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AI科技评论

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让听得见炮火的人来做 AI

编程算法数据分析人工智能神经网络深度学习

过去将算法束之高阁的时代已经结束，AI 的生产力必须解放给更多行业人士。作者丨陈彩娴编辑丨岑峰 2022年10月，工信部公示《国家人工智能创新应用先导区“智赋百景”》，涉及AI落地的9大领域、100个场景、8个先导区。这个举动相当于官方泄题，把AI落地的重点科目和尖子生写在了表格上。 AI科技评论观察到，9大领域中，关于公共安全、交通运输的场景最多，这些场景的AI渗透率已经比较高，旨在发力向纵深探索，属于试卷中的必答题。而制造、农业、能源、金融、医疗作为我国的重要经济支柱，虽然经济贡献和战略地位极高

2023-02-23

2330

高并发图数据库系统如何实现？

压力测试微服务架构设计编程算法系统架构

随着越来越多的开源软件、微服务架构的出现，所有的软件都在宣称自己是高性能的，大量的软件在滥用市场宣传混淆视听，把完全不具备高性能特征的系统鼓吹成无所不能，这让大众很难甄别出哪些是真材实料，哪些是狗皮膏药，哪些是滥竽充数。更有别有用心的厂家，打着符合国际、国内标准旗号的发布的颠倒黑白的性能评测报告——例如某互联网大厂与另外一家同城的图数据库创业公司就先后鼓吹自家的图数据库系统性能全球第一，但实际上所有测试结果都采用接口预先封装的模式，无论多复杂的查询逻辑，结果永远是几毫秒返回，既无查询语句，也没有查询结果的正确性验证，这就属于典型的盗名欺世。

2023-01-08

7230

西电 NeurIPS 2022 | 基于结构聚类的异质图自监督学习

编程算法神经网络监督学习

现阶段，图（Graph）上的自监督学习大多都遵循图对比学习框架，这些方法通常需要先构造一系列的正样本对以及负样本对，然后通过在低维表示空间中拉近正样本并且推远负样本来学习节点/图的表示。

2023-01-03

7810

大数据十问：落地、效率与开发，如何齐头并进？

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过去的十年，是基于深度学习的「AI 大飞跃」，各类创新算法的迸发不断带来新的焦点，算法突破成为 AI 研究者的集中攻坚地。

2023-01-03

3540

电子科大与腾讯「开悟」同行三年，探索游戏 AI 创新发展

游戏人工智能神经网络深度学习编程算法

11月21日，由腾讯牵头构建的AI多智能体与复杂决策开放研究平台“开悟”正式宣布扩大开放，于官网发布“王者荣耀 AI 开放研究环境”申请及下载，提供用于人工智能研究的验证场景，以便开发者能够快速便捷地测试自己的新算法和模型。这标志着开悟平台迈向了开放拥抱科研的新征程。

2023-01-03

7190

CNCC 技术论坛：对话专委会，解读「三维数字中国引领下的智能图形学发展」论坛

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“随着众多研究者的努力探索和整个产业的技术革新，智能图形学可以将计算机图形学与AI技术进行更深层次地融合，打破虚实的壁垒，使应用范围不再局限于传统的电影、游戏、特效等领域，而是在更加广泛的智能制造、数字城市等新兴领域里发光发热，最终引领三维数字中国的新变革。”

2023-01-03

5390

AI 迈进深水区，谈落地、谁能带来新解法？ | 2022雷峰网「产业科技 · 最具商用价值榜」

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技术发展是一个持续叠进的过程，AI 也是如此。经历过去 70 年的“三起两落”，近年来，人工智能行业迈进深水期，分工细化，产业落地成为主旋律，AI 与各个场景的交叉、对话不断在发生。对不少企业而言，以前谈AI 落地，想要做一个应用，得从算法开始开发，其需要肩负的成本和代价，成为绑住他们脚步的红线。要推动AI 加速实现更广泛、更优质的落地，生产力的解放是发展的关键，抛去以往的“手工作坊”，由手工到工程化量产，从作坊到工厂到全产业链，AI 工程化也成为落地的新方向。具体的领域，也意味着多且复杂的需求。AI

