一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
前言
2017 年中，有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文，分别是 FaceBook 的 Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的 Attention is All You Need，它们都算是 Seq2Seq 上的创新，本质上来说，都是抛弃了 RNN 结构来做 Seq2Seq 任务。
现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇
序
消息类场景是表格存储（Tablestore）主推的方向之一，因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模，Tablestore封装Timeline模型，旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
揭秘阿里人工智能实验室首款智能音箱——天猫精灵X1
7月5日下午，阿里人工智能实验室在北京正式发布了旗下首款智能设备——天猫精灵X1，据介绍，这款产品采用了阿里人工智能实验室自主研发的中文语义理解引擎，内置第一代中文人机交流系统AliGenie，并且依托阿里云的机器学习技术实现智能家居控制、语音购物、手机充值、音乐播放等功能。
自然语言理解-从规则到深度学习
自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解，介绍了当时NLU的系统方案，感兴趣的可以再翻一番，里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了自然语言理解的难点，并进一步针对自然语言理解的两个核心问题，详细介绍了规则方法和深度学习的应用。