在思科 Webex Intelligence 团队的 MindMeld 团队中，我们一直在钻研技术，以改善后疫情时代的传统办公体验。 一大重要事项是开启无接触式界面，我们可以通过 Webex Assistant 开启，也可以通过我们在 2019 年发布的企业语音助手开启。 Webex Assistant 允许客户使用他们的语音来控制 Webex 视频会议设备、在会议室中安排会议、加入在线会议、呼叫公司目录中的人员等。 它还为创建待办事项、做会议记录和安排后续会议等事项提供会上支持。 2019 年，我们开源了支持 Webex Assistant 的 MindMeld 对话式 AI 平台，允许任何人为其他域构建这些类型的对话系统。 这些创新离不开工程师团队的努力，他们致力于不断改进我们的人工智能技术和产品。 我们采访了机器学习工程师 Ritvik Shrivastava，他最近与 MindMeld 团队庆祝入职一周年。 Ritvik 从哥伦比亚大学毕业后加入了该团队，并于 2019 年夏天进入思科实习。 您好！ 您能自我介绍一下并与我们分享您目前的工作和职责吗？ 我叫 Ritvik Shrivastava，是 Webex Intelligence 团队 MindMeld 团队的机器学习工程师。 我致力于为开源 MindMeld 对话式 AI 平台和更广泛的 Webex Intelligence 服务（如 Webex Assistant）设计、开发和部署智能解决方案。 我们的团队专注于应用机器学习及其所有模式：视觉、语音和文本。 我重点关注基于文本的系统，或者更广泛地说，是自然语言处理。 是什么激励或促使您在机器学习和自然语言处理的交叉点构建产品？ 在人工智能和机器学习的所有模式中，我最热衷于以文本作为核心输入类型的自然语言处理。 我认为，在成长过程中大量阅读并写散文和诗歌，是我发现在涉足人工智能的未知世界（从一个大二学生的角度看），就非常自然地过渡到语言学，以及后来的自然语言处理的主要原因。 这个领域的假设前提总是让我想知道：机器要如何才能达到人类对写作和理解的同等水平？ 随着最近在自然语言生成方面的进展，我认为我们正在接近这一现实（但还没有完全达到）。 这一尚未弥合的差距是我研究自然语言处理和机器学习交叉点的主要动力之一。 您是如何得知 MindMeld 的，当您选择在这里工作时，您最初的期望是什么？ 对话是人类交流的主要方式。 加深我们对会话的理解并改善机器对会话的感知方式是计算语言学领域自动化并使我们更接近 AI 预期形象的重要研究目标。 在研究生阶段，我的研究重点是理解话语、辩论和语音处理 – 对话的所有组成部分。 在这一点上，我也在业界寻找机会，研究实际应用和可扩展手段来实现类似的研究想法。 我是通过一个之前与 MindMeld 团队有过交流的朋友了解到 MindMeld 的。 在我申请并与一些团队成员交谈后，我就希望与他们一起共事。 MindMeld 的开源重点是创建一个单一站点的 NLP 架构，该架构允许任何人开发他们自己的智能对话应用，这最让我激动不已。 该团队还开发了 Webex Assistant，这是首批行业智能助手之一，是一个非常值得研究的产品。 产品推出后，大家都毫不犹豫地接受了！ 您第一次为 MindMeld 平台开发时遇到了哪些挑战？ 虽然作为学生已经参与了一段时间的研究，但在 MindMeld平台上工作是我第一次尝试使用 AI 开发和部署行业级解决方案。 但在最初体验方面，遇到了很多难题， 不仅需要关注新颖性，还要关注已部署 ML 模型的可扩展性、延迟和性能。 在最开始的几周中，我了解到这些因素对于让最终用户能够使用最先进的 AI 技术而无需巨大成本有多么重要。 这对我来说绝对是最大的学习曲线，也是我仍在不断努力磨练的技能。 您是否遇到过任何意想不到的有趣挑战？ 一个不算意外，但却非常有趣的挑战是通过 MindMeld 和 Webex 平台实现国际化或支持多种语言。 虽然 NLP 会议中的大量研究是针对英语语言数据进行的，但人们对开发可以扩展到多种语言的工具和方法的意识越来越强烈。 这对于使世界各地的人们都能访问高级软件系统是极其重要的。 我很高兴看到我们团队将重点放在该领域。 实现语言包容性是去年的一个关键目标，也是我们为 MindMeld 平台开发的每一个新功能的要素，例如数据扩充和注释工具。 Webex Assistant 也采用了这种多语言支持。 我对多语言助手的好奇心为我个人带来了另一个巨大的发展：学习或开始学习西班牙语。 典型的工作周对您来说是什么样子？ 团队中每周的工作平衡很好。 