2022-09-28

5620

清华大学周伯文老师课题组招聘助理教授/博士后/工程师/短期访问学生

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清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论，让AI系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。课题组简介课题组主要研究方向包括：多模态表征与交互研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理，提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力，建立数据驱动的机器学习与知识驱动

2022-09-28

7110

Richard Sutton 直言卷积反向传播已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传播

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作者 | Richard Sutton 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 “可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也是类似。一个形象的例子是，2020 年热启动式（warm-starting）训练被证明：只有抛除最初学

2022-09-27

4110

谷歌最神秘创业部门 Area 120 规模缩水，优先发展 AI 项目

作者 | 黄楠编辑 | 陈彩娴 9月15日消息，谷歌正在削减其内部研发部门 Area 120 的项目，从原本的14个项目，现在已减少至7个，有不少从事产品创新的团队和人员已接到项目被重组或取消的通知。其中，受到项目调整影响的人员需要于 2023 年 1 月之前在谷歌找到新的职位，否则将面临裁员。对此，Area 120 负责人 Elias Roman 表示，该部门的任务已发生调整，不再是早先的推动整个谷歌的产品孵化，当前只专注于 AI 优先项目。谷歌在相关声明中也解释称，“Area 120 的发展重心将

2022-09-19

1640

中国机器翻译开山鼻祖、NLP 先行者刘倬逝世

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作者 | 李梅编辑 | 陈彩娴 AI 科技评论获悉，中国机器翻译事业的开创者之一、原中国社科院语言研究所研究员刘倬老师与世长辞，享年 89 岁。沉痛悼念刘倬老师！刘倬，1933 年 4 月 4 日生于河北省大成县。1949 年从北京市立一中毕业后，他进入华北大学学习，同年11月被分配到哈尔滨外专学习俄语，1951 年毕业后留校任助教。1953 年，他被调入北京高等教育部，在综合大学司任科员。1954 年至 1960 年间，他在北京俄语学院任语言学讲师。自 1960 年11月起，刘倬加入中国社会科学院

2022-09-15

2460

直击 WAIC 2022 现场：可信 AI，数据和模型一样也不能少

编程算法神经网络深度学习人工智能

作者丨王维强编辑丨陈彩娴随着人工智能应用的大规模普及，AI安全变得越发重要，推广可信AI已经逐渐成为产学界的共识。 9月1日下午，在2022 世界人工智能大会的“可信AI论坛”上，蚂蚁集团联合信通院、清华大学发布了行业首个面向工业场景全数据类型的AI安全检测平台“蚁鉴”，并发表演讲，首次体系化梳理了蚂蚁可信AI的工业化应用落地过程。在该论坛上，蚂蚁集团大安全机器智能部总监、蚂蚁技术委员会可信AI联合工作组组长王维强发表了题为《可信人工智能创新、共建、共生》的演讲。他认为，在定义了可信AI的技术框架之

2022-09-02

4950

斯坦福李飞飞团队新研究登 Nature 子刊：实现可信 AI，数据的设计、完善、评估是关键

数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。作者 | 李梅、王玥编辑 | 陈彩娴在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch

2022-08-29

6150

元宇宙大火后，揭秘消费级 AR 眼镜全球首个3 万台销量记录的诞生

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全球首款消费类 AR 眼镜突破 3 万台销量背后的秘密。作者 | 王晓然编辑 | 陈彩娴元宇宙带火的周边产品，XR 眼镜排名当属前沿。近日，国内知名人机交互厂商 Rokid 对外宣布：目前，Rokid Air 眼镜销量已突破 30,000 台，打破了全球消费类 AR 眼镜的销量记录，排名第一。 Rokid Air 的名声不小，那么，这个首款命名为 Air 的消费级 AR 眼镜是如何创造出如此优秀的销售数据的的呢？我们一起来看看。 1 产品定义：消费级 AR 眼镜 Rokid 在不断探索传感器、芯片

