-10分钟评审，还不提供拒稿理由，IJCAI就“枪毙”42%论文，网友：一脸懵逼

每一篇论文都会发送给7到10名高级PC，要求他们花5-10分钟来对论文进行评审，并回答“该论文是否应该进入下一轮评审？”的问题。 槽点一：花5-10分钟评审论文 一位网友在收到邮件后，在Reddit发布了一个帖子进行吐槽。 我刚刚收到来自 IJCAI-20的拒绝通知，说他们有3-5个评审员审查了我的论文5-10分钟。 仅仅阅读5-10分钟，你怎么能确定一篇论文的质量呢？ 我实验室的其他论文也因此而被拒绝，这毫无意义。我们在论文上花了5-6个月的时间，而这些“评论员”花了5-10分钟来评判我们的工作。 还有知乎网友在看了Twitter上纽大副教授(一位SPC)的解释后，表示： SPC只有5-10分钟的时间去决定一篇文章的生死，如果是自己不熟悉的领域，可以说真的是随机选择了。 ?

让Python和C一样快，MIT推出新编译器，训练大数据集可提速5-10倍

Codon 是一个新的基于 Python 的编译器，能让用户编写的 Python 代码，运行效率与 C 或 C++ 程序相当。 这很香了。 论文地址： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3578360.3580275 不像 C 和 C + + 这样的语言都带有一个编译器来优化生成的代码以提高性能，Python 为了让 Python 变得更快，人们付出了很多努力，研究小组说，这种方法通常采用“自上向下的方法”，即采用普通的 Python 实现，并结合各种优化或“即时”编译技术（一种在执行过程中编译对性能至关重要的代码片段的方法 这允许编译器将代码转换为本机代码，从而避免了 Python 在运行时处理数据类型的所有消耗。 第二个难点在于编译器中的优化。 举个例子，如何使用插件实现一组特定于该某计算领域的优化？ 同时，Codon平台还有一个并行后端，可以让用户编写可以明确编译为 GPU 或多核并行的Python 代码，而这些任务传统上需要一定的编程专业知识。

低代码无代码和专业代码

什么是低代码/无代码/专业代码？无代码(No-Code)或需要少量编写代码的低代码(Low-Code)，是指开发不需要传统编程技能的应用程序（计算机和移动应用程序）（Pro-Code）。 什么是低代码？低代码和无代码都通过易于导航的图形用户界面（GUI）提供拖放功能，专业和普通开发人员可以使用该界面创建应用程序，而无需编写数千行代码。 这种最小的编码方法使低代码平台上更熟练的高级用户和中小企业能够比无代码平台更多地定制他们的应用程序。低代码平台也适用于开发可以运行关键任务流程的复杂应用程序。 低代码/无代码解决方案将应用程序构建和如何编写应用程序代码交到需要解决问题的人手中，而不仅仅是专业软件开发人员的手中。 低代码快速开发平台和Together规则引擎提供无代码、低代码和专业代码功能，您的组织可以配置和利用这些功能以最好地满足您的需求。

「AntV」基于 AntV G2Plot 来实现一个 堆叠柱状图 加 折线图 的多图层案例

完整代码 将一些代码复制到 案例的编辑器中，即可看到效果 import { Mix } from '@antv/g2plot'; const data = [ { xCategory: '识记', type: '5-10%', value: [20, 52] }, { xCategory: '识记', type: '25-50%', value: [52, 60] }, { xCategory [62, 65] }, { xCategory: '理解', type: '90-95%', value: [65, 80] }, { xCategory: '分析综合', type: '5- 62, 65] }, { xCategory: '分析综合', type: '90-95%', value: [65, 99] }, { xCategory: '鉴赏评价', type: '5- 62, 65] }, { xCategory: '鉴赏评价', type: '90-95%', value: [65, 95] }, { xCategory: '表达应用', type: '5-