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2020 年,AMD 的 CPU 也要占领笔记本市场了吗?
激光雷达可以说是自动驾驶汽车最显眼的配置。这种传感器精度高、成本高、技术门槛高,但因为安全系数也较高,目前多数自动驾驶汽车仍然选择搭载该设备。如今,这个行业又多了一位入局者——大疆。
人工智能顶会 ICLR 2020 将于明年 4 月 26 日于埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行,不久之前,大会官方公布论文接收结果:在最终提交的 2594 篇论文中,有 687 篇被接收,接收率为 26.5%。华为诺亚方舟及其合作实验室有多篇论文被 ICLR 2020 接收,本文介绍了其中一篇 Spotlight 文章。
整体来看,华为智能无人售货店通过与第三方机器人公司库柏特合作,充分利用了工业机器人技术,实现了从仓储——展示——销售——盘点——库存反馈——SKU 优化等整个链条的智能化与无人化管理。 这是无人零售中对人——货——场关系的进一步重构。
从改进最优化器到多智能体团队协力,这些最前沿的 NeurIPS 2019 研究,你都可以在快手上找到它们的身影。
由腾讯领投、融资累计超过 6 亿元的 AI 芯片公司燧原科技,终于发布了自己的首款产品。
梯度交换是现代多机训练常用的通讯方式(分布式训练,联邦学习)。长期以来,人们认为梯度是可以安全共享的,即训练数据不会因梯度交换而泄漏。但是 MIT 的一项研究表明,隐私的训练数据可以通过共享的梯度来获取。
2019 年,NeurIPS 接受与元学习相关的研究论文约有 20 余篇。元学习(Meta-Learning)是近几年的研究热点,其目的是基于少量无标签数据实现快速有效的学习。本文对本次接收的元学习论文进行了梳理和解读。
2019 年,NeurIPS 接受与元学习相关的研究论文约有 20 余篇。元学习(Meta-Learning)是近几年的研究热点,其目的是基于少量无标签数据实现快速有效的学习。本文对本次接收的元学习论文进行了梳理和解读。
今日凌晨,高通发布骁龙 865 旗舰芯片,通过外挂二代 5G 模组的方式支持 5G,同时率先支持了毫米波通信方式。与此同时,高通还发布了中高端芯片骁龙 765 系列,后者内置 5G 基带。
利用自然语言检索百万视频,人物、场景、事件都不能放过,这就是既困难又吸引了众多研究者的视频检索任务。
怎样用量化方法解决模型压缩问题?Facebook 近日提出了一个基于向量的量化方法,无需标注数据即可对 ResNet 模型进行20倍压缩,还能够获得很高的准确率。
当 AMD 在今年 5 月推出其第三代 Ryzen 处理器时,英特尔不由感到如临大敌:它一直以来的竞争对手研发出了一种全新的体系结构,提升了频率,内核数和指令速度,并保证了整体性能。在单核性能上,同级别的 AMD CPU 现在已经可以匹敌英特尔,而在多核性能与价格上,AMD 则占据了不小的优势。
今年 7 月,在开发者大会上,百度公布了其在 AI 技术上的进展。而短短四个月后,在昨日的百度语音能力引擎论坛上,百度在语音领域再次公开了最新的算法成果。同样引人关注的还有百度鸿鹄芯片的最新进展。
训练并推断 11 亿节点的图,闲鱼垃圾评论过滤系统也用上了最前沿的图卷积神经网络。阿里巴巴的这项研究获得了信息检索前沿学术会议 ACM CIKM 2019 最佳应用论文奖,这足以说明图卷积在传统任务中的强大潜力。
今年 8 月份,毕业于斯坦福、现就职于英伟达人工智能应用团队的一位小姐姐在推特上列出了十大优质的免费机器学习课程资源,并将它们串成了一条高效的学习路线。该课程资源现已获得 8000 多赞。近日,她又为读者带来了新的福利,这次是深度学习系统的设计教程。
天泽智云无忧机床系统聚焦机加工领域,通过结合领域知识与机器学习算法,提供关键组件健康评估、故障预诊与寿命预测等功能,一方面帮助企业实现降本增效,另一方面帮助发掘新的增值点,突破制造附加值较低的瓶颈,服务机床厂商和加工厂向智能化升级,甚至促进他们未来服务模式的转型。机加工是一个非常典型的装备制造产业,把产业上下游企业服务好,其他行业便可以借鉴其有效经验,进而加速整个中国制造业的升级。类似机加工产业的案例说明,中国的丰沛工业数据资源或许可以帮助中国制造业在工业大数据中创知和创值,成为世界可以参考的成功标杆。
深耕医疗健康领域 20 年,医疗健康数字化、药物治疗精确化一直是英特尔的重要议题。
