导读：今天分享一下Facebook发表在KDD 2020的一篇关于社交网络搜索中的embedding检索问题的工作，干货很多，推荐一读。 ?...论文：Embedding-based Retrieval in Facebook Search 地址：https://arxiv.org/abs/2006.11632 摘要 相对于传统的网页搜索来说，社交网络中的搜索问题不仅需要关注输入...本文讨论了如何将embedding检索技术应用在Facebook搜索的技术方案，我们提出了一套统一的embedding框架用于建模个性化搜索中的语义embedding，以及基于经典的倒排索引进行在线embedding...它要解决的问题是如何从千万个候选集中找到最相关的top-K个，难点有如下的两个：一方面是如何构建千万级别的超大规模索引以及如何在线上进行服务；另一方面是如何在召回阶段同时考虑语义信息和关键词匹配的信息。...（人工大法好） 基于embedding的语义召回需要更加深入的分析才能不断提升性能，facebook给出了其中可以提升的重要方向一个是Hard Mining，另一个是Embedding Ensemble
Reimagine BiSeNet for Real-Time Domain Adaptation in Semantic Segmentation 原文作者：Antonio Tavera 内容提要 语义分割模型在各种任务中都取得了显著的性能...然而，这种性能是在使用非常大的模型时实现的，使用强大的计算资源，而不考虑训练和推理时间。另一方面，真实的应用程序要求模型具有最小的内存需求、高效的推理速度和可执行的低资源嵌入式设备(如自动驾驶汽车)。...在本文中，我们着眼于跨领域的实时语义分割的挑战，并且我们训练一个模型在真实的数据上适当地行动，即使它是在合成领域上训练的。我们使用了专门为此目的而创建的新的轻量级浅层鉴别器。...据我们所知，我们是第一个提出了一种实时对抗的方法来评估语义分割中的领域适应问题。我们在两个标准协议中测试了我们的框架：GTA5àCityscapes和SYNTHIAàCityscapes.
pdf/2005.12256v2.pdf 代码：https://devendrachaplot.github.io/projects/neural-topological-slam 来源：卡内基梅隆大学，Facebook...人工智能研究中心，UIUC 论文名称：Neural Topological SLAM for Visual Navigation 原文作者：Devendra SinghChaplot 本文研究了图像目标导航问题...，即在未知的环境中导航到目标图像所指示的位置。...为了解决这个问题，我们设计了有效利用语义和提供近似几何推理的空间拓扑表示法。该表示法的核心是具有相关语义特征的节点，这些语义特征通过粗糙的几何信息相互连接。...本文描述了监督式的学习算法，这些算法可以在噪声驱动下构建、维护和使用空间拓扑表示法。通过视觉和物理仿真的实验研究表明，我们的方法建立了有效的表示，能够捕获结构规律，并且有效地解决长视距导航问题。
在关于这场监管的对话中，最吸引人的问题之一是犹他州参议员Orrin Hatch在提到政府过度监管的潜在危险后，询问什么样的监管措施无法解决剑桥分析公司(Cambridge Analytica trainwreck...)中遇到的各种问题。...在其两周后的年度开发者大会F8上，Facebook预计将首次推出其首款由语音控制和面部识别技术驱动，面向消费者的硬件设备，但据了解，由于隐私问题，该设备将被推迟推出。...当被问到这个问题时，扎克伯格说，他不能保证俄罗斯政府支持的troll农场互联网研究机构(IRA)已经完全从Facebook上删除。...近几个月来，Facebook还强调说，Facebook已经吸引了2万多人参与到安全和内容的工作中，这一事实在国会的证词中反复出现。
一.问题引入 我们先来一起看一段代码，思考一下它运行的结果可能是什么？...二.问题分析 下面我们通过调式来观察一下，导致死循环的原因是什么： 那么既然在调试过程中，i 的值和 arr[12] 的值一直相等，我们猜想，i 和 arr[12] 是不是处在同一块内存空间上。...而我们在这里创建的变量i，还有数组arr，它们都是局部变量 1.局部变量是定义在栈区的，栈区内存的使用习惯是先使用高地址处的空间，再使用低地址处的空间（当然不同的环境下可能情况就有所不同，我们这里（vs2022...-x86环境）是这样的） 2.而数组元素的地址随着下标的增加而增加（这个是确定的） 3.所以数组元素在向后越界访问（访问的地址逐渐变高）的时候，就有可能访问到i，因为i比数组先创建 4.一旦访问到...该问题出自《C陷阱与缺陷》这本书（第3章“语义”陷阱 的第6节 ）： 以上就是对该问题（出自《C陷阱与缺陷》第3章“语义”陷阱 的第6节 ）的全部讲解欢迎大家指正！！！
