浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
腾讯AI Lab总监杨巍在会上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲，介绍了腾讯在医疗AI方面的工作和思考，以下为演讲全文—— ?...大家好，非常荣幸今天能有机会给大家汇报一下我们近期在医疗AI中的工作和思考。我是来自于腾讯AI Lab的杨巍。...早在1972年，利兹大学就开始研究将AI应用于胸部疼痛的辅助诊断系统。...2017年8月，腾讯 AI Lab 联合腾讯觅影发布了一些医疗AI相关的产品。 ? 今天，我想谈的是人工智能辅助诊疗系统中三大技术难点。我们知道，医生在诊疗过程中有三个非常重要的能力。...医疗AI是需要产学研共同深耕的领域，腾讯AI Lab会继续深耕医疗场景算法的研究，同时也希望能继续促进医疗行业专家的跨学科交流。
这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。...AI 推理的痛点 AI 推理是将用户输入的数据，通过训练好的模型产生有价值信息的过程。具体的是将训练好的 AI 模型部署到提供算力的硬件上，并通过 HTTP/RPC 等接口对外提供服务。...如果我们从端到端的视角再来分析下整个 AI 推理过程，会发现这两类用户的痛点目前没有得到很好的解决。 用户对 GPU 的使用初始于业务系统，用户根据业务需求搭建模型，并为最终模型的效果负责。...业务系统构建完成后，会从资源管理系统中申请资源，而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统，这个管理器只会为资源分配率负责，而不会关心资源分配后的业务使用效率。...推理加速的业界解决方案 为了系统性的分析和进行推理加速方案，我们首先需要能够定义推理加速的优化目标。为此我们先简单回顾下 GPU 的硬件架构和执行模式。
由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。...但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学，1、往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联...范式二：多模型融合 范式三：联合训练、ESMM，MMOE框架，ESM2等 ESMM的实现 第四部分：实时召回策略与前沿推荐技术 Week12-13: 工业界新闻推荐系统中冷启动与热点文章实时召回 人群分桶...强化学习在推荐场景中的应用 Week15: 项目总结，部署以职业规划 工业界项目的部署 推荐系统岗位的面试要点 大厂的面试攻略 如何准备简历、包装自己 职业规划 课程其他的细节可以联系课程顾问来获取...新闻推荐项目 目前业界最主流的推荐系统使用 “多路召回 + 精排” 的方式，本项目中，带你掌握这种工业界最流行的推荐方式，你将使用MF、双塔等深度网络进算法对用户和物品进行表达，并基于ANN检索的方式实现召回
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文对中山大学人机物智能融合实验室（HCP Lab）在数学解题领域的一系列研究进行了简要介绍，这些工作主要由 HCP 实验室秦景辉博士等人完成。...然而，与机器翻译显著不同，除了题目语义理解能力之外，数学题求解往往还需要模型具备对代数泛化对象和实体的离散组合推理能力。...而引入符号约束和符号推理对于数学应用题自动求解是非常关键的。...因此，通过对几何计算题自动求解和几何题自动两个任务进行统一表示和学习有助于提升深度模型对这两种问题的语义理解和符号推理。...实验室简介 中山大学人机物智能融合实验室(HCP Lab)由林倞教授于2010年创办，围绕人工智能前沿技术布局研究课题，获得中国图像图形学会科技一等奖、吴文俊自然科学奖、省级自然科学一等奖等荣誉；培养了梁小丹
人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...图 5：各种知识图谱 例如，研究人员已经构建起了各种通用/专用知识图谱，这些知识图谱在语义搜索、推荐系统，问答系统等应用场景下发挥了很大的作用。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。
