近兩年，人工智能的應(yīng)用越來(lái)越“卷”了，每隔一段時(shí)間就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)讓人大呼“respect”的技術(shù)。

AI好像也更加懂人類(lèi)，越來(lái)越接近“人的智能”。

就好比今年高考期間被各大科技媒體反復(fù)拿來(lái)講的AI高考的案例。如今的“AI做題家”不光能參加高考，還能挑戰(zhàn)本科生甚至研究生。比如，來(lái)自O(shè)penAI的Codex在麻省理工學(xué)院的高數(shù)課程題目中正確率達(dá)到了81.1%，說(shuō)能比肩頂尖學(xué)府本科生水平也不為過(guò)。

像AI實(shí)時(shí)翻譯這種能力盡管之前翻車(chē)的不少，但對(duì)于它的商業(yè)化，行業(yè)的預(yù)期非常明確。在跨國(guó)會(huì)議中看到不同國(guó)家的參會(huì)者，操著不同的語(yǔ)言，無(wú)障礙進(jìn)行交流的場(chǎng)景，已經(jīng)不是遙不可及的想象。

聊天機(jī)器人的表現(xiàn)也不再僅僅是機(jī)械式的一問(wèn)一答，有的已經(jīng)可以感知情感，能分析情緒并給出相應(yīng)的反饋。讓虛擬偶像具備情感陪伴的能力也是大熱的落地方向之一。

這些應(yīng)用的背后都離不開(kāi)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的不斷精進(jìn)。

再說(shuō)說(shuō)前不久被科技圈津津樂(lè)道的“東方名畫(huà)”——虎戴VR。腦洞大開(kāi)的外國(guó)網(wǎng)友，不按套路向谷歌人工智能作畫(huà)系統(tǒng)Imagen，輸送了指令：給宋代的東方老虎佩戴VR。結(jié)果產(chǎn)生了一系列毫無(wú)違和感的作品，誰(shuí)看了都得說(shuō)一聲：谷歌，牛X！

Imagen是目前人工智能多模態(tài)理解與創(chuàng)作的集大成者，但這套模型對(duì)人類(lèi)指令的精準(zhǔn)識(shí)別和理解，背后發(fā)揮作用的同樣是NLP。

可以說(shuō)，要讓人工智能更像“人的智能”，就躲不開(kāi)語(yǔ)言理解和語(yǔ)言處理這個(gè)大熱的方向。

NLP領(lǐng)域目前有哪些亟待突破的技術(shù)問(wèn)題？長(zhǎng)文本的語(yǔ)言處理的技術(shù)難點(diǎn)在哪里？面向開(kāi)放域問(wèn)答的自適應(yīng)信息檢索如何精益求精？NLP技術(shù)如何在小紅書(shū)這樣的復(fù)雜UGC內(nèi)容社區(qū)中應(yīng)用和落地？

想要得到這些問(wèn)題的解答，你一定不能錯(cuò)過(guò)小紅書(shū)技術(shù)團(tuán)隊(duì)出品的《REDtech 來(lái)了》系列第三期技術(shù)直播。8月5日19：00，小紅書(shū)將邀請(qǐng)業(yè)內(nèi)頂尖專(zhuān)家和大家一同探討“自然語(yǔ)言處理的前沿與實(shí)踐”。

除了張?jiān)馈嬃羶晌粚W(xué)界大牛的分享干貨滿滿之外，小紅書(shū)社區(qū)搜索文本理解負(fù)責(zé)人曾書(shū)和小紅書(shū)技術(shù)模型負(fù)責(zé)人王樹(shù)森分享的小紅書(shū)所面臨的NLP問(wèn)題和實(shí)踐將會(huì)是第一手的工業(yè)界案例分享，同樣不容錯(cuò)過(guò)。

作為國(guó)內(nèi)獨(dú)樹(shù)一幟的內(nèi)容社區(qū)，截至 2021 年10?月，小紅書(shū)APP月活躍用戶數(shù)已經(jīng)超過(guò) 2 億。小紅書(shū)最大的特色在于其社區(qū)內(nèi)容以UGC為主，且內(nèi)容多以音視頻+圖文的多模態(tài)呈現(xiàn)，這對(duì)文本和內(nèi)容的理解提出了更高的要求。

小紅書(shū)對(duì)于用戶內(nèi)容去中心化的分發(fā)機(jī)制，也決定了在算法中對(duì)內(nèi)容本身的理解占據(jù)了更大的比重，而不是簡(jiǎn)單依賴(lài)于對(duì)用戶行為的分析。

海量UGC內(nèi)容還帶來(lái)了非標(biāo)化的問(wèn)題，最常見(jiàn)的案例就是對(duì)比喻義和引申義的理解。

當(dāng)一個(gè)用戶看到一片令人心曠神怡的草地，他拍下照片并記錄“仿佛置身于塞爾達(dá)曠野之息”。算法該如何理解這里的這篇筆記的核心內(nèi)容，如何判斷哪些用戶會(huì)喜歡這篇筆記？

再比如在一篇旅行筆記中，用戶把一座海邊的漁村稱(chēng)作“福建小希臘”，當(dāng)其他用戶用“希臘”作為關(guān)鍵詞搜索時(shí)，這篇筆記是否該出現(xiàn)，何時(shí)出現(xiàn)——這背后都是復(fù)雜的NLP問(wèn)題。

對(duì)于這些問(wèn)題，小紅書(shū)會(huì)嘗試哪些更好的解決方式？小紅書(shū)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)還可以孕育哪些令人激動(dòng)的技術(shù)問(wèn)題？相信在8月5日晚的這場(chǎng)直播中也將找到答案。