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腾讯智慧建筑 AI 能效

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腾讯智慧建筑 AI 能效(微瓴能效)在保障建筑室内环境健康舒适的前提下,提高设备的运行效率,降低能源系统的能源费用及运维成本。实现能源精细化管理、AI 智能优化控制管理、能源设备设施智能管理“三理”联动……
  • 微信AI围棋绝杀同门师兄“绝艺”,国产AI围棋崛起

    在昨天结束的世界人工智能围棋大赛上,腾讯AI Lab开发的“绝艺”意外输给了Phoenix Go,屈居第二。最终,Phoenix Go 2:1击败绝艺,赢下本届AI大赛,智能围棋世界冠军榜上又添新成员。“星阵”战胜柯洁,国产AI围棋崛起中国作为围棋的发源地,在AlphaGo诞生后的几年里也成为主要的AI围棋源头之一。被同门兄弟击败的“绝艺”,是腾讯AI Lab于2016年3月4日开发出的AI围棋,当年8月绝艺就首次战胜职业棋手,11月第一次战胜世界冠军棋手江维杰(野狐ID若水云寒)。不久前,“绝艺”还成为中国围棋国家队的训练工具。在PhoenixGo战胜绝艺的同一个赛场上,另一家国产AI围棋“星阵”战胜了柯洁。
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  • 想提高棋艺?试试这款围棋AI

    腾讯野狐围棋上经常有直播讲解,和电视节目讲解有所不同,解说会搬出绝艺(腾讯出品的围棋AI软件),对一些关键步骤,给出几种推荐的选点,以及随后几步的变化。我之前也研究过一些围棋AI软件,比如Leela、ELF OpenGo,请参考我之前的一篇文章:想和围棋高手过招?火力更猛且开源的围棋AI来了…带着AI,能够在网上大杀四方,但那又有什么意义呢?我还是希望能够提升一下自身的围棋水平,之前尝试的几款围棋AI软件,并没有绝艺那样的复盘功能。想到之前看到过一篇报道,腾讯开源了一款围棋AI,开始还以为是绝艺,仔细一搜索,原来是另外一款AI,名为PhoenixGo,曾经以金毛测试出现在腾讯野狐围棋对战平台,最新的对战记录还停留在2019年5月5到此,即使没有绝艺,我也可以自行构建出类似绝艺的围棋AI。
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  • 给数据科学家的 Python 3 指导;简单 chatbot 代码实现| Github 项目推荐

    Minigo —— 用纯 Python 实现的神经网络围棋 AI?Github:https:github.comtensorflowminigo这是一个基于 TensorFlow 用纯 Python 实现的神经网络围棋 AI,虽然 Minigo 受到 DeepMindAlphaGo 算法的启发,但不是 DeepMind 项目,也不是 AlphaGo 的子项目,而是围棋爱好者独立研发的项目。seq2seq_chatbot —— 基于 seq2seq 模型的简单对话系统的 tf 实现?Github:https:github.comlc222seq2seq_chatbot本文是知乎主刘冲基于 seq2seq 模型的简单对话系统的 tf 实现,代码参考了 DeepQA,在其基础上添加了
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  • 想和围棋高手过招?火力更猛且开源的围棋AI来了...

    谈到围棋AI,你是否首先想到了AlphaGo?可惜随着AlphaGo的退役,AlphaGo横扫人类棋手的几盘对局成为最后绝唱,也给人们留下悬念,围棋AI到底能进化到何种程度?最近,Facebook的人工智能研究所(FAIR)宣布开源自研的围棋AI训练模型和代码,名为ELF OpenGo。OpenGo 的最新版本使用 2000 块 GPU 训练了 15 天实现了超人类的性能。这种训练可不是一般个人能够做到的。普通人无需了解任何人工智能知识,也能用上围棋AI。你懂的,由于不可描述的因素,这个程序需要访问外国网站才能下载。接下来,点击菜单File | New,然后在界面中选择电脑执白还是执黑,选择对应的AI引擎,如下图所示:?
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  • 明瞳智控

    该产品能够把监控内容快速接入公有云,实现数据存储、智能分析、基础处理等功能。依托腾讯云优图实验室领先的 AI 技术、联合AI计算机视觉产品中心,明瞳智控还能够提供内容的多模态理解,提供多种增值服务。
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  • 物联网智能视频服务(消费版)

    客户可简单快速地实现设备接入、宽带传输、云端存储、远程观看等一站式视频场景能力,并提供丰富的 AI 算法模型实现具体场景的智能解析及应用,实现云边协同智能应用。
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  • 围棋AI让子棋首胜顶尖棋手 腾讯“绝艺”再探围棋边界