---- 语音算法工程师 - AI Lab 北京·校招·正式·职位 职位描述 团队介绍：字节跳动AI Lab专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了计算机视觉、语音&音频处理、机器学习等多技术研究领域...、推荐系统 - 通用机器学习技术（例如序列模型和生成模型） - 系统工程师 3、对深度学习技术有深度了解和丰富的实战经验，熟悉Tensorflow、PyTorch等深度学习平台； 4、具备强悍的编码能力...：深度学习、大规模优化算法、统计概率模型、强化学习、跨模态学习、推荐算法、高性能加速算法等 ； b) 自然语言处理：语法解析、文本摘要、语言生成、对话系统、自动问答、机器翻译、文本分类、知识推理、信息抽取...1、在机器人感知、交互、操作及强化学习等领域开展前沿技术研究； 2、提出和实现最前沿的算法，并保持算法在工业界和学术界的领先； 3、推动最新感知、交互、操作和学习技术在机器人上的应用，研发下一代智能机器人系统...1、利用机器学习技术，改进头条的推荐、广告系统，优化数亿用户的阅读体验； 2、分析基础数据，挖掘用户兴趣、文章价值，增强推荐、广告系统的预测能力； 3、分析用户商业意图，挖掘流量潜在商业价值，提升流量变现
当游戏行业仍在聚焦探讨如何让 AI 真正落地、协助游戏的工业化制作时，网易互娱 AI Lab 已基于游戏研发制作中的痛点交出了一份令人惊艳的答卷。...针对这一实际生产环境中的痛点，网易互娱 AI Lab 提出了一种针对光学动捕数据的自动清洗和解算方法，可以直接从包含错误和噪音的 raw markers 中预测出与之对应的clean markers和骨骼动画数据...近日，网易互娱 AI Lab 与清华大学合作对该方案进行了系统性技术梳理，并撰写论文《MoCap-Solver：A Neural Solver for Optical Motion Capture Data...2 技术思路 针对育碧方案存在的问题，网易互娱AI Lab提出了一种全新的算法框架。...基于这一观察，网易互娱 AI Lab 的核心思路为：利用大量动捕数据，训练一个从raw markers预测上述三方面信息的深度人工神经网络。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
TLDR: 本文探索了深度学习和符号学习方法的结合，用以增强序列推荐模型的逻辑推理能力。通过解耦特征嵌入和逻辑嵌入，使序列推荐同时受益于相似性匹配（感知能力）和逻辑推理（认知能力）。...尽管当前的深度序列推荐算法取得了不错的推荐效果，其大部分算法都是基于相似性匹配的感知模型。...最近的神经符号学习方法取得了巨大的进步，因此将神经符号学习的认知推理能力赋能传统的推荐模型，能够让序列推荐算法同时拥有感知和认知的双重能力，进而提升用户的使用体验。...此外，深度学习的引入使符号学习和推理过程的端到端训练成为可能。然而，将神经符号学习集成到序列推荐算法存在两个挑战。首先，近期的逻辑推理模型是基于嵌入特征的。...这种方式忽略了用户的品味充满不确定性，并在不断变化，这就造成了不恰当的推荐。 所提方法 本文旨在利用逻辑推理能力来增强基于深度学习的序列推荐模型，并提出了一个名为概率逻辑推理的序列推荐的通用框架。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
新加坡南洋理工大学的安波教授，腾讯 AI Lab 总监刘威，以及南京大学的俞扬博士等多位华人 AI 学者上榜。...AI科技科技评论发现，新加坡南洋理工大学的安波助理教授，腾讯 AI Lab总监刘威，以及南京大学的俞扬博士等多位华人AI学者上榜。...未来的研究会继续关注不确定动态环境下的多智能体博弈及优化，这方面的研究可能是未来 AI 研究的热点之一，相关技术可用于解决工业界以及社会的很多重大问题。...刘威，腾讯 AI Lab 刘威担任 AI Lab 计算机视觉中心总监，负责图像视频数据相关的 AI 研究。...他的研究领域是机器学习在观点挖掘、社交媒体分析、文本信息抽取、推荐系统和软件工程中的应用。 B. Aditya Prakash，弗吉尼亚理工学院 B.
两年前的4月，正是由他牵头成立腾讯AI Lab，并定下了“学术有影响，工业有产出”的目标。 进行得怎么样？姚星的总结是成绩不小，但挑战也还很大。...工业产出方面，AI Lab的技术已经在腾讯众多业务中开始了使用，并有腾讯觅影等医疗AI产品发挥现实影响力。 但这还不够。...在这个交流会上，马化腾多次提到AI技术在不同行业的应用，并且谈及富士康想与腾讯合作开发工业机器人指导生产。 其实光2017年一年，腾讯就先后对4家机器人相关公司完成投资。...OMT：张潼演讲 腾讯公司副总裁姚星之后，腾讯AI Lab负责人张潼也发表了演讲。 他主要围绕腾讯AI Lab的现状和新一轮聚焦问题进行了阐述。 应用方面，对去年11月的业务场景落地进行了聚焦强化。...一是：小数据集的迁移能力和训练更鲁棒性的模型；二则是从感知到推理决策的研究，包括知识表示、构建关联，推理决策等方面。 ?
