近年来，随着机器学习算法的不断进步以及海量数据的可用性，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进展。其中，GPT3.5Turbo是一种代表着重大突破的NLP模型。作为生成式语言模型，它可以根据上下文预测给定句子中的下一个单词，进而生成类似人类的文本。

摘要这一章将进入机器人语音交互的学习，让机器人能跟人进行语音对话交流。这是一件很酷的事情，本章将涉及到语音识别、语音合成、自然语言处理方面的知识。本章内容：1.语音交互相关技术(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fhira

腾讯人工智能AI开放平台上提供了很多免费的人工智能API，开发人员只需要一个QQ号就可以登录进去使用。腾讯人工智能AI开放平台的地址：https://ai.qq.com/(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fai.qq.com%2F)!(https://oscim

一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前，公司已经普及使用JoyCoder，我们可以

大型语言模型()API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到C

百度宣布国内首个“对话式”应用开发平台秒哒正式全量上线，用户仅需通过自然语言描述需求，即可自动生成完整功能代码。秒哒采用“无代码编程多智能体协作多工具调用”的技术组合，用户仅需通过自然语言描述需求，就能自动生成完整功能代码，包括小游戏、H5、网站或轻应

作者：京东科技张静基于NLP技术对运维日志聚类，从日志角度快速发现线上业务问题日志在IT行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理

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一、引言随着深度学习技术的迅速发展，大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集，这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大

随着人工智能技术的飞速发展，语音技术已成为人机交互领域的重要突破口。语音数据集作为支撑语音技术研发的核心资源，对于提高语音识别、合成及自然语言处理等技术的性能具有至关重要的作用。本文将对语音数据集的发展历程、应用领域及面临的挑战进行探讨。一、语音数据集的发