    腾讯科技讯 1月18日消息,腾讯AI Lab研发的围棋人工智能程序“绝艺”最强公开版本(即“绝艺”挑战赛版)于昨日晚间首次在野狐围棋与柯洁九段和连笑九段的对弈中获胜,这是围棋AI在让子棋中首次战胜了最顶级职业棋手,进一步体现了人类持续探索围棋边界的精神,及腾讯不断进取的AI研发能力。“绝艺”是腾讯AI Lab于2016年初开始研发的围棋人工智能程序,2017年相继在“UEC杯”和“AI龙星战”等世界计算机围棋大赛上斩获冠军。让子棋是人类通过AI不断探索围棋边界的范例。AI的每一次进步,都是人类智慧的进步。未来,腾讯将继续加大对围棋AI的研究与投入,打造世界级围棋AI能力与推广,更在AI上推进深度学习等前沿AI科技的研究与应用。
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  • 短视频 SDK

    短视频 (UGSV)基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术,帮助用户聚焦业务本身,快速轻松实现基于移动端的短视频应用。
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  • Facebook首次开源超级围棋AI,复现AI高手AlphaZero

    Facebook AI团队在论文中详细披露了围棋AI的训练数据。策划&撰写:巫盼最近,Facebook的人工智能研究所(以下简称FAIR)宣布,他们开源了自研的围棋AI训练模型和代码。这意味着,你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了,而且此围棋AI程序重现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。?该围棋AI之前在和韩国棋院的专业围棋选手对弈中,都取得不错的成绩。最后,此次论文的主要作者为田渊栋,他一直负责Facebook的围棋AI相关研究,在此前的一篇知乎文章中,他提到:DeepMind不开源也不透露细节,文章里面一些地方也没有写得很清楚。而围棋对我们来说,只是一个把算法和平台做好的手段。在这一点上,花点时间把围棋做好是值得的。最后,关于ELF OpenGo最新训练模型的具体数据可以阅读原文获取论文链接了解。
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  • 夺冠 | 腾讯围棋AI「绝艺」再次问鼎龙星战

    12月10日,腾讯AI Lab围棋AI“绝艺”在东京举办的2017围棋AI龙星战(AI RYUSEI)决赛夺冠,以平稳表现相继战胜DeepZenGo、MayoiGo、Raynz和AQ等国际领先的AI。决赛再会日本最强围棋AI DeepZenGo,“绝艺”表现技高一筹,先在实空领先,中盘战放大优势,让观战知名棋手剑过无声(连笑)留下“绝艺可让Zen两子”的评论。这是绝艺在2017年第二次问鼎世界级围棋AI冠军。今年三月的第十届UEC杯,“绝艺”首次亮相便以11连胜夺冠,而“龙星战”是继此比赛后规格类似的第二次世界级比赛。腾讯AI Lab对围棋AI的研发已近两年,此次参赛的“绝艺”为最新版本,实力较三月的“绝艺”UEC版本大幅提升,在11月时在腾讯围棋取得59连胜后,让2子在自对弈中战胜UEC版本,以60连胜完成版本升级未来,腾讯将继续加大对围棋AI的研究与投入,打造世界级围棋AI能力与推广,更在AI上推进深度学习等前沿AI科技的研究与应用。
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  • 围棋之幸?围棋之悲?史上最年轻“五冠王”柯洁宣布再战AI

    昨天下午,论智从中新网了解到,刚刚斩获人生第五冠的棋手柯洁在中国棋院宣布,将于明年四月再度对战围棋AI程序:作为一名棋手,我还是很享受去挑战强大的对手。相比圈内的浮躁,不再下围棋的AlphaGo前阵子在技术上实现了又一轮突破。正如论智在AlphaZero一天攻陷3大棋牌游戏,这是RL的成就还是TPU的胜利?天就超越AlphaGo(李世石版)的围棋AI程序AG0 3(AlphaGo Zero3天训练版)。在这方面,柯洁做得非常不错,是围棋界的榜样。非常现实的一番评价,我们呼吁个体价值的实现,但是又对这种流传下来的牺牲小我拯救大我的做法无力辩驳。日本围棋曾经如日中天,现在已经几乎丧失了全部活力。是围棋本身?是围棋从业人员?是围棋经济?还是AI?其实它们都是,甚至连我们这些普通人,也不能置身事外。也许最看不惯的,是连冰冷蠢笨的机械臂都要借计算机的算力来踩上人类一脚。
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  • 腾讯围棋 AI 技术 PhoenixGo 正式开源,源码、模型全公开

