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微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品,背后都体现了 NLP 技术的重要性,这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。...1998年11月5日,微软亚洲研究院(MSRA)成立。自然语言处理是研究院成立伊始就开创的研究领域。现在18年多过去了,微软亚洲研究院在科学研究、产品、人才培养以及校企合作都取得了很大进步。...1999年,周明博士加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。...2012年,微软亚洲研究院跟总部研究院合作做了一个语音翻译系统,其中语音一部分是微软亚洲研究院语音组的同事做的,翻译部分是由自然语言计算组来做。 ?...很多其他参赛队伍都拼命想撼动微软亚洲研究院的地位,用尽了各种技巧,但最终微软亚洲研究院还是稳居第一名。 现在人工阅读的正确率做到了多少呢?能做到82%左右。

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    微软亚洲研究院|探索真实事物的虚拟再现

    此次,微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会,研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示。在这里,我们特别挑选了三篇精彩的入选论文,和大家分享一下论文背后的技术设想。...根据项目负责人之一、微软亚洲研究院研究员 王律迪 的介绍,具体来说, 即通过从不同角度拍摄头发在真实场景中的运动视频,在计算机中重建发丝级别的动态三维头发模型。...项目的负责人之一,微软亚洲研究院研究员 袁路 介绍了相关的技术原理,项目研究过程以及研究亮点。...该项目负责人之一,微软亚洲研究院研究员 董悦 对他的这个项目进行了进一步的解读。 重建的过程主要可以分成采集和渲染两部分。

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    微软亚洲研究院周明 | 从语言智能到代码智能

    微软亚洲研究院副院长周明老师报告:From Language Intelligence to Code Intelligence Based on Pre-trained Models 感谢周明老师的分享以及...本报告将介绍微软亚洲研究院自然语言计算组在该研究领域的一系列最新进展,包括针对代码智能的预训练模型(CodeBERT/CodeGPT)、基准数据集(CodeXGLUE)和融合了编程语言句法和语义信息的新的评价指标...预训练模型的发展趋势 模型越来越大(消耗资源,且不利于非企业研究) 预训练方法和模型不断创新 从单语到多语,到多模态,到程序语言 模型压缩,知识蒸馏 微软工作总览 ?...微软预训练模型介绍 「UniLM」(Dong et al.,2019) GPT是单向,适合做生成; Bert是双向,适合做理解。 能否合成?用了一个统一架构三个部分做多任务学习。

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    专栏 | 微软亚洲研究院:NLP将迎来黄金十年

    机器之心专栏 作者:周明、段楠、韦福如、刘树杰、张冬冬 微软亚洲研究院 比尔·盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」。...在 1998 年微软亚洲研究院成立之初,NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实,在历届院长支持下,微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。...2018 年 1 月,微软亚洲研究院提交的 R-Net 系统首次在 SQuAD 数据集上以 82.65 的精准匹配的成绩首次超越人类在这一指标上的成绩。...最近微软亚洲研究院的 NL-Net 和谷歌的 BERT 系统又先后在模糊匹配指标上突破人类水平。...早在 2005 年,微软亚洲研究院在时任院长沈向洋的提议和支持下成功研发了《微软对联》系统。用户出上联,电脑对出下联和横批,语句非常工整。 在此基础上,我们又先后开发了格律诗和猜字谜的智能系统。

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    微软亚洲研究院:可持续发展的人工智能

    微软亚洲研究院副院长刘铁岩在 WAIC 2020 微软论坛演讲视频 可持续发展是一个非常重要的主题,无论是环保、健康、能源和材料,都与人类的生存和发展息息相关。...一直以来,微软在环保、节能方面投入了大量精力,而利用 AI 等技术解决环保、能源问题,实现可持续发展,也是微软亚洲研究院的一个重要研究课题。 ? 微软亚洲研究院副院长刘铁岩 ?...这里刚好可以用到微软亚洲研究院近年来所提出的“对偶学习”思想。...微软亚洲研究院高效的人工智能算法 这些新技术因为低功耗、高效率,或是可以在同样时间内训练出性能更好的机器学习模型,已经应用于微软的多个产品中,也受到了外界的广泛关注。...这几个来自微软亚洲研究院的高效算法只是一个开始,为了人工智能的可持续发展,我们不仅要关心算法的性能、精度,还要注意其背后的能耗问题。

