未来5-10年，NLP将走向成熟

通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。 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。

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

此外在日常使用生成式 AI 工具的用户中，20% 用于专业用途，15% 用于个人用途。

未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。 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

Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

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。 之后再向 TCR 推送镜像后可以看到匹配加速规则的镜像会生成后缀为-apparate的OCI制品。 ? ?

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。 它可以做到，输入提示即可为游戏添加资产和动画，或者只需几个字就能生成整个场景。 当你圈出一个位置，输入「添加篝火」，Buildbox 4立即生成想要的内容。 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。 通过将初步计算任务转移到云计算，实时生成游戏的想法似乎并不遥远。 在一个问答环节中，Bilawal Sidhu提问：「您认为我们距离实时生成每一个像素的世界还有多远？

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

【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

互联网企业给人的感觉就是流动性非常大，跳槽一词也常挂嘴中，并且也是涨薪资最好的方式，很少有人在一家公司待五六年以上。

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。 | 语言生成 自动新闻写作 自动新闻写作，即从结构化和非结构化数据里生成新闻文章。 ：基于解说模型，生成直播解说 以下是我们AI解说员生成的关于一场真实比赛的解说。 诗歌生成 语言生成技术还可以应用在另一个方面：中国诗歌生成，而且文采并不比一般诗人差。中国诗歌有超过两千年的历史，是中国文化重要的组成部分，但对普通人来说，作诗还是很有难度的。 我们提出了两步生成中国诗歌的方法：首先对每一行诗的主题进行规划，然后进行具体诗句的生成。

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

【NLP论文速递】文本生成、中文诗歌生成、邮件主题生成、感知对话生成、文摘生成、会话响应生成

2 中文诗歌生成 本文为了将修辞学应用到中文汉语诗歌的生成上，本文提出了一种用于现代汉语诗歌生成的修辞控制编码器。 中文分析链接：「自然语言处理(NLP)机器翻译」ACL&&中科院&&微信AI团队 3 电子邮件主题生成 本文提出并研究了电子邮件主题行生成任务:从电子邮件正文中自动生成电子邮件主题行。 我们为这个任务创建了第一个数据集，并发现电子邮件主题行生成非常抽象，这与新闻标题生成或新闻单个文档摘要不同。 中文分析链接：【真心推荐】「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里团队（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成） 4 感知对话生成 本文的主要贡献有：1、提出了一种新的知识感知对话生成模型 中文分析链接：(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab（基于知识库的感知对话生成） 5 文摘生成 本文提出了一种新的基于预训练的编码-解码器框架，该框架可以根据输入序列以两阶段的方式生成输出序列

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

机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 生成式模型进入「实时」时代？ 文生图、图生图已经不是什么新鲜事。但在使用这些工具的过程中，我们发现它们通常运行缓慢，导致我们要等一段时间才能拿到生成结果。 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。 在 X 平台上，不少研究者也晒出了他们利用该模型实现的生成效果，包括图生图、视频生成、图像编辑、实时视频渲染等各类应用。 一致性模型被指出在设计上具有单步生成的能力，展现出极大的加速扩散模型的生成的潜力。然而，由于一致性模型局限于无条件图片生成，导致包括文生图、图生图等在内的许多实际应用还难以享受这一模型的潜在优势。 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。

Flink 作业生成①：生成 StreamGraph

一、作业生成及提交整体流程 ? 上图为一个 Flink 作业的提交流程，主要可以分为以下几个步骤： Client 将作业 code 生成 StreamGraph（在 Batch 模式下，生成的是一个 OptimizedPlan，这里暂不展开 #generate() 生成 StreamGraph ? 最终，上例中的代码生成的 StreamGraph 可以用下面这个图来表示： ? A：有些 transform 操作并不会生成 StreamNode。

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

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。

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。 ?

Prim算法生成最小生成树

最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。 Prim算法  Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，所以关键在于如何挑选边。 对于Prim算法，它的具体操作是这样的： 对于给定的一个起点节点（Prim算法必须给它一个起点），先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，现在我们有两个节点了对吧