    AI 研习社消息,5 月 11 日,腾讯微信团队研发的 PhoenixGo 正式开源,这也是国内第一个开源的围棋 AI 项目。?从 1 月底开始,PhoenixGo 以 BensonDarr(昵称「金毛」)的名义在腾讯野狐围棋平台上和全球顶尖职业棋手、围棋爱好者及各路围棋 AI 对弈,在 4 月底取得了 200 多连胜,并在福州2018 人工智能围棋大赛上夺冠,引起了行业内广泛关注。一个好的围棋 AI,需要算法、工程实现、计算资源三者结合。目前围棋 AI 已经有了优秀的公开算法,但同时拥有良好工程实现和大量计算资源,并不是一件容易的事。为了让行业内其他研究者可以在此基础上继续探索围棋 AI 的奥秘,帮助棋手更方便地研究围棋 AI 的棋路,也为了众多围棋爱好者在家用普通电脑上可以享受和职业九段交锋的乐趣,微信团队决定对外开源 PhoenixGo
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  • DDoS 高防 IP

    相关概念,配置攻击告警阈值,配置智能调度,API 文档,产品概述,相关概念,计费概述,购买指引,欠费说明,续费说明,退费说明,网站业务接入,非网站业务接入,操作概览,使用限制,协议封禁,水印防护,特征过滤,AI端口接入),获取客户端真实 IP(域名接入),与源站结合的防护调度方案,业务系统压力测试建议,水印 SDK,水印 SDK,CC 防护策略配置流程及注意事项,快速同步转发规则至新的高防 IP,通过智能调度实现三网流量调度报错,域名接入高防 IP,提示未备案,快速入门,计费概述,购买指引,欠费说明,续费说明,退费说明,产品概述,产品优势,应用场景,相关概念,操作概览,查看防护概览,防护等级与清洗阈值,协议封禁,特征过滤,AI产品简介,产品概述,相关概念,购买指南,计费概述,购买指引,欠费说明,续费说明,退费说明,快速入门,网站业务接入,非网站业务接入,操作概览,操作指南,使用限制,防护配置,协议封禁,水印防护,特征过滤,AIIP(域名接入),与源站结合的防护调度方案,业务系统压力测试建议,SDK 文档,水印 SDK,SDK 文档,水印 SDK,CC 防护策略配置流程及注意事项,快速同步转发规则至新的高防 IP,通过智能调度实现三网流量调度
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  • 围棋AI“绝艺”战胜TWT冠亚军 腾讯将加大AI研究投入

    2017年12月16日,TWT腾讯围棋锦标赛冠亚军绝艺挑战赛在海南三亚落幕,刚刚分别获得腾讯围棋锦标赛冠亚军的童梦成六段与连笑九段向围棋AI“绝艺”发起挑战。基于对围棋这一传统文化的敬畏与执着,腾讯AI Lab在2016年研发围棋AI“绝艺”,不仅深化其在深度学习及强化学习方面的前沿AI研究,并将“绝艺”开放于腾讯围棋平台上,与国内外棋手共同推动围棋的发展。12月10日绝艺再赴日本,更是问鼎首届AI龙星战,二夺人工智能世界冠军。在世人的见证下,绝艺的进步和成长,不断给围棋未来发展带来更多想象。?腾讯AI Lab表示,未来,腾讯将继续加大在围棋AI上的研究与投入,以前沿科技赋能国粹文化,打造世界级围棋AI能力与传播。同时,“绝艺”也将会在围棋上拥有更多的技术落地与应用。在行业落地上,围棋AI“绝艺”及AI+医疗项目“腾讯觅影”等项目取得了突破性进展。本文转自腾讯棋牌公众号
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  • 人机对决!腾讯围棋AI“绝艺”电圣战夺冠(附获胜棋谱)

    腾讯AI Lab(腾讯人工智能实验室)研发的围棋人工智能“绝艺”执黑中盘战胜了日本新锐棋手一力辽七段,获得冠军。“腾讯公司AI Lab高级总监、专家工程师刘永升表示,” 围棋博大精深,绝艺还有很大的探索空间。AI Lab探索了全新且有效的强化学习方法,能创造出更优质的自我模拟数据,从而导致了更强的模型。比如,和很多其他围棋AI相比,绝艺的对杀能力会更强。此外,AI Lab还积累了一系列有效方法,能通过机器自我学习产生高质量的强化学习数据。这些方法可应用在很多别的场景之中,让绝艺的价值不止于围棋AI。与高手过招方能发现自身的不足,人类不断实现自我提高与成长的路径也适用于“绝艺”。 “绝艺”的诞生帮助人类更好地认知围棋,并且与棋手一起在围棋领域探索成长,共同推动中国围棋事业的发展。
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  • 腾讯围棋AI绝艺战胜DeepZenGo又夺一冠

