全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=25880 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入或卖出是非常有用的。另一方面，这样的模型可能有助于理解基本新闻驱动价格与机器人交易员对价格变化的反应之间的区别（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。介绍订单到达的自激性和集群性交易不会以均匀的间隔到达，但通常会在时间上聚集在一起。类似地，相同的交易标志往往会聚集在一起并产生一系列买入或卖出订单。 例如，将订单分成小块的算法交易者或对某些交易所事件做出反应的交易系统。
过去十年间，仅靠简单的神经网络计算，以及大规模的训练数据支持，自然语言处理领域取得了相当大的突破，由此训练得到的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等模型都提供了强大的通用语言理解、生成和推理能力。前段时间，斯坦福大学大学教授ChristopherD.Manning在Daedalus期刊上发表了一篇关于「人类语言理解和推理」的论文，主要梳理自然语言处理的发展历史，并分析了基础模型的未来发展前景。论文链接：https://direct.mit.edu/daed/article/151/2/127/110621/Human-Language-Understanding-amp-Reasoning
我一直在对这两个包进行一些比较，但不确定该往哪个方向发展。我正在寻找的简要内容是:命名实体识别(人、地点、组织等)。性别识别。一个不错的培训API。据我所知，OpenNLP和StanfordCoreNLP具有非常相似的功能。然而，StanfordCoreNLP看起来有更多的Activity，而OpenNLP在过去六个月中只有少数提交。根据我所看到的，OpenNLP似乎更容易训练新模型，并且可能仅仅因为这个原因就更具吸引力。但是，我的问题是其他人会从什么开始作为将NLP功能添加到Java应用程序的基础？我最担心的是OpenNLP是“刚刚成熟”还是半废弃。 最佳
我是Java和StanfordNLP工具包的新手，正在尝试将它们用于一个项目。具体来说，我正在尝试使用StanfordCorenlp工具包来注释文本(使用Netbeans而不是命令行)并且我尝试使用http://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml#Usage上提供的代码(使用StanfordCoreNLPAPI)。问题是:谁能告诉我如何在文件中获取输出以便我可以进一步处理它？我试过将图表和句子打印到控制台，只是为了查看内容。这样可行。基本上我需要的是返回带注释的文档，这样我就可以从我的主类中调用它并输出一个文本文件(如果可能的话)。我正在尝试
我使用pythonsax来解析xml文件。xml文件其实就是多个xml文件的组合。看起来像这样:我的python代码如下。它显示“文档元素后的垃圾”错误。解决这个问题的任何好主意。谢谢。fromxml.sax.handlerimportContentHandlerfromxml.saximportmake_parser,SAXExceptionimportsysclassPostHandler(ContentHandler):def__init__(self):self.find=0self.buffer=''self.mapping={}defstartElement(self,na
我正在尝试使用nltk.tag.stanfordmodule用于标记句子(首先像wiki的示例)，但我不断收到以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line28,inprintst.tag(word_tokenize('Whatistheairspeedofanunladenswallow?'))File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nltk/tag/stanford.py",line59,intagreturnself.tag_sents([tokens])[0]File"/
现阶段，AI智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。即使拥有超级计算规模资源的公司和机构，训练好一个可用的智能体也可能需要数天的时间才能完成。这阻碍了该领域的进展，降低了训练先进AI智能体的实用性。为了解决环境模拟的高成本问题，最近的研究努力从根本上重新设计模拟器，以在训练智能体时实现更高的效率。这些工作共享批量模拟的思想，即在单个模拟器引擎内同时执行许多独立的环境（训练实例）。本文，来自斯坦福大学等机构的研究者，他们提出了一个名为Madrona的强化
在语言模型中，上下文窗口对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。一般而言较大的上下文窗口可以提供更丰富的语义信息、消除歧义。由于硬件和算法的最新进步，大模型的上下文窗口的长度也越来越“卷”。其中的卷王当属Anthropic公司，其五月份就将Claude的上下文窗口从9ktoken扩展到了100k。最近更新的Claude2更是让其100K的上下文能力“常驻”模型。图片有大模型“风向标”之称ChatGPT也在三月份将GPT-4模型最大上下文窗口达扩至32K；六月份将GPT-3.5-Turbo增加了16k的上下文长度（此前是4k）。图片而斯坦福大学联合加州伯克利大学以及Samaya的研究员，在
图片大模型天花板GPT-4，它是不是……变笨了？之前有不少用户提出质疑，并晒出了不少证据。对此，OpenAI7月14日澄清：“我们没有把GPT4弄笨。相反的，我们的每个新版本，都让GPT4比以前更聪明了。”图片PeterWelinder是OpenAI的产品产品VP但为了验证OpenAI的说法，斯坦福大学和加利福尼亚大学伯克利分校的三位研究员调查了3月至6月期间ChatGPT性能的变化。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09009评估的对象包括GPT-3.5和GPT-4两个大模型，并在四个任务上进行测试：数学问题、回答敏感/危险问题、代码生成以及视觉推理。调查结
AIAgent，又给我们带来了亿点点震撼——AI智能体直接晋升导演，拍出了一集《南方公园》！没错，编剧、动画、导演、语音、编辑……剧集制作的全流程，都是由AI完成。初创公司Fable新发布的节目统筹智能体（Showrunner），如同一声惊雷炸响。项目的灵感，就来自于此前斯坦福爆火的西部世界虚拟小镇论文，其中25个AI智能体居住在包含学校、医院、家庭的沙盒虚拟城镇中。而在这次的《南方公园》中，同样是一群AI角色通过复杂的社交互动来推动自己的日常生活，每个人都有自己独特的背景故事、个性和动机。图片论文地址：https://fablestudio.github.io/showrunner-agen
