深度自然语言处理课程是由牛津大学在2017年Hilary学期提供的一门高级课程,旨在通过深度学习技术解析和生成语言输入和输出。该课程由Phil Blunsom组织,并与DeepMind自然语言研究团队合作授课。语言自然处理是人工智能的重要组成部分,人类交流中固有的模糊性和噪声使得传统的符号AI技术在语言数据分析中效果不佳。近年来,基于神经网络的统计技术在自然语言处理领域取得了显著成果,激发了学术界和商业界的极大兴趣。
此课程专注于利用递归神经网络进行语音和文本分析与生成的最新进展。课程将介绍相关的机器学习模型的数学定义和优化算法。主要涵盖神经网络在自然语言处理中的应用,包括文本潜在维度分析、语音转录、语言翻译和问题解答。课程内容分为三个主题:首先是顺序语言建模中的神经网络应用,其次是这些技术在条件语言建模中作为转换任务的应用,最后是将这些技术与其他机制结合在高级应用中的使用。此外,课程还讨论了如何在CPU和GPU硬件上实现这些模型。
课程的授课团队包括Phil Blunsom及来自DeepMind的Chris Dyer、Edward Grefenstette、Karl Moritz Hermann、Andrew Senior、Wang Ling和NVIDIA的Jeremy Appleyard。助教团队包括Yannis Assael、Yishu Miao、Brendan Shillingford和Jan Buys。
课程由理论授课和实践课程组成。理论授课在数学研究所的Lecture Theatre 1中每周二和周四下午4点至6点进行(第8周除外)。实践课程分为两个小组进行:第一个小组在星期一上午9点到11点(第2至8周)在Thom Building的60.05教室,第二个小组在星期五下午4点到6点在379教室。
课程的实施得到了DeepMind、牛津大学计算机科学系、Nvidia以及Microsoft Azure GPU资源支持的慷慨捐助。
课程的主要评估方式为学期末的家庭作业,涵盖课程中讨论的概念和模型分析,学生需使用数学公式和伪代码进行说明。实践课程将以常规方式进行考核。
课程使用Piazza平台进行课堂讨论,这里学生可以提出问题,并得到讲师与同学们的解答。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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