2022-08-26

2520

薛定谔的 AI 大模型：箱子暂不能打开，但钱还要继续「烧」

NLP 服务编程算法

人工智能发展至今，学术界与工业界倾全力下注大模型，仅仅是分清主要矛盾（回报）与次要矛盾（投入）就够了吗？作者 | 陈彩娴、王玥编辑 | 岑峰电风扇与空皂盒的故事，大家都听过吧？传闻某国际知名快消大厂曾引进一条香皂包装生产线，结果发现这条生产线在包装香皂的过程中出现了一个缺陷，就是常常有盒子没装入香皂。总不能把空盒子卖给顾客，于是，他们就请了一个学自动化的博士后来设计分拣空香皂盒的方案。该博士后立即召集了一个十几人的技术团队，综合采用机械、自动化、微电子、X射线探测等等技术，花费 90 万，最后成功

2022-08-26

4151

ACM MM 2022 | Cloud2Sketch: 长空云作画，AI笔生花

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在即将到来的ACM MM 2022学术会议上，来自美国罗彻斯特大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和Snap Research的作者们将展示一项名为“Cloud2Sketch”的有趣工作。你可曾仰望天空，想象着云朵的形状？在这篇文章中，作者们展示一项用想象出的素描增强云层的有趣任务。与一般意义的图像到素描转换任务不同，这项任务面临着独特的挑战：现实世界的云和物体的相似性各不相同；凭空生成的绘画往往会产生不可辨认的物体；而从素描库检索的方案由于形状上的不一致并不能直接适用；同时最优的想象也是主观的。作者提出“C

2022-08-26

5030

PNAS最新研究：81%解题率，神经网络 Codex 推开高等数学世界大门

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作者 | 王玥编辑 | 陈彩娴近日，一项新研究发布于PNAS，再次刷新了神经网络的能力。这次神经网络被用来解决了高等数学题，而且还是麻省理工数学课程难度的数学题！在这项新研究中，研究团队证明了 OpenAI 的 Codex 模型可以进行程序合成从而解决大规模的数学问题，并通过小样本学习自动解决数据集中 81%的数学课程问题，并且 Codex 在这些任务的表现上达到了人类水平。原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2123433119 这项研究的出现，

2022-08-26

2680

下一代 AutoAI：从模型为中心，到数据为中心

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作者 | 李梅编辑 | 陈彩娴今年年初，知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。深度学习问世以来，随着神经网络架构趋于固定和成熟，转而寻找改进数据的方法，已经成了 AI 研发的新出口。近日，2021 年吴文俊人工智能科学进步一等奖获得者、云天励飞首席科学家王孝宇博士，在人工智能产业年会上作了题为“ Towards Automated Artificial Intelligence”的主题报告。报告中，王孝宇博士详述了AutoML

2022-08-26

2550

IJCAI 2022杰出论文奖项公布！南加大、耶拿大学等3个研究团队获奖

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作者 | 黄楠编辑 | 陈彩娴近日，IJCAI 20222 大会在奥地利维也纳拉开序幕，会议日程自23日启动，持续到29日结束。今年 IJCAI-ECAI 2022 中，共有3篇论文获得杰出论文（Distinguished Papers）奖项，其分别来自南加州大学研究团队、耶拿大学研究团队，以及Christopher Franz、Georg Mogk、Thomas Mrziglod 、Kevin Schewior的合作研究。此外，包括Gerhard Widmer、Tim Miller、Pete Wu

2022-08-26

3650

迈向可验证的 AI: 形式化方法的五大挑战

神经网络深度学习人工智能编程算法

作者 | Sanjit A. Seshia, Dorsa Sadigh, S. Shankar Sastry 编译 | 李梅、黄楠编辑 | 陈彩娴人工智能试图模仿人类智能的计算系统，包括人类一些与智能具有直观联系的功能，例如学习、解决问题以及理性地思考和行动。在广义地解释上，AI 一词涵盖了许多密切相关的领域如机器学习。那些大量使用 AI 的系统在医疗保健、交通运输、金融、社交网络、电子商务和教育等领域都产生了重大的社会影响。这种日益增长的社会影响，也带来了一系列风险和担忧，包括人工智能软件中的错误、

2022-07-19

3340

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