网络营销会议 的创始人以及他的公司 的 和数字

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据库的相同技术来训练其神经机器学习计算系统？ 如果谷歌正在试验并使用它与 和 共享 的量子计算机来完成这类机器学习任务，会怎样？ 或者 如果谷歌将其所有数据中心的所有计算机用作一个独特的神经计算系统会怎么样？ 我知道，科幻小说，但是 雷 库兹韦尔的愿景 雷 库兹韦尔 通常以其资历中的 未来主义 方面而闻名。我们很容易忘记他自 年以来一直在谷歌工作，由拉里佩奇亲自聘请 为谷歌带来自然语言理解 。自然语言理解对于 和 的正常工作都是必不可少的。 去年接受卫报采访时， 说 当你写一篇文章时，你并不是在创建一个有趣的单词集合您有话要说致力于智。

能地组织和处理世界信息您文章中的消息是信息，计算机没有接收到信息。所以我们真的想让计 拉脱维亚手机号码列表 算机读取。我们希望他们阅读网络上的所有内容和每本书的每一页，然后能够与用户进行智能对话，从而能够回答他们的问题。 我上面引用的 技术似乎正朝着这个方向发展，尽管它仍然是一项不成熟的技术。 不过，最大的问题并不是真正能够阅读数十亿份文档，因为谷歌已经在这样做了（例如，去阅读 的最终用户许可协议）。最大的问题是理解单词中隐含的含义，以便谷歌可以正确地回答用户的问题，甚至可以在问题被问到之前就预知答案 我们知道谷歌正在努力实现这一目标。



因为同一个库兹韦尔在同一次采访中告诉我们 我们将对其进行实际编码，真正尝试教它理解这些文件所说的含义。 使用的向量可能是我们第一次看到谷歌最终将用于理解所有上下文的技术，这是赋予语言意义的基础。 我们如何优化 ？ 我确定你在问这个问题。 我的答案？这是一个无用的问题，因为 针对的是无法理解的查询和使用口语的查询。因此，正如为每个长尾关键字创建特定页面不是很有用一样，尝试针对 目标查询更没有用。 我们应该做的是坚持使用语义 实践优化我们的内容，以帮助 理解我们内容的上下文以及我们所写的概念和实体背后的含义 我们应该做的是优先考虑个。