由于只安排了必要的会议，所以每个人都有足够的时间来完成每周的目标，而不必在标准工作时间之外花费额外的时间。 这使我能很好地平衡工作与生活，并让我有足够的时间参与所有其他活动，而不会感受到任何与工作相关的压力。 您最近在 MindMeld 专注于解决哪些问题？ 最近，我一直专注于为 MindMeld 添加自动数据扩充功能，该类功能将允许开发人员多次扩充其训练数据并增强其对话应用的稳健性。 我和我的同事一起致力于使用最先进的系统将多语言释义功能集成到 MindMeld 平台中。 同时，我还研究基于主动学习的查询选择和采用弱监督的自动标记，这将使开发人员能够自动将查询标记到相应域/意图中，并从中选择表现最佳的查询。 并且，这也有助于将其应用大小控制在所选大小范围内，并使应用仍有效运行。 除了您的主要工作，您最喜欢 MindMeld 工作生活的哪些方面？ 在该团队实习期间，以及正式成为全职员工以来，我一直都很欣赏该团队超强的社交能力！ 新冠疫情爆发前，在办公室办公的闲暇之余，我们会举行欢乐时光、电影之夜、闲暇游戏，会在旧金山明媚阳光的照耀下享受每日午餐，所有这些活动都有助于我们增进彼此了解。 在我们居家办公期间，我们有时会举行线上游戏，在娱乐中结束一周的工作！ 在过去的一年里，我们经常就烹饪经验、DIY 创作以及我个人最喜欢的俯卧撑俱乐部展开有趣讨论。 是的，我们在工作日中间通过视频通话集体做俯卧撑，这项活动非常好。 在家工作往往极富挑战性。 您的远程工作经历是怎样的？您对从实体办公室过渡到在家办公有何感想？ 我们团队中有几个成员甚至在过渡到在家办公之前就因新冠疫情原因在家办公。 这不仅使我们能够很好地了解在线举行定期会议，还有助于这些团队成员为提高在家办公的工作效率提供良好洞见。 同时，也让我在最初几周后相对容易地过渡到在家办公。 在大多数会议中我们都会打开视频，使会议更具互动性，并帮助避免产生孤立的屏幕后体验。 通过使用 Webex 和其他协作工具，只要有需要，随时都可以轻易联系上团队成员，从而保持紧密联系。 至于单调乏味的问题，我们团队的在家办公文化为我提供了良好的灵活性，使我可以灵活安排一天和一周内的工作，这样我就可以用最有效的方式完成工作，并在需要时处理紧急或个人事务。 在 MindMeld 有什么有趣的工作传统吗？ 有几个！ 我们在每周一都会举行每周例会，例会之后会组织同事分享周末活动。 这些活动是很好的媒介，有助于您了解同事的兴趣和工作之余的生活。 通过这些周末的有趣更新，我和同事展开了很多有趣的对话，并了解到很多值得观看的新电影，值得一去的地方，值得品尝的餐馆，以及更多有趣的事物。 我们还有一个有趣的传统，即每两周评选一次“超能达人”奖。 受电影《超能陆战队》的启发，这个奖项将颁发给过去几周表现非凡的超能达人或业绩最突出的员工，获奖者由该奖项的前任得主决定。 很高兴看到每一个人都能得到同事的认可，并很欣慰办公环境能为员工提供的强大支持。 虽然现在它是一个口头奖励，但在过渡到在家办公之前，奖品是一个可爱的“超能达人”绒毛玩具， 绝对对得起个人的辛勤付出。 自然语言处理领域正在迅速发展，近几年来每个季度都会进行大量的相关学术研究工作。 您是如何掌握最新事情动态的？ 我们团队设有两个信息获取小组：一个负责关注以机器学习为中心的论文，另一个负责关注用户体验和指标。 这些是我们掌握团队各领域最新研究进展或团队外其他相关情况的最好方式。 通过这些会议不断学习新颖的想法并展开相关讨论，为我们如何将这些想法发展为切实的行业解决方案提供关键洞察力，并让我们了解任何相关事件的最新情况。 明年您和 MindMeld 团队将关注哪些令人兴奋的研究进展和行业使用案例？ 在 NLP 中，我们将关注转型促进因素模型领域的最新发展，如最先进的分类系统、对话域数据的数据增强技术、人工生成对话的自然语言生成系统以及将使我们能够更好地扩展到多语言设置的系统。 思科希望所有人都可以使用其产品，并对此十分重视，考虑到这一点，我们希望将 Webex Assistant 的支持扩展到全球多种语言。 我们还希望让我们的用户更容易在他们日常使用的所有通信渠道（消息空间、电子邮件、会议等）中快速、自动识别待办事项、提醒和关键要点。 考虑到这一点，我们正在寻找使用 NLP 来帮助用户收集这些重要亮点的方法。 除了 NLP，我们更广泛的团队也致力于语音处理和计算机视觉。 同时，我们还致力于不断改进会议记录、手势识别和虚拟背景替换等功能的用户体验。 在整个团队中，我们也在研究使用差分隐私和其他隐私强化技术的模型和管道安全。
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