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标签：自然语言处理

使用即插即用语言模型控制文本生成

Rosanne Liu-
由Uber AI Labs引入的即插即用语言模型，使NLP从业者能够灵活地将一个或多个简单的属性模型插入大型无条件的语言模型。
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介绍柏拉图研究对话系统:一个灵活的对话AI平雷竞技是骗人的台

Alexandros Papangelis.-
柏拉图研究对话系统使雷竞技是骗人的专家和非专家能够快速构建，列车和部署会话AI代理商。
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介绍UBER研究出版物网站雷竞技是骗人的

Zoubin Ghahramani.-
优步首席科学家宣布推出Uber研究出版物网站，该网站是展示我们对研究界的贡献的门户网站。雷竞技是骗人的
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使用优步客户的痴迷票路由工作流程和编排引擎提高用户体验

Ken Buckner.-
优步采用了工作流量管理和Cadence，我们的开源编排引擎，更好地处理客户支持票务路由。
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第一个Uber Science Symposium：讨论下一代RL，NLP，Concai和DL

马赫迪Namazifar-
优步学专题讨论会从更广泛的科学界会员谈判有关RL，NLP等最新创新和其他领域的谈判。
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宣布2019年优步AI居住

Theofanis Karaletsos-
优步AI Residency是有兴趣成为Uber Ai Labs或优步ATG的AI研究人员的学术和专业人士的12个月培训计划。雷竞技是骗人的
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优步应用显示地图的照片

应用客户反馈：NLP和深度学习如何改善优步的地图

春辰科-
为了改进我们的地图，Uber Engineering通过自然语言处理和深度学习分析客户支持门票，以识别和更正不准确的地图数据。
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通过一键聊天提高驱动程序通信，优步智能回复系统

翁曰-
一键式聊天，Uber驱动程序应用程序的智能回复系统，利用机器学习在司机合作伙伴和骑手之间制作应用程序内的消息传递。
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利用深度学习扩展优步的客户支持票务助理(COTA)系统

Huaixiu郑-
优步通过利用深度学习模型建立了下一代COTA，从而缩放系统以提供更准确的客户支持票证预测。
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查询了解文章功能图像

优步食品发现：建立一个了解发动机的查询

Ferras哈马德-
优步工程师分享我们如何处理我们的优步使用服务的搜索条件，使用查询理解和扩展来查找最佳匹配我们的食物所需的餐馆和菜单项目。
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介绍优步AI居住

Jason Yosinski.-
有兴趣通过解决一些优步最具挑战性的AI问题来加速您的职业生涯？申请优步AI居留权，致力于培养下一代AI人才的研究奖学金。雷竞技是骗人的
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Cota：通过NLP和机器学习改善优步客户服务

Huaixiu郑-
在本文中，优步工程介绍了我们的客户痴迷票务助理（COTA），这是一个新工具，将机器学习和自然语言处理模型在客户服务中施加服务，帮助代理商提供改进的支持体验。
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工程更可靠的运输运输与超级机器学习和AI

Chintan Turakhia.-
在本文中，我们突出了优步利用机器学习和人工智能如何在规模上解决工程挑战。
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