强化学习 (RL) 是机器学习的一个基本分支，是当前最热门的研究与发展领域之一。本节系统介绍了强化学习与深度强化学习 (DRL) 的核心概念，并介绍了基于模型和无模型的两类主流算法，其中无模型的Q学习通过价值函数间接优化策略，而深度Q网络通过神经网络近似Q函数，结合双网络架构和经验回放缓冲区解决了高维状态空间的挑战。强化学习在游戏AI、机器人控制等领域展现出强大潜力，是实现通用人工智能的重要路径之

强化学习 (RL) 是机器学习的一个基本分支，是当前最热门的研究与发展领域之一。本节系统介绍了强化学习与深度强化学习 (DRL) 的核心概念，并介绍了基于模型和无模型的两类主流算法，其中无模型的Q学习通过价值函数间接优化策略，而深度Q网络通过神经网络近似Q函数，结合双网络架构和经验回放缓冲区解决了高维状态空间的挑战。强化学习在游戏AI、机器人控制等领域展现出强大潜力，是实现通用人工智能的重要路径之

在本节中，我们学习了多语言和跨语言语言模型的预训练，以及单语言和多语言预训练之间的差异。还介绍了因果语言建模 (CLM) 和翻译语言建模 (TLM)，对它们有了更深入的了解。还学习了如何使用跨语言模型，利用一种语言的数据集进行训练，对完全不同语言的数据进行测试。此外，我们还了解了可以进行大规模翻译的模型，例如 M2M100，它支持 100 种语言的 9900 个翻译方向，并且我们学习了如何使用 M

在人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 技术快速发展的今天，高质量的数据预处理已成为决定智能化成败的关键因素 EasyLink 通过创新的非结构化数据处理技术，能够将混乱的多模态数据转化为高质量的 AI 数据准备基础。在本文中，我们将深入探讨 EasyLink 如何通过创新技术架构，实现对复杂文档的语义级理解，对视频内容的结构化解析，以及对全量非结构化数据的端到端处

随着 AI 技术的快速发展，AI 造假问题也越来越严重，为经济、社会发展带来了诸多挑战，也威胁着的个人的隐私安全和社会的秩序，AI 安全的治理目前是学术界和产业界非常关注的课题。为了应对这一挑战，本文回顾了在《CCF-CV 企业交流会—走进合合信息》活动中，与会专家从监管、前沿研究、技术实践等多个维度分享的 AI 安全领域的最新研究成果以及实践经验，以推动 AI 在保障安全和公平的基础上健康发展。

Transformer 的不仅推动了 NLP 的快速发展，也成为了许多先进模型的基础。以GPT、BERT、T5 等为代表的大语言模型，均基于 Transformer 架构。此外，Transformer 还被成功应用于计算机视觉领域、推荐系统等领域，为深度学习带来了前所未有的效率与表现。随着研究的深入，Transformer 架构正在不断优化和拓展，不仅提升了模型的性能，也让人工智能技术更贴近实际应

在计算机视觉领域，卷积神经网络 (CNN) 长期以来一直是处理图像任务的主流架构。然而，随着 Transformer 在自然语言处理领域的巨大成功，研究人员开始探索将这种基于自注意力机制的架构应用于视觉任务。Vision Transformer (ViT) 是这一探索的重要里程碑，它首次证明了纯 Transformer 架构在图像分类任务上可以超越最先进的 CNN 模型。本文将详细介绍 ViT 的

Ubuntu18.04解决OpenCV4出现“/usr/bin/ld: cannot find -lcudart_static.../usr/bin/ld: cannot find -lx86_64-linux-gnu”问题

智能文档图像处理技术是指利用计算机视觉和人工智能等技术对文档图像进行处理和分析，实现自动化识别、提取、分类和管理的技术。随着人工智能时代的到来和各行业信息化进程的加速，越来越多的个人和企业用户开始借助智能文档图像处理技术来提高工作效率，降低人力成本，并减少出错率。本文将探讨智能文档图像处理技术的基本原理和特点，回顾了合合信息在 VALSE 2023 会议上关于智能文档图像处理技术的相关分享，并详细

Tesseract是一个开源 OCR 引擎，可以直接通过命令行使用，或者通过使用API从图像中提取文本。它为多种语言提供了API，其中显然包括Python。Tesseract支持unicode (UTF-8)，可以识别 100 多种语言。Tesseract支持各种输出格式，包括纯文本、HTML、PDF、TSV等。本文介绍了Windows下Tesseract的安装和如何通过Python调用Tesse