作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Rush（Hike的真錢遊戲網絡）創新AI驅動配對系統的開發。我們的目標是通過自動根據玩家的技能水平、遊戲行為和整體用戶體驗來匹配玩家，創造一個公平、引人入勝且高度個性化的遊戲體驗。
Rush ML項目旨在開發一個複雜的配對算法，能夠在競技遊戲場景中快速準確地配對玩家。該系統需要平衡多個因素，包括玩家技能、遊戲偏好和歷史表現，以確保所有參與者都能獲得公平和愉快的比賽。
玩家技能評估：開發了一個多方面的評級系統，考慮各種特定遊戲技能和整體玩家表現。
作為 Hike Limited 機器學習團隊的領導者，我主導開發了一個複雜的 AI 系統，用於檢測和減輕 Vibe 元宇宙中的惡意舉報。這個項目對於維護一個安全、可信的環境，讓用戶在虛擬空間中互動和連接至關重要。
目標是創建一個智能系統，能夠準確識別和處理用戶在 Vibe 虛擬房間內提出的虛假或惡意舉報。這個系統需要區分合法的關切和濫用舉報功能的企圖，確保所有用戶都有一個公平和安全的環境。
信任評分系統：開發了一個修改版的 PageRank 算法，根據用戶的互動和舉報歷史分配信任分數。
作為 Orangewood Labs 的人工智能和平台主管，我很高興分享我們在 RoboGPT 方面取得的突破性進展，這是我們創新的解決方案，將改變機器人產業。通過利用大型語言模型（LLMs）的力量，我們為協作機器人（cobots）創建了一個語音和文字啟用的高級規劃介面，消除了手動程式設計的需求，並加速了低級認知。
傳統上，程式設計機器人一直是一項複雜的任務，需要專業知識和技能。這種複雜性一直是機器人在各行業廣泛採用的重大障礙。我們的 RoboGPT 目標是使機器人程式設計變得像對話一樣直觀，讓即使是非技術用戶也能有效地與機器人互動和控制。
RoboGPT 代表了我們與機器人互動方式的範式轉變。以下是它的工作原理：
作為Hike Limited機器學習團隊的領導者，我主導了Vibe（Hike創新的元宇宙友誼網絡）的複雜AI驅動配對系統開發。我們的目標是通過最佳選擇虛擬房間的用戶來創造有意義的連結，從而提升元宇宙中的整體社交體驗。
Vibe ML專案旨在開發一個智能系統，能夠根據各種因素（包括興趣、互動歷史和社交動態）在虛擬房間中匹配用戶。這個專案對於在Vibe元宇宙中創造引人入勝且有意義的社交體驗至關重要。
用戶畫像：開發算法，根據Vibe平台內的互動、偏好和行為創建全面的用戶檔案。
作為 Hike Limited 機器學習團隊的負責人，我主導開發了一個創新的、人工智能驅動的方言貼圖鍵盤。這個項目旨在通過智能地根據多語言輸入（包括印地英語、泰米爾英語和各種其他語言組合）推薦貼圖，從而革新用戶表達方式。
我們的目標是創建一個智能貼圖推薦系統，能夠理解和回應多樣化的語言輸入，同時根據個別用戶的偏好和互動來個性化推薦。
多語言輸入處理：開發能夠理解和解釋混合語言輸入的 NLP 模型。
隨著 2019 年接近尾聲，我發現自己在回顧一段我有幸參與的最令人興奮的投資旅程 - ChaterOn 演變成現在所知的 Leena.ai。我與這家創新 AI 新創公司的參與始於 2015 年，並於 2018 年 7 月結束，但學到的教訓和看著一顆種子成長為茂盛大樹的滿足感仍然在我心中迴響。
2015 年，當我第一次接觸到 ChaterOn 時，聊天機器人革新客戶互動的潛力才剛開始被認識。由 Adit Jain 領導的創始團隊有一個遠超簡單自動回覆的願景。他們將聊天機器人視為通往更智能、更具情境感知的 AI 助理的門戶，這些助理可以改變企業與客戶和員工互動的方式。
當我們接近2017年底，回顧Octo.ai從2013年成立到現在成為機器學習和分析領域公認的參與者的旅程時，很明顯我們已經走了很長的路。但更重要的是，我們對ML社群產生了重大影響，並為AI和數據科學的未來奠定了基礎。
Octo.ai的開源方法對ML社群產生了深遠的影響：
民主化機器學習：通過使先進的ML工具對更廣泛的受眾可用，我們幫助民主化了這個領域，使小型企業和個人開發者能夠利用AI的力量。
促進合作：我們的GitHub存儲庫已成為合作的中心，來自世界各地的貢獻者正在改進和擴展平台。
教育資源：許多大學和編碼訓練營已將Octo.ai納入他們的課程，將其用作教授ML概念的實用工具。
加速創新：通過提供靈活、可擴展的平台，我們使研究人員和開發者能夠專注於創新，而不是重新發明輪子。
Octo.ai背後的辛勤工作和創新並沒有被忽視：
在2017年初，當我回顧Octo.ai這段如旋風般的旅程時，我充滿了對我們所取得成就的自豪感和興奮。從2013年的卑微開始到現在成為廣受認可的開源項目，Octo.ai一直站在民主化機器學習和分析的前沿。
2013年，機器學習領域正在迅速發展，但在尖端研究和開發者及企業可實際使用的工具之間存在明顯的差距。作為一名科技愛好者和企業家，我看到了彌合這一差距的機會。與我的共同創辦人一起，我們設想了一個平台，使先進的分析和機器學習能夠讓更廣泛的受眾使用。
這一願景導致了Aurora的誕生，Octo.ai作為其旗艦產品 - 一個革命性的機器學習分析虛擬化管理器，將改變企業處理數據分析和預測建模的方式。
作為Octo.ai的技術架構師，我有幸能夠從頭開始塑造我們的產品。我們早期做出了一個大膽的決定：Octo.ai將成為開源項目，採用Apache 2.0許可證。這一決定源於我們對社區驅動開發力量的信念，以及我們希望為更廣泛的科技生態系統做出貢獻的願望。
在人工智能和自然語言處理快速發展的世界中，我們很高興介紹NomNom，這是一個尖端的聊天機器人，旨在改變人們搜尋和發現食譜的方式。通過利用資源描述框架（RDF）和知識圖譜的力量，NomNom為烹飪探索帶來了新層次的智能。
NomNom的核心是使用RDF構建的強大知識圖譜。對於不熟悉的人來說，RDF是Web上數據交換的標準模型，特別適合表示複雜的、相互關聯的數據，如食譜。以下是RDF對食譜數據來說是一個遊戲改變者的原因：
靈活的數據表示：RDF允許我們以高度靈活和可擴展的方式表示食譜、配料、烹飪方法和營養信息。
語義關係：使用RDF，我們可以輕鬆建立和查詢食譜不同元素之間的語義關係，如配料替代或烹飪方法變化。
互操作性：RDF的標準化格式確保我們的食譜數據可以輕鬆與其他數據集和系統集成。
可擴展性：隨著我們的食譜數據庫增長，RDF的圖形結構允許高效擴展和查詢大型數據集。
我們的知識圖譜是NomNom智能的骨幹。以下是我們如何構建它：