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DeepMind 给人工智能搞了一套 IQ 测试题

DeepMind给人工智能搞了一套IQ测试题

基于观察、推理能力,一个智能体可以推断出这个问题的答案。基于这样的理念,DeepMind构建了一个问题生成器,涉及一组抽象因素,包括渐进之类的关系,以及颜色和大小等属性。通过实验,DeepMind发现,当模型在测试中能够正确推断出任务背后的抽象概念时,就能产生良好的性能表现——IQ测试正确率可达87%,否则的话,蒙对答案的概率只有32%。

让CNN跑得更快,腾讯优图提出全局和动态过滤器剪枝

网络剪枝是一种加速 CNN 的常用方法。厦门大学和腾讯优图的一项研究提出了一种全新的全局和动态过滤器剪枝方法,能够实现更好的剪枝效果且具有更好的适应性。该论文已被将于当地时间 7 月 13-19 日于瑞典斯德哥尔摩举办的 IJCAI-18 接收。在 ICML 2018 与 IJCAI 2018 大会期间,腾讯将举办 Tencent Academic and Industrial Conference (TAIC),诚邀全球顶尖 AI 学者、青年研究员与腾讯七大事业群专家团队探讨最前沿 AI 研究与应用。

下一个GAN?OpenAI提出可逆生成模型Glow

目前,生成对抗网络 GAN 被认为是在图像生成等任务上最为有效的方法,越来越多的学者正朝着这一方向努力:在计算机视觉顶会 CVPR 2018 上甚至有 8% 的论文标题中包含 GAN。近日来自 OpenAI 的研究科学家 Diederik Kingma 与 Prafulla Dhariwal 却另辟蹊径,提出了基于流的生成模型 Glow。据介绍,该模型不同于 GAN 与 VAE,而在生成图像任务上也达到了令人惊艳的效果。

浏览器中的姿态检测:PoseNet 模型

PoseNet 可以用于检测单个或多个姿势,意味着有一个版本的算法可以检测一幅图像或视频中的单个人,而另一个版本的算法可以检测视频或图像中的多个人。 参考这篇博客(https://medium.com/tensorflow/real-time-human-pose-estimation-in-the-browser-with-tensorflow-js-7dd0bc881cd5),可以了解 PoseNet 在 Tensorflow.js 运行的更高层级的描述。 为追踪问题,我们使用 tensorflow/tfjs Github repo。

NVIDIA 宣布与博世、戴姆勒共同研发无人驾驶汽车

7 月 10 日,博世、戴姆勒宣布与 NVIDIA 达成合作,NVIDIA 将作为芯片提供商提供人工智能计算平台,共同研发无人驾驶技术。根据协议,NVIDIA 将与博世、戴姆勒共同开发 L4 级、L5 级无人驾驶汽车,提供 NVIDIA 将提供由高性能 AI 汽车处理器驱动的计算平台。戴姆勒和博世将利用 NVIDIA 的硬件和系统软件在该计算平台上开发自己的应用程序和算法。 目前用于无人驾驶的 ECU 每秒可进行数百万亿次运算,相当于 6 台高性能台式计算机工作站的算力。

来源:量子位、机器之心、雷锋网、GeekCar 等。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180712B1996900?refer=cp_1026
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