那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...这其中的”新“字，可以体现在提出新的问题和任务，探索新的解决思路，提出新的算法技术，实现新的工具系统等。 在保证”新“的基础上，研究想法好不好，那就看它对推动学科发展的助力有多大。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。 但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。...今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀 AI。 先睹为快： 视频两倍速播放，只训练了一个「后裔」英雄，如果想用其他英雄，可以自己训练。 今天继续手把手教学，你准备好了吗？...配置好环境后，就可以运行代码了。 运行文件“启动和结束进程.py”，启动scrcpy。...把“训练数据截取_A.py” 中的两项改成你的设备： 启动王者荣耀进入 5v5 人机对战后，运行 “训练数据截取_A.py” 即可。 赶快自己体验一波吧！训练一个你最爱的英雄！...译 国内独本剖析集成学习的著作 森林书破解AI实战难题 （扫码了解本书详情） ▊《联邦学习》 杨强 刘洋 程勇 康焱 陈天健 于涵 著 国际首部全面、系统论述联邦学习的中文著作 面向数据安全和隐私保护机器学习学术成果和应用案例
一、前言 大家好，我是 Jack 。 「王者荣耀」想必大家就算没有玩过，也都听过。 腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。...但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。 今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀AI。 先睹为快： 用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？...使用 scrcpy 你无需 ROOT 手机，也不需在手机上安装 APP，只需在系统设置里启用“USB调试”( adb 调试) 即可。...配置好环境后，就可以运行代码了。 运行文件“启动和结束进程.py”，启动scrcpy。把“训练数据截取_A.py” 中的两项改成你的设备： ?...启动王者荣耀进入 5v5 人机对战后，运行 “训练数据截取_A.py” 即可。 赶快自己体验一波吧！训练一个你最爱的英雄！
新智元报道 来源：TechCrunch 编译：肖琴 【新智元导读】一般的机器学习系统都是以人的视角建立，但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究人员试图用狗的行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并以此来训练AI系统实现三个目标：1、像狗一样行动，预测未来动作；2、像狗一样计划任务；3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...这项工作的意义在于理解视觉数据，让智能体采取行动并执行任务。 我们已经训练机器学习系统来识别物体，进行导航，或识别面部表情，但尽管可能很难，机器学习甚至没有达到可以模拟的复杂程度，例如，模拟一只狗。...研究者用这个数据集来训练一个新的AI智能体。 对这个agent，给定某种感官输入——例如一个房间或街道的景象，或一个飞过的球——以预测狗在这种情况下会做什么。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
在今天的一篇博客文章中，研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法，可以标记数据，即来自专业加试示范的Waymo数百万英里已标记数据，以监督的方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹的监督深度学习方法训练出技术熟练的驾驶员？”...Waymo的AI系统在模拟环境中绕过停着的汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员的系统，他们精心设计了一个神经网络，名为ChauffeurNet，通过观察真实和模拟数据的组合，包括地图，周围物体，交通，过去的汽车运动...为了教会网络适应极端情况，团队合成了近乎意外和与对象的碰撞的情况，后者与非奖励因素搭配，鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此，完全由机器学习的系统取代Waymo计划器的门槛非常高，尽管来自这样一个系统的组件可以在Waymo计划器中使用，或可用于在计划器的模拟测试期间创建更现实的智能体。”
而这些都是基于能力所设计的，位于其背后其实包含了一系列的场景：编码、调试、测试、联调等等，每个场景背后都需要不同的功能来连动，以完成连贯的场景体验。...这就意味着，我们需要能够更好地：理解和适应开发者在不同场景时面临的复杂情境，并提供更智能、个性化的开发体验。...诸如于，在遗留系统场景下，它通常具有复杂的代码结构和多语言混合使用，往往需要由人来分析和指令，让 AI 做一些繁琐和重复的工作。...生成式 AI 增强 ：“遗留系统改造” 在我开源的那本《系统重构与迁移指南》（https://github.com/phodal/migration，stars：3.3k）电子里，详细介绍了如何分析、评估现有系统...而过程中，还需要针对于已有的业务编写对应的 Java 测试代码，以方便进行手动和自动化的验证。 AI 如何增强遗留系统改造？ 在对遗留系统进行改造时，智能 IDE 的升级将是一个关键因素。
