加入Cassandra C撰写的最派对聊天机器人会议

🚀你期望什么

会议的特征是一组旨在丰富聊天机器人行业的理解的事件:

  • 主要专家使工业领导者的异象处于创造人工智能的最前沿。
  • 讲习班批准的研讨会提供了这种实用的经验,并帮助参与者设计并发布其人工智能代理商。无论您是要掌握人工智能的自动化还是增强聊天机器人的设计,这些研讨会都可以指导您完成每个步骤。
  • 油漆和讨论互动绘画使您可以直接从该领域的开拓者那里学习,并解决人工智能,自动化和认知框架伦理等主题。

💬为什么要出席?

如果您渴望保持曲线顶部,聊天机器人会议为以下方式提供了一个独特的机会:

  • 学习更好从最佳开发人员和人工智能研究人员那里获得先进的知识。
  • 与她的同龄人建立联系:包含一个充满活力的创作者,商人和人工智能的社会。
  • 发现人工智能的未来从探索多代理AI系统到了解锅在商务中的实际应用中,该活动可以瞥见下一波对话技术。

🔍我们期待着前面

随着即将到来的事件,现在该参加。无论您是想加深您的技术技能还是了解国际大赦国际如何彻底改变您的工作, 聊天机器人会议 它为学习和成长提供了一个独特而有价值的平台。

不要错过您成为对话的未来对话的一部分的机会!

Source link

Similar Posts

  • 这本书是否因为在和平时代长大而无法描绘一场现实的战争? UMAI YOMU动漫博客

    当这一说法引起我的注意时,他正在考虑写其他东西。 这是我经常展示的关于对更黑暗,勇敢和逼真的图像的渴望,有时是事物的主题。我认为现实主义不一定是最好的词,而是许多幸运的动漫,因为一切都总是奏效,而且没有人受到伤害,这并不是更糟。 这本书无法以现实的方式描绘战争吗? 我认为这不是问题。就像,可以肯定的是,战争中缺乏真正的经历可能会导致这本书,这本书在有经验的情况下无法尽可能地拍摄战争……但实际上,我认为这种说法缺乏标记(这就是为什么我想写它)。 我认为最有可能的作者根本不想以现实的方式拍摄战争。这些故事应该是我们在娱乐和享受中所经历的东西,在娱乐逼真的黑暗主题娱乐时,我认为人们将是更现实的故事,并以其他方式乞求。例如,一个围绕战斗的故事仍然具有非常积极的感觉和语气。 实际上,战争是残酷的,令人沮丧,这是悲惨的。这不是人们通过故事要求的东西。这就是为什么战争的黑暗和可怕方面倾向于在许多故事中结婚,这些故事以较浅的颜色绘制以使它们更容易接受。 我个人可能希望在动漫中更黑暗的音调,但老实说,大多数人都不会。如果这样做,该行业不会吐出一半的动漫Isekai装饰,每四个月幸运的幸福。 这就是我为此写的全部。 您如何看待动漫中的战争?有什么想法吗?请随时分享这一主张! 即使下次,感谢您的阅读。…

  • 如何使您的团队为Oscar Ebar的人工智能整合

    单击输入或单击以全尺寸查看图像 机器人命令国外的人 它可以制作人工智能计划,例如我们的员工聊天机器人。尽管任何一种变化都可能令人恐惧,尤其是当涉及到个人的方式时,对人工智能计划的最普遍焦虑是工作安全。 机器人会带我的工作吗? 对此的简单答案是否定的。诸如聊天机器人之类的人工智能解决方案具有减少员工肩上简单或常规任务的难以置信的可能性,但它不会取代熟练的人类努力。实际上,我们发现机器人为更大的能力打开了新的门。 教育 使您的员工准备整合人工智能的第一步是教育他们有关其职能和组织的这一步骤的含义。当然,在本节中需要学习很多东西,但是我们必须尽力将其改进到受控作品中。 向您的员工展示聊天机器人将如何帮助他们执行工作。给他们举例说明机器人将开始覆盖的任务,然后将其介绍给新的,最有趣的工作。他们只能将注意力集中在复杂而有意义的工作上。 简而言之,教育他们如何照顾机器人的功能中最容易的部分并承诺… Source…

  • 高性能数据工具编码高性能数据工具

    作者chatgpt的照片 现在,与数据一起使用,从小型应用程序到庞大的系统。但是快速,安全地处理数据并不总是那么容易。这是生锈的来源。 锈 这是一种旨在速度和安全的编程语言。对于需要在不延迟或故障的情况下处理大量数据的施工工具非常有用。在本文中,我们将探讨Rust如何帮助您创建高性能数据工具。 # 什么是“编码”? 编码VEPI 它表明使用LLMS模型根据自然语言描述产生符号的实践。与其亲自编写代码的每一行,不如告诉人工智能您的程序应该做什么,并且代码是为您编写的。 VIBE加密是最简单,最快的程序创建,尤其是对于没有编码经验丰富的人。 大气的编码包括以下步骤:…

  • 您能发现现实世界的伟大语言模型吗? |马萨诸塞州理工学院的新闻

    在十七世纪,德国天文学家约翰内斯·基布尔(Johannes Kibler)再次发现了运动定律,使我们有可能在阳光下旋转时太阳系的行星在天空中出现在天空中。但是,这只是几十年来,艾萨克·牛顿(Isaac Newton)制定了全球重力定律,这些定律被理解为基本原则。尽管它受到开普勒法律的启发,但它们走得更远,并可以将相同的格式应用于从炮弹路径到潮汐控制的潮汐云的所有事物,或者如何从地球到月球或行星表面发射卫星。 如今,先进的人工智能系统已经在做出类似Kepler轨道预测的这种特定预测方面变得非常出色。但是,他们知道为什么这些预测有效,并具有从牛顿法律等基本原则中产生的深刻理解?由于世界取决于这些类型的人工智能系统,因此研究人员努力试图衡量他们的工作方式以及对现实世界的理解深度。 现在,马萨诸塞州科技研究所的信息系​​统和决策研究所(LID)和哈佛大学创造了一种新方法来评估其主题中这些预测系统的加深,以及他们是否可以将知识从一个领域应用于稍微不同的群体。通常,在他们研究的示例中,这个阶段的答案并不多。 结果是在上个月在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的国际自动学习会议上介绍的。 该研究的主要作者法瓦说:“人们一直都能够从良好的预测到全球模型的过渡。”因此,他们的团队正在对待的问题是:“我们有大赦国际的机构能够实现从预测到全球模型的发展?他说。 彼得·德·弗洛雷斯(Peter de Florez)教授莫利纳森(Molinathan)说:“我们知道如何测试该算法是否很好。但是我们需要的是一种测试我是否理解的方法。”…