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    【揭秘】微软亚洲研究院机器学习在做什么?(14篇干货)

    为了让大家更多的了解机器学习的相关技术,看到它在我们生活各方面的应用,微软亚洲研究院与译言网合作,对发表在微软机器学习博客的文章进行筛选、翻译,分享微软在机器学习领域的领先成果和最新突破。...文章赏析 以下是14篇文章标题和简介,详细内容请后台回复“微软干货”下载。 机器学习在微软 机器学习是能够将数据集转换成软件的组件,它可以把现有数据集推广到新数据进行预测。...微软研究院一直在这项领域内积极的创造各种新思路,更出于对实用性的考量,将重点放在了与创造新的产品级技术相匹配的科学研究。...本文微软研究院首席研究经理Chris Burges为我们介绍了微软是如何利用机器学习技术,开发了RankNet系统和提高决策树(Boosted Decision Trees)模型, 并成功将其应用于必应搜索...数据科学原则一直处在微软数据驱动企业策略的核心位置,微软拥有很多的数据科学家小组,进而形成了一个充满活力并不断壮大的团队。微软一直是数据科学家们学习、成长、收获快乐并创造辉煌的沃土。

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    微软亚洲研究院发布PrivTree项目保你安全

    2011 年微软进行的一项调查显示,有 94% 的用户认为基于地理位置的服务具有价值。但是调查中也显示,52% 的人也关注与使用地理位置数据有关的隐私问题。...AI 科技评论消息,日前萧教授与微软亚洲研究院的谢幸博士已经发现了一种可以缓解隐私问题的一种方式。这种名为 PrivTree 的数据操作技术能对地理位置数据进行预处理,以保障个人隐私。...萧教授表示,「微软亚洲研究院在管理海量地理位置数据上有着丰富经验,比如北京出租车数据等。这些数据能够帮助我们开发测试我们的模型。」...他计划进一步将 PrivTree 技术集成到微软基于位置的服务里,为用户提供隐私保护。 「数据隐私是云计算时代所面临的一个关键挑战,尤其是对于包含大量个人信息的用户生成的位置数据。

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    微软亚洲研究院刘铁岩博士:迎接深度学习的“大”挑战

    刘铁岩 刘铁岩博士,微软亚洲研究院首席研究员,美国卡内基梅隆大学(CMU)客座教授。刘博士的研究兴趣包括:人工智能、机器学习、信息检索、数据挖掘等。...微软亚洲研究院介绍 在此之前,我准备了两张PPT,介绍一下微软亚洲研究院。 微软亚洲研究院成立于1998年,有200多名全职的研究人员,和来自于各大高校的实习生。...微软亚洲研究院虽然隶属于公司,但是日常运营的形式很像大学,有很多非常有水平的研究员做导师,有非常高质量的学生跟我们做研究。...2016年微软亚洲研究院的技术再次在这个更难的任务上力拔头筹、获得冠军。...其实这项技术早在2012年微软亚洲研究院主办的“21世纪计算大会”上就被展示过。

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    学界 | 学术盛宴:微软亚洲研究院CVPR 2017论文分享会全情回顾

    在此之前,「微软亚洲研究院创研论坛——CVPR 2017 论文分享会」近日已在北京中关村微软大厦举办。...与会嘉宾不仅包括来自北京大学、清华大学、上海交大等各高校的教授与在读博士生,也有来自微软亚洲研究院、中科院、英特尔中国研究院及商汤科技等的研究人员;会议期间,这些国内外计算机视觉领域学术界、工业界的优秀代表们携各自在...本次活动的组织者之一, 微软亚洲研究院视觉计算组研究员王井东博士主持了开幕环节,微软亚洲研究院的副院长潘天佑博士和中科院自动化研究所的王亮博士先后为此次会议致开幕词。...微软亚洲研究院的杨蛟龙的相关研究是 Neural Aggregation Network For Video Face Recognition(用于视频影像中人脸识别的神经聚合网络)。...详细论文列表见官方网址:http://cvpr2017.thecvf.com/program/main_conference 感谢微软亚洲研究院对本次报道的大力支持。

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