西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。这个名为ClaRAN的系统可以扫描射电望远镜拍摄的图像，并发现从黑洞发射强大射电喷流的射电星系。...该团队表示，该计划经过彻底改革和训练，可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度的射电星系数据视图，并进行检测和分类。...在扫描了不同的视图后，ClaRAN还考虑了红外望远镜的数据来改进其预测，给出了射电星系喷射系统的最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统，ClaRAN只用射电望远镜的数据就能探测到。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...我们接下来会每个点具体说一说 第一个，工作效率，当部署人工智能系统时，训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机，或者将训练模型复制到 AI 机器。...第二，预测性维护，没有完美的模型，因为随着时间的推移环境会发生变化，所以模型可能不如刚开始时那么好，我们需要有一个解决方案来监控部署模型并设置规则来保持制造稳定。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、
本次分享分为四部分： 第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要； 第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...希望通过今天的分享能给大家之后工作或者接下来学习上带来一些的启发和思考。 什么是游戏AI 什么是游戏AI，对于游戏开发者而言是要增进用户体验，提升游戏玩家的活跃度，方法主要是基于一些人工规则的方式。...通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...业界和工业界对于做游戏AI主要的方法 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。
本次分享分为四部分，第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要；第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...希望通过今天的分享能给大家之后工作或者接下来学习上带来一些的启发和思考。 什么是游戏AI，对于游戏开发者而言是要增进用户体验，提升游戏玩家的活跃度，方法主要是基于一些人工规则的方式。...0007.jpg 通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...0009.jpg 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现； 2）...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。
AI 研究人员一直在努力寻找在分布式环境中使用模型的方法。但是分布式环境通常需要计算机体系结构和系统设计方面的领域专业知识，如果没有从这些主题的实践中获得经验或知识，就很难获得这些专业知识。...和新加坡国立大学 (NUS) 的研究人员推出了“Colossal- AI”，这是一种基于 PyTorch 的开源系统，可以让所有人更容易获得人工智能的分布式培训。...研究人员采用了 DeepSpeed 的零冗余优化器和卸载以及 Megatron-LM 的 1D 张量并行性等方法，使该系统尽可能好和健壮。就 Colossal-AI 的设计而言，它很简单。...像威震天这样的当前方法在训练时并没有完全消除所有级别或冗余，导致具有较高准确率的模型的处理速度较慢。...如果是一名研究人员或开发人员，希望在集群上轻松扩展训练并以更少的时间、更少的计算资源进行训练，那么 Colossal-AI 可能是您的工具。
在演讲中，他主要介绍了多模态 AI 近期的突破以及可信 AI 的挑战。目前人工智能正在从 “AI” 走向“可信赖 AI”。在全球范围内，可信赖 AI 也正逐渐成为学术界和工业界研究和关注的热点问题。...基于大规模语言模型“大脑”（Pathways LM，PaLM），可以实现机器人在真实环境的指令执行操作，能够达到非常好的效果。...这就是人工智能落地发生的真实挑战。 近年来，我们持续推动 “可信赖 AI” 的系统性建设。...比如在工业界，要做一个可信赖 AI 的系统，我们从用户需求的调研和用户问题的提出开始，就要思考这是不是可信赖 AI 的问题，再到数据的收集标注，算法设计，开发上线，最后到产品交付，保持用户体验，从工业角度来讲...我们的研究方向在哪里，通过这张图我们试图去回答这个问题。这张图有两个维度，横向列出了可信赖 AI 的八个原则，纵向讲的是端到端有哪些环节，这个图里面有不同的颜色，它们是不同领域的论文。
假如你是应用开发者，不懂算法，又想开发一个带AI功能的APP，你会选择： 1.自己从头训练一个AI模型； 2.使用开发平台的训练框架和API； 答案显而易见，能够提供技术解决方案及低准入门槛的后者才是王道...但是各大平台随即推出的强化学习框架或者深度强化学习框架，就让人有点蒙圈了。它们之间的区别在哪里，又分别承担着怎样的职责呢？...几乎所有开发平台都有现成的图像识别API，我只需要把训练用的图片（也就是各种各样的苹果照片）拖进系统，就可以得到一个训练好的苹果识别模型了。...但如果我更懒一点，想要一个能自己学会采摘优质成熟苹果的机器人呢？深度学习就有点搞不定了。 这时我需要用强化学习框架来训练一个智能体，每当它摘下一个新鲜漂亮的好苹果，就会收到来自系统的奖励，进行正强化。...基于PaddlePaddle对大规模工业级排序/推荐等稀疏模型的支持能力，百度的PARL得以轻松扩展到百亿级别数据或特征的训练，这种并行提速的能力，更符合中国市场的真实需求。