AI不能解决Facebook棘手问题的原因（文末更多往期译文推荐） Facebook现在面临着许多问题，但其中有一个需要长时间面对——虚假新闻。...过去，使用人工智能处理假新闻很快就遇到了问题，比如去年举办的“虚假新闻挑战赛”——众包机器学习解决方案的竞赛（众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的...用AI处理这个问题太过复杂，最终，Pomerleau在“虚假新闻挑战赛”中只要求团队完成一项简单的任务：制作一种算法，只需找出涵盖相同主题的文章即可，这是他们非常擅长的。...若有问题的链接没有被删除，当用户分享时，链接会被贴上了“第三方事实核查员存在争议”的标签。不幸的是，即使这种方法也存在问题，最近哥伦比亚新闻评论的一篇报道强调了事实核查员对Facebook的许多不满。...在谈到Facebook的人工智能时，她认为这是一个常见的错误，“公司开始说，‘我们存在问题，我们必须做点什么’，而不是仔细考虑这是否会产生新的问题。”
图像理解和自然语言对话系统都是当前的热门研究领域，两者结合的领域更是又迷人、又让人头疼。下面我们来一起看看Facebook AI 研究院对这一问题有何见解、他们又做出了哪些成果。...Facebook的研究人员们近期就沿着两个研究方向做出了自己的努力：1，对视觉内容做显式的推理；2，模仿人类的视觉对话。...如果想要解答CVPR2017上Facebook AI研究院和斯坦福大学共同发布的CLEVR数据集中困难得多的组合问题，作者们认为这样的系统应当至关重要。 ?...总的来说，Facebook的研究人员们对继续探索新的点子、构建真正具有复合性解释性、能够处理真实世界情境中的新设置和新程序带来的麻烦的模型还抱着饱满的热情。...为了改善这个问题，佐治亚理工、卡内基梅隆和Facebook AI研究院共同在论文「Learning Cooperative Visual Dialog Agents with Deep Reinforcement
近日，Facebook 人工智能研究院发表了一篇博文，探讨了这个问题。AI 科技评论编译整理如下文。...如今，我们在 Facebook 的各种应用程序中使用人工智能技术——其中最重要的一点是帮助人们安全地使用我们的平台。...使用这些问题的答案以及当时的上下文和其他的背景信息，我们可以决定是否采取行动，例如给一个人类的审稿人做标记。 为了让我们的 ML 系统回答这些问题，我们需要用给定语言的数千个例子来训练它们。...）和语义分割任务（后台）。...我们的结果表明，与只进行实例和语义分割的网络相比，全景 FPN 可以将执行实例和语义分割所需的总体计算量几乎减半。
多尺度学习是语义分割的核心。作者可视化了典型多尺度表示的有效感受野（ERF），并指出了在学习它们时存在的两个风险：尺度不足和场失效。...作者提出了一种新颖的多尺度学习器，变窗关注（VWA），以解决这些问题。...为了解决这些问题，探索了一种新的学习多尺度表示的方法。...7，额外的内存占用为： 显然，窗口越大，问题越具挑战性。...VWFormer与SOTA方法的比较 表8简要分析了作者的方法与其他在其它赛道上创建的最先进的语义分割方法的对比。"
Chevillet 说，他们提出了这样一个问题：“假设在技术上能够获取高质量的神经活动数据，那么，要怎么实现每分钟解码100个词？”...在他们最近的研究中，他们向癫痫患者展示了60样不同物品的简单线图。研究人员已经为每样物品分配了可以对其进行描述的语义属性列表。...这样的语义图谱对于 Facebook 试图读取大脑的想法的尝试可能是有用的，但霍普金斯大学的研究人员也指出，他们的语义图是基于具体对象（物品）的视觉识别特征制定的。...Wyss 中心的 Donoghue 认为，这里的一个大问题是神经科学家目前还不了解哪些数据对于语言功能是重要的。...你不了解的事情如此之多的时候，是不可能创造出一个好模型来的。” 财大气粗的公司对他们学科中的许多公开问题感兴趣，这不会让神经科学家们感到有什么问题。
