新的AI系统可以自动解密不再理解的丢失的语言，而无需知道它与其他语言的关系。
麻省理工学院CSAIL的研究人员针对人类语言的迅速消失开发了该算法。现有的大多数语言都不再使用，并且预计剩余的至少一半将在未来100年消失。
Block推出新的服务提供商，使比特币闪电网络更加可靠:金色财经报道，TBD是金融科技公司Block的一个部门，推出了“c=”，这是一个新的业务实体，专注于提高闪电网络（比特币的第2层扩展解决方案）的流动性和路由。[2023/3/3 12:39:31]
新系统可以帮助恢复它们。更重要的是，它可以保留我们对演讲者的文化和智慧的理解。
动态 | 基于区块链的保单理赔流程优化正遇到新的挑战:基于区块链的保单理赔流程优化正遇到新的挑战。一是区块链技术在高并发性能方面明显不足，即它在同一时间只能处理6-8件理赔案例，一旦理赔案例在同一时间超过10件，整个系统就会招架不住；二是部分医院与医疗机构对接入区块链平台提供并确认医疗单据心存顾虑，导致整个系统运营效率不如预期。（21世纪经济报）[2019/11/7]
该算法通过利用历史语言学的关键原理来工作。研究人员给出了一个示例，该示例在母语中带有“p”的单词在其后代中可能会变为“b”，但由于发音差异可能不会变为“k”。
Telegram创始人发文感谢Apple让其发送新的App更新:Telegram创始人Pavel Durov今日在Twitter发文表示，感谢Apple以及Apple CEO Tim Cook让Telegram传送最新的版本给数百万的用户。之前在俄罗斯封锁Telegram之后，Apple禁止了其IOS的全球更新。[2018/6/2]
然后将这些类型的模式转换为计算约束。这允许模型从古老的语言中分割单词并将其映射到相关的语言。
该算法还可以识别不同的语言家族。例如，他们的方法表明伊比利亚人与巴斯克人无关，这支持了最近的奖学金。
该项目是由麻省理工学院的教授里贾纳Barzilay，谁上个月带领赢得了$1百万奖由全球最大的人工智能社会对她的药物开发和乳腺癌检测创举。
她现在希望将工作扩展到识别单词的语义含义，即使我们不知道如何阅读它们。
Barzilay在一份声明中说：“例如，我们可能会确定文档中所有涉及人或地点的信息，然后可以根据已知的历史证据对其进行进一步调查。”
“这些“实体识别”方法如今已广泛用于各种文本处理应用程序中，并且具有很高的准确性，但是关键的研究问题是，在没有任何古代语言训练数据的情况下，这项任务是否可行？”
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