demo难做：业务场景分散，没有现成的可以直接展示。方案涉及光学硬件，做demo耗时耗力，关键的是最后不一定能拿下。 更换型号难做：光学+标注+训练+部署一条龙，对工具链的用户体验要求非常高。...学术上也有一些噪声样本学习的方案。数据脏还比较好办，归根到底是数据标注的问题。随着训练迭代以及人工清洗，可以很好的改善这一情况。 （六）数据生成 虽然是工业场景，数据会源源不断过来。...什么是绝对不能容忍的错误，算法的下限在哪里？ 对时间上的要求？ 标准确认上，采用多人标注，便于评估数据的一致性。 （九）算法积木 ?...市面是有很多做自动训练软件的，例如比较知名的VIDI，国内也有AIDI、Alpha等。可能大家选择的模型不是非常先进，但是从标注到训练，再到模型导出，用户体验和跨平台做的比较好。...，而是整个系统工程。
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，对于广大AI开发者来说可谓耳熟能详！对于如此重要的领域，早在2019年开源的图像分割套件PaddleSeg已经广泛被企业与开发者应用在实际生产当中。...正是基于图像分割技术，汽车才能分清楚哪里是路，哪里是人。 在抗疫最前线的医疗阵地上，图像分割发挥了巨大作用！...连心医疗使用PaddleSeg开发上线了“基于CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统”，可快速识别CT影像上的肺炎病灶信息，帮助我们的白衣战士节省了大量诊断和评估时间！ ?...除了此之外，PaddleSeg还可以用在很多其它场景，话不多说，咱们直接上图： 工业场景中的表计读数自动读取 ? 遥感图像分割 ? 人体解析 ? 人像分割+背景替换。（你以为我在旅游？...更加灵活易用的开发体验 在用户使用体验上，PaddleSeg提供了两种使用方式： 仅需要少量代码或指令就可以通过PaddleSeg中组合好的配置文件快速开始模型训练，从而更快捷高效地搭建出从训练到部署的图像分割模型
曾经这些系统需要在服务器上运行，你需要有网络连接才能使用，现在电脑变得越来越便宜，这样的系统也已经可以直接在手机上运行。...如果你想要构建一个有通用能力的 AI，你就会需要类似循环神经网络、LSTM 这样的网络结构；Transformer 模型还不够好。工业界的实践还是以 LSTM 为主。...所以欧洲人不使用语音识别的原因是他们知道大公司会把所有东西都存储下来，然后把这些语音作为改进语音识别系统的训练样本。...所以技术有好的一面也有坏的一面，就像火，可以保暖、可以烹饪食物，也可以烧死别人；甚至有一点和 AI 一样，如果人类不做什么干预的话就会广泛传播开来。...这样的规律适用于人类，也同样适用于机器人。 提问：机器人会有个性吗？他们的个性来自哪里？ Schmidhuber：机器人的个性来自训练数据，训练数据不同，个性就不同。
百度 BML CodeLab 是一款专为国内机器学习开发者和数据科学家打造的交互式 AI 开发环境，最近的产品更新解决了以上所有问题：一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。...一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。 预装基于 JupyterLab 深度优化的下一代交互式开发工具。 预装插件支持提交本地和云端任务，预装最强中文 NLP 训练工具。...Feature1： 一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境 仅需下载一个安装包，一键安装，即可全自动完成 Windows 系统升级，安装好 WSL2，安装好 Ubuntu18.04 子系统...接下来，启动 BML CodeLab，开始体验深度优化的交互式开发工具。...那么，深度优化的地方在哪里呢？ 经过一番研究，小编发现对比原生 JupyterLab，BML CodeLab 里提供了自动代码补全，静态语法检查，多种 VSCode 里常用的代码编辑功能。
机器之心报道 编辑：蛋酱、杜伟 在小红书搞 AI，是一种怎样的体验？ 作为近年来国内发展最迅速的移动互联网平台之一，小红书平台吸引了无数用户在这里交换生活经验、分享生活态度。...在分享中，小红书技术 VP 凯奇将这些问题及解决方案归结为四个方面： 千人千面的实时推荐系统 多模态的泛生活搜索引擎 AI 生成更原生的商业内容 大规模机器学习平台 LarC 千人千面的实时推荐系统 打开小红书...虞晶怡教授则总结道，找到一个好的问题，再找到对的思路去解答它，才是关键所在。工业界的优势就在于有很多现成的问题需要求解。...「我时常跟我的学生说，找到好的问题要比找到好的答案重要得多——什么样的问题是值得做的？什么样的问题哪怕非常困难也是值得探索的？不管在学界工作还是在工业界工作，最终考验的是解决问题的方法和思路。...「同学们可以为自己设立非常高的、挑战性的目标，这样你才能达到好的状态、拿到好的结果，而小红书这个平台也会持续为年轻的 AI 技术人才们提供实践的战场。」凯奇总结道。
Q：最顶尖的 AI 技术到底离我们有多远？ A：三行 Python 代码的距离。 1.导读 大家好，我是小 G。...本次 2.3.0 版本更新，新增了包括文心大模型在内的 40+ 模型，累计预训练模型数量已经超过 400 个，包括大模型、CV、NLP、语音、工业应用等大量优质模型。...简介与特性 PaddleHub 旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。...【模型种类丰富】涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 400+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行 【超低使用门槛】：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用...AI 模型 【一键模型快速预测】通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果 【一键模型转服务化】一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力 【十行代码迁移学习】十行代码完成图片分类
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