Facebook希望基于聊天机器人开放api，其平台上入驻的近5000w商家可以打造自己的聊天机器人，为facebook的九亿用户提供各式各样的服务。...未来基于Facebook的机器人API第三方商家可以根据需要构建不同功能组合的机器人。...问题：1、文章写了（ ）送给刺猬（ ）；2、哪个小动物生病了，是什么病？ 以这段文字为例，在技术上还存在不少关键难点亟需突破，比如：（1）语义的理解和表达。...冬天-时间、刺猬-动物、他-代词是一种语义维度；毛是鸭子的一部分 也是一种语义维度；缝-谓语、柔软-定语、鸭绒被-宾语 是一种语义维度；刺猬和鸭子都是小动物、刺猬和蛇都会冬眠 也是一种语义维度；语义并没有一个严格的定义...Q：什么时候怀孕的？A：前年。 这里涉及到上下文补充，指代消解，以及语义一致性的问题，机器如何获取、存储知识，并根据知识指导答案，目前还很难处理地很好，所以才会经常出现这样前后矛盾啼笑皆非的情况。
小试牛刀 Facebook使用Stack Overflow上Android开发的问题评估NCS的性能，看看模型是否能够从GitHub中找到正确的答案。...在Stack Overflow评估数据集中的287个问题中，NCS的前10个查询结果能够正确回答175个问题，占整个数据集的60％以上。与传统的信息检索技术BM25相比，有了非常大的提升。 ?...通过这些模型，可以直接从代码语料库中找到代码片段，有效地回答程序员的问题。 NCS NCS模型通过使用嵌入来获取程序语义，在向量空间中语义相似的实体具有彼此接近的期望属性。...在下面的例子里，有两个不同的代码，它们都与关闭或隐藏Android键盘有关。由于它们具有相似的语义含义，即使它们代码不完全相同，再向量空间中的距离也很近。 ?...这也成为NCS返回代码片段的搜索语料库。 至于UNIF模型，我Facebook提取Stack Overflow论坛中问题标题和代码片段来获取数据集。
Facebook最新P图AI，将人逼真地嵌入照片 上周在Arxiv.org发表的一篇论文中，Facebook AI Research和特拉维夫大学的科学家提出了一种新的技术，可将人以照片级的分辨率插入现有图像中...该技术利用AI来创建人的语义图并估计给定图片中其他人的姿势，然后渲染该人的像素并生成与目标人脸相匹配的脸。 ?...三个模型各司其职，换装换表情调整姿势通通不是问题 将人物P到照片中并不难，难的是如何让新加入的人物看着更真实，在PS中我们需要调整人物色阶、饱和度等来适应整体环境，但是人物表情调整起来就麻烦了，更别说和原图中的人物互动了...Facebook研究人员采用了以下三种模型来实现： 本质生成网络（EGN），用于在新图像中合成目标人物的语义姿势信息。...但他们认为，可以通过提升训练技术来克服这些问题。 ?
Facebook 在图像识别领域有了很好的积累，而 DeepText 所使用的方法也对图像识别多有启发，可以在不具有关于词、短语、句子或任何语法、语义结构知识的情况下，利用深度学习系统进行文本理解。...我们的模型可以通过这种简单的数字化方法进行学习，并未发生问题。 2.3 模型设计 我们设计了两个 ConvNet，一个大的和一个小的。...这样，词嵌入技术便能够捕捉词语更深层的语义学含义，也能够帮助机器理解不同语言之间的同义现象。...处理复杂的规模化问题和语言问题时，传统的 NLP 技术效果不太好，而深度学习可以让机器更好地处理多语言文本，并更高效地处理标记数据。...那么，接下来很容易想到一个问题： 我们还需要谷歌吗？ Facebook 有社交网络固有的局限，那就是用户都活在一个个“圈子”里。
利用 Facebook AI 开源工具（包括 fastText、FAISS、PyTorch），NCS 和 UNIF 将自然语言查询和代码段表示为向量，然后训练一个网络，使语义相近的代码段和查询的向量表示在向量空间中彼此靠近...NCS 如何使用嵌入向量 NCS 模型使用嵌入（连续向量表示）来捕捉程序语义（即代码段的意图）。当进行恰当计算时，这些嵌入能够将语义相近的实体在向量空间中拉近距离。...上图表明语义相近的代码段在向量空间中距离较为接近。 Facebook 使用这个概念构建 NCS 模型。总体而言，在模型生成过程中，每个代码段以方法级粒度嵌入到向量空间中。...Facebook 使用该命题的逆命题帮助定义语义关系：向量距离接近的单词应该语义相关性较高。...两个方法体和查询被映射在相同的向量空间中，且位置较为接近。这说明查询和这两个方法体在语义上相似，且相关。 实验结果 研究人员使用 Stack Overflow 问题测试 NCS 的性能。
