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腾讯AI实验室的专栏

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把照片唱给你听：腾讯 AI Lab 国际领先技术邀你「趣」体验

人工智能机器学习深度学习微信图像识别

感谢阅读腾讯AI Lab微信号第10篇文章。本文介绍了我们在图像描述生成与TTS等技术跨界的前沿研究进展，并邀请大家测试一个趣味Demo。我们还会分享在多媒体内容AI应用上一点思考。 2017年8月，在图像描述生成技术这一计算机视觉与NLP交叉研究领域，腾讯AI Lab凭借自主研发的强化学习算法在微软MS COCO相关的Captions类别挑战赛上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM等参赛公司，体现了在这一前沿领域的技术优势。 [1508222376224_2227_1508222339469.jpg] 微软

腾讯AI实验室

2018-01-15

2.7K7

夺冠 | 腾讯围棋AI「绝艺」再次问鼎龙星战

2017-12-11

1.3K1

腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

深度学习机器学习人工智能

本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab在比赛中采用了深度学习架构和篇章理解模型等技术，具有较高的准确性和效率。同时，腾讯AI Lab还建设了一个名叫TopBase的知识图谱，涵盖50多个领域，并已广泛应用到多个业务中。

2017-12-06

9650

腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

人工智能机器学习

本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛（KBP）中，首次参赛并获得了实体发现与链接（Entity Discovery and Linking Track，EDL）任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一，具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型，以深度学习架构为基础，通过大规模数据的训练，能够更精准地理解篇章的语义，解决实体的歧义性，并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中，整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱，涵盖50多个领域，亿级实体，10亿级三元组，并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。

2017-12-04

9970

国际顶级期刊 Nature 发表腾讯 AI Lab 等医疗合作研究成果

2017-12-04

1.2K2

腾讯提出共享 AI，抢先布局游戏与多媒体 AI，首秀同声传译

腾讯AI实验室

2017-11-09

2.8K2

NIPS 2017 腾讯 AI Lab 入选 8 篇论文，含 1 篇 Oral

本文介绍了NIPS 2023的8个入选论文，涉及机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、游戏AI和机器人等多个领域。这些论文的研究方向具有创新性、实用性和深度，对学术界和工业界的发展具有很高的价值。

腾讯AI实验室

2017-09-20

1.4K0

腾讯 AI Lab : 全面解读 ICML 2017 五大研究热点

深度学习人工智能机器学习大数据

本文介绍了多语言、多模态和多任务的统一建模技术，以及其在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。统一建模技术通过共享低秩项来降低模型的参数数量，同时保证多任务、多模态和多语言之间的共享和独立，具有广泛的应用前景。

腾讯AI实验室

2017-08-15

2.8K4

AI + 医疗：食道癌早期筛查技术率先进入临床预实验

本文介绍了腾讯AI Lab发布的人工智能医学影像产品“觅影”，以及其在食管癌筛查中的技术突破。利用深度学习技术，该产品可以辅助医生发现癌变征兆，将病魔遏制在摇篮里。在食管癌筛查中，该产品的准确率达到了90%。

腾讯AI实验室

2017-08-04

1.7K0

独家解析 ACL 2017，聚焦三大研究领域

神经网络机器学习人工智能大数据

本文介绍了自然语言处理领域的一些新技术和趋势，包括语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、对话和交互系统、知识图谱、语音识别和合成、多模态和多语言处理、以及面向中文的NLP技术和应用。文章还讨论了NLP领域的挑战和未来发展方向，并提出了几个值得关注的方向和机遇。

腾讯AI实验室

2017-08-04

1.6K0

一篇看懂 CVPR 2017 五大研究前沿

深度学习人工智能图像处理大数据

腾讯AI实验室

2017-08-03

4.8K2

腾讯AI Lab多篇论文入选CVPR、ACL及ICML等顶级会议

人工智能机器学习神经网络

本文介绍了腾讯AI Lab在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏AI和机器人这五个领域的研究方向，包括具体的技术发展和应用场景。此外，还分享了腾讯AI Lab在研究上的新进展和未来的计划。

腾讯AI实验室

2017-07-20

5.2K0

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