另一个问题是人工智能可解释性，包括数据可解释性、模型可解释性、推理可解释性、和过程可解释性。邢波表示，如果人工智能是一个大系统，从接触原始数据开始，它包罗的方面就已经非常复杂了。...贾佳亚教授将人工智能区分为前景视觉（Front-End AI），包括图像编辑，处理和创作；以及背景视觉（Back-End AI），包括识别，分割和推理。...推荐系统在内容领域（新闻、视频）的应用和前沿研究 数据专家凌国惠在分论坛介绍了数据分析以及 AI 技术在微信生态系统中的应用和前沿研究。...；微信搜一搜和看一看使用 AI 技术为用户提供精准的搜索服务和个性化阅读推荐服务；微信智聆和微信智能对话系统通过腾讯云小微平台对外开放，帮助智能硬件厂商实现语音人机互动，目前已经应用在数十家硬件厂商的产品中...殷俊表示现在将 AI 技术应用到游戏工业的研发体系中会遇到很多新问题。
总体而言，腾讯 AI Lab 的研究内容囊括从自然语言理解到生成的整个链条，另外还涉及到对 AI 系统可解释性以及算法底层机制等理论研究。...同时，腾讯 AI Lab 也在积极探索新技术在实际产品中的应用，涵盖数字人、机器翻译和内容推荐等重要应用领域。举个例子，腾讯 AI Lab 今年 4 月对外开放了自然语言理解系统 TexSmart。...Lab 主导，与哈尔滨工业大学合作完成，提出了一种用于在对话中保持个性和人设一致性的新框架。...Lab 主导, 与电子科技大学和哈尔滨工业大学合作完成，在评估“对模型的仿真度”的视角下提出了一种自动的评估方法，来评价机器翻译的可解释性方法。...论文：https://arxiv.org/abs/2005.00979 代码：https://github.com/xwgeng/SSAN 本文由腾讯 AI Lab 主导, 与哈尔滨工业大学合作完成，分析研究了自注意力网络在自然语言处理任务上的选择性机制
腾讯AI Lab及腾讯高校合作团队一行九人访问哈尔滨工业大学，与社会计算与信息检索研究中心（SCIR）师生、哈工大-腾讯犀牛鸟基金获奖老师，围绕问答机器人、情感分析、信息检索和数据挖掘等领域的学术前沿研究和产业应用趋势...目前，腾讯AI Lab的NLP团队深度参与了联合实验室的研究。...腾讯AI Lab 腾讯AI Lab立志打造世界顶尖人工智能团队，目标是Make AI Everywhere（人工智能演绎，未来无所不在）。...在NLP（自然语言处理）领域，AI Lab有超过十年的经验积累，研发专注于搜索、推荐、基础NLP和大数据等方向。...研究方向包括句法语义分析、对话机器人、问答系统、阅读理解、情感分析、文本生成、社会预测等7个方面。
的研究人员推出了 LAB-Bench 生物学基准测试数据集，用于评估 AI 系统在文献检索和推理、图形解释、表格解释、数据库访问、撰写协议、DNA 和蛋白质序列的理解和处理、克隆场景等实际生物学研究的表现...为促进生物学领域对 AI 系统的有效开发，FutureHouse Inc....AI 系统在文献检索和推理 (LitQA2 and SuppQA)、图形解释 (FigQA)、表格解释 (TableQA)、数据库访问 (DbQA)、撰写协议 (ProtocolQA)、DNA 和蛋白质序列的理解和处理...这些场景是对人类来说具有挑战性的多步骤、多选择问题，如果 AI 系统在克隆场景测试上达到高准确率，即可认为该 AI 系统能够成为人类分子生物学家的优秀助理。...* LAB Bench 语言模型生物学基准数据集： https://go.hyper.ai/kMe1e 以上就是 HyperAI超神经本期为大家推荐的数据集，如果大家看到优质的数据集资源，也欢迎留言或投稿告诉我们哦
总监戴宇榮、腾讯AI Lab计算机视觉中心专家研究员吴保元、腾讯视频视频智能研发负责人黄嘉文、腾讯信息流与QQ广告策略开发技术负责人李学凯、腾讯互娱内容推荐中心内容研发高级研究员俞一鹏、腾讯微信多媒体内核中心视觉技术团队高级研究员何健...“视频AI技术的场景与落地应用”——腾讯优图实验室X-Lab总监戴宇榮 “深度视觉系统的安全性探索：对抗攻击与防守”——腾讯AI Lab计算机视觉中心专家研究员吴保元 ━ ━ ━ ━ ━ “AI在视频领域的尝试与应用...哈尔滨工业大学秦兵教授 哈尔滨工业大学秦兵教授分享主题为“机器智能中的情感计算”的报告。...腾讯AI Lab机器学习中心总监黄俊洲 腾讯AI Lab机器学习中心总监黄俊洲分享主题为“深度图学习最新研究和应用进展”的报告。...本次分享介绍了AI Lab在深度图学习方向的最新研究进展以及相关模型在安全风控和医药等领域的落地应用。
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