标签层级定义标准典型话术特征业务处理策略高意向: 明确需求+询价+询问办理流程。关键词: "怎么签约？如何领取？..."中意向: 比价阶段+模糊需求 "其他家费率多少？关键词："再考虑下；我想想；考虑一下..."。一般意向: 直接拒绝/无需求。关键词："不需要；已有POS机"。后续做意图识别也是基于这3个类别展开的。

电销对话数据通常采用多轮对话格式，包含客服(bot)和客户(user)的交替发言：bot:您好，我是XX公司的客服，打扰您一下user:嗯，你说bot:我们最近推出了一款新产品，请问您有兴趣了解吗？bot:早上好，这里是XX银行信用卡中心user:你好bot:我们正在推广一款免年费的白金信用卡，您是否有兴趣申请？user:免年费？具体有什么权益？

想象一下，你刚买了一只聪明但未经训练的边牧犬。它天生聪明，能听懂很多指令，但就是不知道什么时候该做什么，甚至可能在你想要安静时狂吠不止。大语言模型在预训练后，就像这只聪明的边牧犬——知识渊博却不懂规矩。后训练技术，就是训练这只“AI边牧”的关键方法。

亚马逊研究团队提出创新性时间序列预训练模型Chronos，通过将时间序列数据转化为离散标记并基于Transformer架构训练语言模型，实现了"时间无关"的时序预测。该框架在42个数据集测试中表现优异：在训练集包含的数据集上显著优于传统方法；面对新数据集时，其零样本预测性能与专用模型相当甚至更优。研究证明Chronos能够利用跨领域时间序列数据提升预测精度，为构建通用时序预测模

众所周知，卷积网络在人工智能的各个研究领域发挥着巨大的作用。卷积网络的发展：卷积网络的发展经历了从简到繁再到简的过程。如下图(来自慕课官网):LeNet1998年由LeCun提出，用于解决手写数字识别(MNIST)。如下图来自https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.htmlAlexNet由Hinton的学生AlexNet提出，获...

在开始本篇内容之前，我想说一下什么是卷积神经网络？以卷积结构为主，搭建起来的深度网络，为卷积神经网络。该网络可以自动提取特征，通过提取特征进行网络学习。卷积运算对图像和滤波矩阵做内积（逐个元素相乘再求和）的操作为卷积运算。卷积中的重要参数卷积核(kernel)步长(stride)填充(Pad)输出通道在深度学习中，我们最常用的卷积核是2D卷积核（k_w,k_h）,...

多变量时间序列建模长期以来一直是一个吸引来自经济学、金融学和交通等多个领域研究人员的课题。多变量时间序列预测的一个基本假设是，其变量之间相互依赖，但仔细观察可以发现，现有方法未能充分利用变量对之间的潜在空间依赖性。近年来，图神经网络（GNNs）在处理关系依赖性方面表现出强大的能力。然而，GNN需要明确定义的图结构来进行信息传播，这意味着它们不能直接应用于多变量时间序列，因为其依赖关系通常是未知的。

腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。具体文章，如下可见，保证你不吃亏。

Tensorflow2.* 机器学习基础知识篇：对服装图像进行分类使用Tensorflow Hub对未处理的电影评论数据集IMDB进行分类Keras 机器学习基础知识之对预处理的电影评论文本分类Tensorflow2.*教程之使用Auto MPG数据集构建回归模型预测燃油率Tensorflow2.* 加载和预处理数据篇:Tensorflow2.* 加载和预处理数据之用 tf.data 加载 CSV

多变量时间序列建模长期以来一直是一个吸引来自经济学、金融学和交通等多个领域研究人员的课题。多变量时间序列预测的一个基本假设是，其变量之间相互依赖，但仔细观察可以发现，现有方法未能充分利用变量对之间的潜在空间依赖性。近年来，图神经网络（GNNs）在处理关系依赖性方面表现出强大的能力。然而，GNN需要明确定义的图结构来进行信息传播，这意味着它们不能直接应用于多变量时间序列，因为其依赖关系通常是未知的。