在分布式机器学习中,随着 GPU 的算力不断提升,GPU 之间的通信逐渐成为模型训练的瓶颈。为解决该问题,由微软研究院 (Microsoft Research),加州大学伯克利分校 (UC Berkeley),以及威斯康星大学麦迪逊分校 (University of Wisconsin-Madison) 的研究团队共同推出,在任意网络结构下,实现最优解的 GPU 间通信库 Blink。
千呼万唤始出来,PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。
在 NeurIPS 2019正式召开以前,机器之心精心策划了 NeurIPS 2019 专题,包括线上分享、论文解读、现场报道等内容。11月14日,第一期分享已经圆满结束。本文介绍的是「全新智能体观测模仿学习」,这是清华计算机系类脑计算与认知团队最新提出的一种学习理论,也是学界首次将生成式对抗方法推广到观测模仿学习中。
自然语言对话生成是人工智能社区面临的一大难题,微软研究院的一项新研究让我们离解决这一难题又更近了一步。他们用 GPT-2 模型——DialoGPT,在大规模 reddit 数据上预训练了一个对话系统,在多个对话数据集上取得了最佳结果。并且经过人类裁判的评测,在非交互的图灵测试条件下,系统可以生成接近人类水平的对话。
今日,小米开发者大会 MIDC 2019 在北京开幕。语音识别大牛、前霍普金斯大学副教授 Daniel Povey 也正式宣布出任小米集团语音首席科学家,而近日更新的小米移动端深度学习框架 MACE 也已支持 Kaldi。
在刚刚正式开幕的国际超级计算机大会(SC2019)上,英伟达 CEO 黄仁勋宣布了三项重大的产品信息:基于 GPU 加速器的 Arm 服务器、可在微软 Azure 云服务上使用的 GPU 加速型超级计算机 NDv2 以及几分钟即可实现数据移动的 Magnum IO 软件套件。
中科院计算所、香港城市大学、英国卡迪夫大学以及加拿大西蒙弗雷泽大学的研究者,近日提出了一种能够表达几何细节和复杂拓扑结构的三维模型深度生成方法 SDM-NET,解决了之前方法的一部分局限性,使得生成的模型具有高质量的几何细节并可以支持快速编辑。该研究已被计算机图形学顶会 Siggraph Asia 2019 接收。
今年产生的众多预训练语言模型中,ALBERT 是不同寻常的一个,因为它参数量明显比大部分模型都要小,却能在多项基准测试中达到 SOTA。本文是对该研究的第一作者——谷歌科学家蓝振忠博士进行了采访。在与机器之心的交流中,蓝博士解答了关于 ALBERT 的一些问题。同时,我们也和蓝博士就 ChineseGLUE 榜单(蓝博士为项目作者之一)和他个人的研究生涯进行了探讨。
2016 年底,谷歌 TPU 团队的十位核心开发者中的八位悄悄离职,创办了一家名为 Groq 的机器学习系统公司。在此后的三年里,这家公司一直很低调。但最近,他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。
想要 GPT-2 生成中文故事,听听它对各种主题的看法?你可以试试这个中文预训练 GPT-2 项目,它开源了预训练结果与 Colab Demo 演示,只需要单击三次,我们就能生成定制的中文故事。
双十一的各位读者朋友有没有买买买呢?在深度学习社区,谷歌居然也在这一天提供了福利——Colab 可以免费使用 P100 GPU 了。
微软正为旗下核心服务 Microsoft 365 引入知识图谱功能:通过 AI 算法对数据的整合,很快我们就可以在日常工作中享受人工智能技术带来的各种便利了。
说起虎牙,很多人可能会想到他们将智能弹幕技术用于直播。但是在今年的LiveTech发布会上,虎牙还露了好几手。本次发布会上,虎牙推出了基于小程序和二十多项AI及直播技术能力为核心的开放平台,同时也发布了AI数字人和相关开放平台HERO。这些举动都在说明,虎牙意图用新技术改变行业生态。
在 NeurIPS 2019正式召开以前,机器之心精心策划了 NeurIPS 2019 专题,包括线上分享、论文解读、现场报道等内容。11月14日,第一期分享已经圆满结束。本文介绍的是「全新智能体观测模仿学习」,这是清华计算机系类脑计算与认知团队最新提出的一种学习理论,也是学界首次将生成式对抗方法推广到观测模仿学习中。
自然语言对话生成是人工智能社区面临的一大难题,微软研究院的一项新研究让我们离解决这一难题又更近了一步。他们用 GPT-2 模型——DialoGPT,在大规模 reddit 数据上预训练了一个对话系统,在多个对话数据集上取得了最佳结果。并且经过人类裁判的评测,在非交互的图灵测试条件下,系统可以生成接近人类水平的对话。
