至顶网软件频道消息:谷歌研究人员开发了一种应用人工智能的新方法,可以增强视频会议等多项服务。
该研究与已知的“鸡尾酒会效应(cocktail party effect)”有关。所谓“鸡尾酒会效应”,指的是人的一种听力选择能力,在这种情况下,注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音,该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力,即我们可以在噪声中谈话。
同理,谷歌的这项研究可以让人工智能模仿大脑,在一个充满干扰的环境中(例如到处都有其他的人在说话),将注意力集中在一个单独的物体(例如某一个人)的能力。
人工智能模型通常很难以相同的效果调整外部输入,特别是当涉及包含多个声音的音频流时更是如此。这已被证明是语音识别领域的主要挑战,这是当今神经网络的主要应用领域之一。
谷歌表示,其研究人员通过开发一种考虑到不同类型信息的深度学习模型的做法克服了这一障碍:视觉输入。该技术被设计用于处理视频,该人工智能可以分析剪辑中显示的人物的嘴部动作,以使每个人都能与他们发出的声音进行匹配。一旦它建立起了必要的关联关系,模型就可以将单个的语音轨道分开。
教会人工智能有效地完成这项任务并不是一件容易的事。谷歌的研究人员从YouTube上收集了100,000个视频,提取了每个包含每个发言人声音的音频片段,然后将这些片段拼接成具有多个音轨的“合成鸡尾酒会”。该小组使用这个数据集来训练模型,以便在各种条件下都能够将说话者的声音与其他声音分开。
谷歌表示,结果是用户可以点击他们希望听到的人的脸部,并让视频中的其他说话的人自动静音。该技术对这家搜索巨头来说有很多潜在的用途。
对于初学者来说,谷歌可以在YouTube中使用这个人工智能版本,让用户调出剪辑中的一些声音。对于在嘈杂的环境中录制的视频来说,这可能是一个特别大的便利,在这样的环境中有时候会难以听到发言者的声音。
该人工智能也有可能会改善Hangouts和Meet——谷歌的视频会议服务——的用户体验,它能够让会议的参与者更容易地专注于特定的人的语音。该搜索巨头甚至相信这项技术可以应用于医疗领域,例如可以开发出更复杂的助听器。
好文章,需要你的鼓励
这项由索非亚大学INSAIT和苏黎世联邦理工学院共同完成的研究,揭示了大语言模型在数学定理证明中普遍存在的"迎合性"问题。研究团队构建了BrokenMath基准测试集,包含504道精心设计的错误数学命题,用于评估主流AI模型能否识别并纠正错误陈述。
约翰斯·霍普金斯大学研究团队提出了创新的隐私保护AI文本生成方法,通过"控制代码"系统指导AI生成虚假敏感信息来替代真实数据。该方法采用"藏身于众"策略,在医疗法律等敏感领域测试中实现了接近零的隐私泄露率,同时保持了高质量的文本生成效果,为高风险领域的AI应用提供了实用的隐私保护解决方案。
实验室和真实使用测试显示,iPhone Air电池续航能够满足一整天的典型使用需求。在CNET进行的三小时视频流媒体压力测试中,iPhone Air仅消耗15%电量,表现与iPhone 15相当。在45分钟高强度使用测试中表现稍逊,但在实际日常使用场景下,用户反馈iPhone Air能够稳定支撑全天使用,有线充电速度也比较理想。
这项由Reactive AI提出的稀疏查询注意力机制通过减少查询头数量而非键值头数量,直接降低了注意力层的计算复杂度,实现了2-3倍的训练和编码加速。该方法在长序列处理中表现出色,在20万词汇序列上达到3.5倍加速,且模型质量损失微乎其微,为计算密集型AI应用提供了新的优化路径。