Przetwarzanie Języka Naturalnego

Jako Dyrektor ds. AI i Platformy w Orangewood Labs, jestem podekscytowany, mogąc podzielić się przełomowym postępem, jaki osiągnęliśmy z RoboGPT, naszym innowacyjnym rozwiązaniem, które ma zrewolucjonizować branżę robotyki. Wykorzystując moc Dużych Modeli Językowych (LLM), stworzyliśmy interfejs głosowy i tekstowy do planowania wysokopoziomowego z robotami współpracującymi (cobotami), eliminując potrzebę ręcznego programowania i przyspieszając poznanie niskopoziomowe.

W dynamicznym świecie marketplaców peer-to-peer (P2P), skuteczna komunikacja między handlowcami jest kluczowa dla udanych transakcji. Jako konsultant inżynieryjny, który niedawno kierował integracją AI w systemie czatu handlowego dla dużej platformy P2P, chcę podzielić się spostrzeżeniami na temat tego, jak sztuczna inteligencja może przekształcić interakcje użytkowników, zwiększyć bezpieczeństwo i usprawnić proces handlowy.

Jako lider zespołu Machine Learning w Hike Limited, kierowałem rozwojem innowacyjnej, napędzanej AI klawiatury ze stickerami w języku potocznym. Celem tego projektu było zrewolucjonizowanie ekspresji użytkownika poprzez inteligentne sugerowanie stickerów na podstawie wielojęzycznych danych wejściowych, w tym Hinglish, Tamil English i różnych innych kombinacji językowych.

W miarę rozwoju NomNom, naszego inteligentnego chatbota do przepisów kulinarnych, z radością dzielimy się niektórymi technicznymi szczegółami stojącymi za jego implementacją. W swojej istocie NomNom łączy zaawansowane techniki Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP) z solidnym grafem wiedzy opartym na RDF, aby zapewnić płynne, konwersacyjne doświadczenie wyszukiwania przepisów.

W szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego, z radością przedstawiamy NomNom, nowoczesnego chatbota, który ma zrewolucjonizować sposób, w jaki ludzie wyszukują i odkrywają przepisy. Wykorzystując moc Resource Description Framework (RDF) i grafów wiedzy, NomNom wprowadza nowy poziom inteligencji do eksploracji kulinarnej.

Podczas gdy AAHIT (Zaawansowana Sztuczna Inteligencja Ludzka) nadal rewolucjonizuje wyszukiwanie mobilne na rynkach wschodzących, nadszedł czas, aby przyjrzeć się bliżej technologii napędzającej tę innowację i imponującym wskaźnikom wzrostu, które osiągnęła.

W miarę rozwoju NLPCaptcha napotkaliśmy i pokonaliśmy kilka wyzwań technicznych. Dziś chcę podzielić się niektórymi spostrzeżeniami dotyczącymi tych wyzwań i tego, jak je rozwiązaliśmy przy użyciu Pythona i różnych technik NLP.

Jako jeden z pierwszych inżynierów-założycieli, jestem podekscytowany, mogąc podzielić się naszą podróżą w rozwoju NLPCaptcha, rewolucyjnej technologii, która ma zmienić zarówno bezpieczeństwo sieci, jak i reklamę cyfrową.

Problem, który rozwiązujemy #

Tradycyjne CAPTCHA, choć skuteczne w rozróżnianiu ludzi od botów, stały się źródłem frustracji dla użytkowników. Często wymagają odczytywania zniekształconego tekstu, co może być czasochłonne i irytujące. Co więcej, stanowią one niewykorzystaną szansę dla właścicieli stron internetowych i reklamodawców.