文本是Facebook上主要的交流形式。不论是浏览或是从垃圾信息中过滤出感兴趣的内容，理解各种不同的文本对于改进Facebook产品的用户体验都非常重要。 基于这个想法，我们构建了DeepText。...在Facebook上进行文本解析需要处理很多困难的扩展性及语言方面的问题。用传统的NLP技术解决这些问题效果不佳。...采用深度学习，我们可以使用“单词嵌入（word embedding）”这样的数学概念，这样就能够记录单词之间的语义关系。...因此，只需要进行适当的计算，就能够看到“brother”和“bro”在空间上离得很近。这种表示方式就能够获取更深层次的语义。 使用单词嵌入，我们还能够摈弃表面形式的差异，在不同语言之间理解相同的语义。...双向复发性神经网络（BRNNs）展示了令人振奋的结果。BRNNs旨在通过递归发现单词之间，通过卷积发现位置不变的语义之间上下文依赖关系。
如果低效的语义检索难以胜任，那么如何进行高速的语义检索呢？ 幸运的是，Lucidworks 热衷于解决此类问题。...执行语义检索 为了让机器学习达到闪电般快的速度，Lucidworks 通过向量搜索的方法执行语义检索，由两个关键部分组成。 第一部分：机器学习模型 首先，你需要将文本编码为特征向量。...文本可以是产品说明、用户搜索查询指令、问题，甚至是问题的答案。训练语义模型对文本进行编码，语义上相似的文本被编码为数值上彼此“接近”的向量。...Milvus 采用的是 Facebook AI Similarity Search[4]（FAISS，即 Facebook 人工智能相似性搜索）开源库，Facebook 在其自己的机器学习计划的生产中使用的也是这一技术...Milvus 可以存储多个向量集合的数千亿条向量，保证搜索快速且结果相关。 使用语义检索 在了解了 Milvus 如此重要的原因后，让我们回到语义检索的工作流程。
上下文语义搜索(CSS) 为了获得有用的结论，了解用户讨论的关于品牌各方面的内容是很重要的。例如:亚马逊想隔离的相关消息:晚交货,计费问题，推广相关查询,产品评论等。...对于广泛的数据来源，我们从Uber官方Facebook页面上的最新评论，Twitter上提到Uber，以及Uber的最新新闻中获取数据。...FACEBOOK 情感分析 ? 引人注目的是，与所有类别相关的评论都有负面情感。与价格相关的正面评论数量超过了负面评论的数量。...Facebook是一个社交平台，评论充斥着随机的内容、新闻分享、营销和宣传内容以及垃圾邮件/垃圾/不相关的内容。看看Facebook评论的意图分析: ?...例如，与服务相关的推文中，正面推文的百分比最低，而负面推文的百分比最高。Uber可以分析这些推文，并采取行动提高服务质量。 新闻 ? 安全问题一直是新闻中谈论度最高的话题。
不过，想要接近人类的理解水平，我们需要让计算机学会理解一些事情，比如俚语和语义消歧。比如，如果某人说，「我喜欢 blackberry 」，这是指水果还是电子设备？...理解 Facebook 上的文本需要解决两个难题：棘手的体量上的挑战以及语言难题，传统自然语言理解技术在这两个问题上没效果。...使用了深度学习，我们就可以减少对语言依赖性知识的依靠，因为系统可以从文本中学习，几乎不需要预处理。这有助于我们以最小的工程学成本迅速解决多语言问题。 2....因此，合理计算后，我们就可以看到「brother」和「bro」的词嵌入距离很近。这类表征方式可以让捕捉到更为深入的单词语义意思。 使用字嵌入，我们还可以理解不同语言中的相同语义表达。...（position-invariant）语义。
为了解决此问题，Facebook AI训练了该模型以使用降噪自动编码（DAE）目标对序列进行编码和解码。...为了解决此问题，Facebook AI使用反向翻译，这是在弱监督的情况下利用单语数据的最有效方法之一。对于每种目标语言，Facebook AI使用一个模型和一个不同的开始标记。...语法差异小的两个程序在执行代码时可能会获得很高的BLEU分数，同时仍然产生非常不同的结果。相反，具有不同实现方式的语义等效程序，将具有较低的BLEU分数。...另一种度量标准是参考匹配，或与实地参考完全匹配的翻译百分比，但这通常会低估翻译质量，因为它无法识别语义上等效的代码。...为了促进有关使用深度学习进行代码翻译的未来研究，Facebook AI还发布了一个测试集，该测试集使其他研究人员可以使用计算精度而不是语义盲模型来评估代码翻译模型。
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