自然語言處理

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。

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。 項目概述 #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。 技術方法 #核心技術 # 使用 Python 進行後端開發和模型訓練 使用 TensorFlow 和 TensorFlow Lite 進行模型開發和設備端推理 使用自然語言處理（NLP）技術進行語言理解 使用 BigQuery 進行數據存儲和分析 使用 Airflow 進行工作流程編排 主要特點 # 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。