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人工智能

2023


RoboGPT:以自然語言介面革新機器人程式設計

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。 挑戰:縮小人類和機器人之間的差距 #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:機器人的自然語言程式設計 #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: 自然語言輸入:用戶可以使用語音或文字向機器人發出指令,就像與人類同事溝通一樣。 LLM 驅動的理解:我們先進的 LLM 處理自然語言輸入,理解上下文、意圖和細微差別。 高級規劃:RoboGPT 將用戶的指令轉換為機器人執行的高級計劃。 低級執行:這些高級計劃然後被分解為機器人可以執行的具體動作。 反饋循環:機器人提供其動作的反饋,RoboGPT 將其轉換回自然語言供用戶使用。 RoboGPT 的主要優勢 # 可訪問性:非程式設計師現在可以有效地使用機器人,擴大了潛在的用戶群。 靈活性:無需大量重新程式設計即可快速適應機器人行為以執行新任務。 效率:減少與機器人部署和任務切換相關的時間和成本。 增強協作:改善協作工作空間中的人機互動。

創新用戶參與:為電子商務開發實時個人化信息流

作為印度一家領先電子商務平台的首席工程顧問,我領導開發了一項突破性功能:實時個人化信息流,徹底改變了用戶在我們應用程序中發現和參與內容的方式。這個受抖音啟發、為電子商務量身定制的功能顯著提高了用戶參與度和在平台上花費的時間。 項目概述 #我們的目標是創建一個動態、吸引人的信息流,以: 為每個用戶實時提供個性化、相關的內容 提高用戶參與度和在應用上花費的時間 推動產品發現和銷售 利用用戶生成的內容和精選品牌內容 技術方法 #關鍵組件 # 內容聚合系統:收集和處理各種類型的內容(用戶生成、品牌創建、產品信息) 實時個性化引擎:利用人工智能/機器學習為每個用戶提供個性化內容 基於標籤的內容分類:實施複雜的標籤系統,以實現高效的內容分類和檢索 高性能內容交付:確保流暢、無緩衝的內容串流 技術堆疊 # 後端:使用 FastAPI 的 Python,用於高性能 API 端點 機器學習:TensorFlow 和 PyTorch 用於推薦模型 實時處理:Apache Kafka 和 Flink 用於流處理 數據庫:MongoDB 用於內容元數據,Redis 用於緩存 內容交付:AWS CloudFront 和 Elastic Transcoder 用於視頻處理和交付 主要功能 # 個性化內容排名:開發了一種算法,根據用戶偏好、行為和實時參與指標對內容進行排名