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AI圈如何评价吴晓波的跨年演讲?

当一个舆论领袖讲一样东西的时候,即使只是正确的废话,也有人为之欢欣鼓舞。————题记。 在2017年的第一天,也就是昨天,雷锋网亲眼目睹了吴晓波老师做完预见2017的全新跨年演讲后,朋友圈里的AI同仁开始欢欣鼓舞地转发吴晓波老师的预见,并特别兴奋地表示除了吴晓波老师,还有某某老师也讲到了。在点评吴晓波老师的AI部分讲得怎么样之前,雷锋网先把吴晓波老师《预见2017》里关于人工智能的部分贴出来: 4. 人工智能穿透产业 我们认为2017年人工智能会有发展。 2016年年初的时候我们看到一则新闻,阿尔法狗战胜了韩国的围棋冠军。但是我们会说这个狗离我们的生活很远,如今发生了什么变化呢?今年我出版了一本书叫做《腾讯传》,念一段文字给大家听。 0:42“吴老师”朗读录音来自吴晓波频道 念得好不好?我如果告诉大家这是一个机器念的呢?这是一家中国的语音技术

不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到正确的打开方式

〇、序 之前一段时间,在结合深度学习做 NLP 的时候一直有思考一些问题,其中有一个问题算是最核心一个:究竟深度网络是怎么做到让各种 NLP 任务解决地如何完美呢?到底我的数据在 NN 中发什么了什么呢? 并且,不少的 terms like: 词向量、word embedding、分布式表示、word2vec、glove 等等,这一锅粥的名词术语分别代表什么,他们具体的关系是什么,他们是否处于平级关系? 出于对知识结构追求完整梳理的强迫症的老毛病,于是不停地查资料、思考、keep revolving…… 然后就感觉有一点小进展了。想到,不如将个人对其的理解,无论对错,先拿出来跟peer分享下,或许能交换出更有意义的东西呢? 整篇文章的构架是按照属于概念在逻辑上的先后大小顺序,一层一层一级一级地往下剖析、比较、说明。 另外说明下,here整

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