今日,小米开发者大会 MIDC 2019 在北京开幕。语音识别大牛、前霍普金斯大学副教授 Daniel Povey 也正式宣布出任小米集团语音首席科学家,而近日更新的小米移动端深度学习框架 MACE 也已支持 Kaldi。
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近年来,顶会扩招论文的趋势似乎已不可逆转,无论是 AAAI、ICLR 还是 NeurulPS,公布每年新高的投稿数已经是一个「传统艺能」。但是最近透露的 CVPR 2020 破万投稿 ID 数还是令人震惊。
中科院计算所、香港城市大学、英国卡迪夫大学以及加拿大西蒙弗雷泽大学的研究者,近日提出了一种能够表达几何细节和复杂拓扑结构的三维模型深度生成方法 SDM-NET,解决了之前方法的一部分局限性,使得生成的模型具有高质量的几何细节并可以支持快速编辑。该研究已被计算机图形学顶会 Siggraph Asia 2019 接收。
2016 年底,谷歌 TPU 团队的十位核心开发者中的八位悄悄离职,创办了一家名为 Groq 的机器学习系统公司。在此后的三年里,这家公司一直很低调。但最近,他们带着一款名为 TSP 的芯片架构出现在公众视野里。
从 0 开始到海量业务,从 PC 互联网到云计算时代,腾讯日均 30 万亿实时计算次数的背后,离不开腾讯云的支撑。 11 月 6 日,在首届 Techo 开发者大会上,腾讯云首次完整介绍了自身多年来在基础设施和大数据计算方面的实践成果,向外界郑重回答了一个问题:腾讯有 To B 的能力,也有将 To B 贯彻到底的决心。
想要 GPT-2 生成中文故事,听听它对各种主题的看法?你可以试试这个中文预训练 GPT-2 项目,它开源了预训练结果与 Colab Demo 演示,只需要单击三次,我们就能生成定制的中文故事。
双十一的各位读者朋友有没有买买买呢?在深度学习社区,谷歌居然也在这一天提供了福利——Colab 可以免费使用 P100 GPU 了。
一觉醒来,朋友圈刷屏的不只有双十一,AAAI 2020 大会也终于放榜了:在今年多达 8800 篇提交论文中,最终录取的数量为 1591 篇,接收率 20.6%,竞争异常激烈。
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说起虎牙,很多人可能会想到他们将智能弹幕技术用于直播。但是在今年的LiveTech发布会上,虎牙还露了好几手。本次发布会上,虎牙推出了基于小程序和二十多项AI及直播技术能力为核心的开放平台,同时也发布了AI数字人和相关开放平台HERO。这些举动都在说明,虎牙意图用新技术改变行业生态。
每年的 11 月份,总觉得有些硝烟弥漫。好在淘宝双十一领喵币,也已经有了自动化脚本。
科技一直飞速改变着外在世界,类脑计算则让我们开始审视内心世界。11 月 3 日,清华大学类脑计算研究中心主任施路平登上 2019 腾讯科学 WE 大会的讲台,与大家分享了自己在类脑计算方面的心得和经验。
本文综述了两篇在迁移学习中利用权值调整数据分布的论文。通过这两个重要工作,读者可了解如何在迁移学习中进行微调的方法和理论。
生成对抗网络这一 ML 新成员目前已经枝繁叶茂了,截止今年 5 月份,目前 GAN 至少有 300+的论文与变体。而本文尝试借助机器之心 SOTA 项目梳理生成对抗网络的架构与损失函数发展路径,看看 GAN 这一大家族都有什么样的重要历程。
造芯,比以往任何时刻都更牵动人心。前有芯片技术被卡脖子多年,后有中美贸易下芯片产业链国有化势在必行。 但造芯远非一日之功,这背后所牵涉到的算法技术、设计能力、数据打磨、供应链支持繁杂而深远,往往是牵一发而动全身。于是,一个能够集聚产业链各方力量并实现资源优化配置的产业平台就成为关键。
在网络带宽有限的年代,数据压缩显得尤为可贵。还记得美剧硅谷第一季里面大杀四方的数据压缩算法让 pied piper 公司炙手可热。高效的数据压缩使得大型网络应用能够在移动端成为可能,其前景非常诱人。大数据时代的来临,数据的体量和数据的增长速度都达到了一个前所未有的高度。随着 5G 技术的快速发展,边缘计算、物联网、联邦学习等应用需求及应用场景越来越多。在传输网络和存储能力有限的情况下,数据压缩技术发挥了越来越重要的作用。在传统数据压缩算法不断发展的同时,近年来深度学习网络也应用于数据压缩中获得了很好的效果。