机器翻译

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从 Encoder-Decoder 到 Teacher Forcing：Seq2Seq 机器翻译的完整原理与实现细节全解析一、为什么叫 “Seq2Seq”？到底是什么意思？✅ 所以，“Seq2Seq” 描述的是一类通用任务范式：变长输入 → 变长输出。

陈天伟教授

人工智能应用- 搜索引擎：06. PageRank 算法搜索引擎是互联网时代不可或缺的工具，它让我们得以在信息的海洋中迅速找到所需要的内容。通过倒排索引技术，搜索引擎能够高效定位与查询词相关的网页，而像PageRank 这样的排序算法则帮助我们对搜索结果进行排序，从而将最有价值的信息优先呈现给用户。这些技术的结合，不仅提升了搜索的准确性，还极大地改善了用户体验。

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人工智能应用- 搜索引擎：02. 搜索引擎发展史搜索引擎是帮助我们从互联网上高效获取信息的工具。最早的搜索引擎可以追溯到 1990 年的 Archie 系统，它可以帮助用户在运行文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP）的服务器上查找所需文件。

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人工智能应用- 搜索引擎：01. 互联网时代搜索引擎是互联网时代获取信息的重要工具，广泛应用于我们的日常生活中。一个优秀的搜索引擎需要解决两个关键问题：（1）如何找到与用户搜索意图相匹配的文档；（2）如何对这些文档进行重要性排序。前者依赖“倒排索引”技术，后者则使用排序算法，其中最著名的是Google 的PageRank 算法。本节将介绍这些关键技术，揭开搜索引擎背后的工作机制。

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人工智能应用- 扫地机器人：02. 机器人 ≠ 人工智能很多人会将“机器人”和“人工智能”画上等号。但实际上，这两个概念既有关联，又不等同。多数机器人仍是预设程序的“执行器”，并不具备真正的“理解”与“思考”能力。

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人工智能应用- 扫地机器人：01.什么是机器人在人工智能逐渐融入日常生活的今天，有一类低调却极富技术含量的“家电新成员”悄然改变着我们的生活方式——扫地机器人。它不再是传统意义上的家用电器，而是集成了传感、定位、路径规划等多个智能模块的移动机器人。

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人工智能应用- 人机对战：03.玩转 ATARI 游戏2015 年，DeepMind 公司在《自然》杂志上发表了一篇论文，报告了他们的 AI 系统在 29 款雅达利（Atari）游戏中超越了人类玩家的表现。这一成果的核心在于将强化学习与深度神经网络相结合，形成了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的新范式。

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人工智能应用- 人机对战：01. AI 游戏人工智能不仅在棋类游戏上展现出强大的智力，还能打电子游戏。这两者有相似之处：它们都需要在对战中学习战胜对手的技能，因此都适合强化学习。不同之处在于游戏环境更复杂、不确定性更强。特别是像《星际争霸》这种开放环境下的多人对战游戏，需要机器掌握更复杂的策略。本节将探讨人工智能打游戏背后的基本原理，并重温强化学习方法。

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人工智能应用- 语言处理：05.神经机器翻译自 2014 年以来，随着深度学习技术的迅猛发展，神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）逐渐成为机器翻译领域的主流技术。NMT 采用深度神经网络，实现了“端到端”的翻译方式。这意味着它不再依赖传统的词典和规则，而是直接从输入的源语言句子生成目标语言句子。

智混合动力汽车 SIMULINK 整车模型搭建与仿真智混合动力汽车SIMULINK整车模型，并联P2构型，基于规则的控制策略，模型运行及仿真无误。最近在研究智混合动力汽车，成功搭建了并联 P2 构型的 SIMULINK 整车模型，还用上了基于规则的控制策略，并且模型运行及仿真都无误，超有成就感，来跟大家分享一下。

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人工智能应用- 语言处理：02.机器翻译:规则方法语言的多样性为人类交流带来了巨大的障碍。因此，自计算机诞生之初，科学家们便开始设想利用机器来实现跨语言的沟通。1947 年，美国数学家沃伦·韦弗（Warren Weaver）首次提出了机器翻译的设想，并在 1949 年发表了《翻译备忘录》，这被视为机器翻译研究的起点。

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人工智能应用- 语言处理：01.机器翻译:人类语言的特点全球约有 5000 至 7000 种语言，这种多样性为国际交流带来了极大障碍。机器翻译旨在通过计算机实现跨语言的交流，是人工智能领域的重要研究方向之一。早期的机器翻译主要依赖词典和语法规则，但这种方法难以处理语言的复杂性。后来，研究者提出了统计机器翻译方法，利用大量平行语料库学习语言间的对应关系。现代机器翻译技术采用端到端学习方法，借助神经网络的强大学习能力，通过大数据发现语言之间的对应性，从而显著提升了翻译质量。

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人工智能应用- 语言处理：04.统计机器翻译20 世纪 80 年代末，研究者开始探索基于数据驱动的统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）方法。1990 年，IBM Watson 的研究者在《Computational

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人工智能应用- 语言处理：03.机器翻译:规则方法然而，人们很快发现情况并没有想象中乐观。单纯依靠词典和语法规则，机器难以处理复杂的语法结构，也无法理解微妙的语义变化。一个经典的例子是，英语谚语“心有余而力不足”被翻译成俄语时，结果变成了“酒是好的，肉变质了”，显然曲解了原意。这暴露了基于规则方法的局限性。

序列模型与集束搜索（吴恩达深度学习笔记）目录1.编码-解码模型（1）Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型（2）image to sequence模型

Ray分布式AI计算框架完整学习教程Ray是一个开源的分布式计算框架，由加州大学伯克利分校RISELab实验室研发，专为AI和机器学习工作负载设计。Ray提供统一的API接口，能够让开发者轻松地将Python代码从笔记本电脑扩展到大型集群，无需深入理解分布式系统的复杂性。

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1.8B 体积、33 种语言互译｜腾讯混元 HY-MT1.5-1.8B 多语言机器翻译模型上线在跨语言交流日益频繁的今天，阅读外语菜单、处理多语言邮件、与不同语言背景的人沟通，已经成为很多人日常工作与生活的一部分。过去，这类需求往往依赖联网翻译工具，而如今，在端侧完成多语言互译正在成为可行选项 —— 一部设备即可支持多达 33 种语言的相互翻译。