    昨天,2017围棋AI龙星战在日本秋叶原落幕。在终极对决中,来自腾讯的围棋AI绝艺执白战胜日本的DeepZenGo夺得冠军。同样来自中国的围棋AI天壤与神算子,分别获得第三、第五名。这是绝艺今年第二次获得围棋AI冠军,上一次是在三月的日本,绝艺夺得UEC杯冠军。腾讯方面对量子位表示,这次夺冠的绝艺使用了最新的版本,比UEC版本和11月获得60连胜的“符合预期”版本都更进一步。腾讯AI Lab对围棋AI的研发已近两年。马化腾曾多次提及和表扬,最近他谈到绝艺时说,“证明我们有一定的AI工程能力”。△ 配图来自弈客围棋未来,腾讯将继续加大对围棋AI的研究与投入,打造世界级围棋AI能力与推广,更在AI上推进深度学习等前沿AI科技的研究与应用。腾讯相关负责人对量子位表示:“我们目前在机器学习领域的基础研究,以及游戏、社交、内容和平台型AI方面的技术应用,都将从这段经验中有所有所收益。”
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  • 容器服务

    ,使用 Nginx Ingress 实现金丝雀发布,在 TKE 中获取客户端真实源 IP,实现独立集群的 Master 容灾,使用 Ansible 批量操作 TKE 节点,使用集群审计排查问题,获取集群查询容器实例日志,查询容器实例,查询容器实例的事件,删除容器实例,创建容器实例,CLB 回环问题,获取导入第三方集群YAML定义,IDC 集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI概述,管理 AI 环境,AI 组件管理,Fluid,TF Operator,PyTorch Operator,MPI Operator,Elastic Jupyter Operator,运行 TF 训练任务查询容器实例日志,查询容器实例,查询容器实例的事件,删除容器实例,创建容器实例,CLB 回环问题,获取导入第三方集群YAML定义,混合云,IDC 集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI指南,云原生 AI 概述,运维控制台指南,模型训练,管理 AI 环境,AI 组件管理,AI 组件列表,Fluid,TF Operator,PyTorch Operator,MPI Operator,Elastic
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  • 腾讯“绝艺”大获全胜,夺世界AI围棋冠军

    去年,人工智能项目通过击败世界上最好的围棋选手之一而创造了历史。今年1月,它甚至更强,在专业圈中与更多知名人士比赛,60胜0负。现在,我们可能会得到答案:科技巨头腾讯开发的Go AI,“绝艺”,或称FineArt,在周末的日本第10届计算机围棋UEC杯中获得冠军。虽然Alpha Go缺席,但年度性比赛吸引了全球最好的AI Go-playing软件系统中的30个,如Facebook的Darkforest和法国的Crazy Stone。去年3月,腾讯人工智能实验室开始开发自己的围棋算法,当时Alpha Go以4比1的比分横扫韩国的李世石,这是第一个有力的证明,AI可以在一个没有人达到的水平上玩围棋。今年8月,腾讯的开发者将该算法应用到中国在线游戏平台foxwq.com上,以测试其对专业围棋选手的技能。AI团队多次更换名字后,选择了“绝艺”这个名字,这是一首从中国古代诗歌中汲取的短语。
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  • Facebook 开源 AI 围棋源代码,击败职业棋手只需一块GPU

    文 | camel来自雷锋网(leiphone-sz)的报道雷锋网 AI 科技评论消息:5 月 2 日,Facebook AI Research(FAIR)官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF其目的则是创建一个开源实现的系统,该系统能够自学围棋进而达到人类职业棋手的水平或更高水平;同时他们也希望通过发布的代码和模型,激励更多的人去思考这项技术新的应用和研究方向。?据这个项目的负责人田渊栋介绍,他们用了两千块 GPU 训练该模型,约两到三周后得到当前版本的围棋 AI模型,该模型基本上超过了强职业棋手的水平。在 C++端,ELF 与 C++线程同时托管多个游戏;而在 Python 端,ELF 可以一次返回一批游戏状态,这使得其对现代的强化学习非常友好。相比之下,其他平台(例如 OpenAI Gym)则只是使用一个 Python 界面封装一个单一的游戏,这种情况使得并发游戏(许多现代的强化学习算法都有此要求)的执行就变得比较复杂。
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