至顶网软件与服务频道消息:近日,计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020 开幕在即, 由Kaggle承办的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization,细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓,支付宝天筭安全实验室夺冠,超越全球1316支顶尖计算机视觉团队。Kaggle是全球最大机器学习平台。
作为人工智能核心能力,计算机视觉对细粒度图像分类技术要求越来越高。只有让机器「看得」更细更准,机器的判断才能有所突破。细粒度图像分类针对的是更微观的物体类别,比如,不仅要识别出它是一只鸟,还要判断具体属于哪一类鸟,识别出车要判断它的款式等。
细粒度图像分类是计算机视觉领域极具挑战的方向。今年,围绕该方向Kaggle共发起六项任务,支付宝参加其中的患病植物图像分类。比赛考察AI视觉识别技术对苹果树叶子图片进行不同种类的疾病区分能力,在训练集1821张图像和测试集1821张图像中,完成高精确度的判别。
模型不仅可以准确的分类,还能通过热力图的方式较为准确地定位到患病区域
世界上有约37万种植物,不同植物的病因完全不同,但多数植物的病态外观和特征却非常相似。另一方面,采集拍摄中存在姿态、视角、光照、遮挡、背景干扰等影响因素,使分类更加具有难度。
支付宝天筭安全实验室使用的原创模型,是基于数据增强、知识蒸馏方法,实现在大量信息干扰下进行物体具像化特征识别,使细粒度识别精度大幅提升。支付宝是比赛中唯一使用知识蒸馏这种深度学习方法的团队,在最终测试中,支付宝分数达 0.98445,排名第一。
例如,生了病的两片树叶,同样出现了破损孔洞,在传统模型训练下,AI最多可以识别出它们都是苹果树的树叶,很难确定两个孔洞之间的区别,进而给出推断树叶究竟得的是哪两种疾病。而支付宝的AI模型通过明确识别关键是孔洞大小、数量、位置,以及周边是否有斑点,最终快速给出树叶由于化学药品滥用造成损伤的判断。
缺乏标准信息数据导致难以判别的核心痛点,在医疗、金融、客服等领域大量存在,意味着这项技术拥有广阔的应用空间。在支付宝交易纠纷、资金盗用、医疗保险报销等场景中,AI团队已经开始使用该技术方法,快速识别并进行更准确的风险预测,保障用户需求在安全环境中被满足。
人工智能是蚂蚁集团核心技术引擎之一,研究领域涵盖NLP、计算机视觉、智能风控、智能营销等,并在大规模分布式机器学习、深度图学习、多方安全与隐私计算、博弈与对抗智能、多智能体、强化学习等方向取得突破。蚂蚁集团首席科学家漆远带领的全球化AI团队,相继在国际人工智能顶级会议NeurIPS、ICML 、AAAI等,发表近60篇高质量论文成果,申报了超200个专利。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。
字节跳动团队开发了首个AI研究助手评估系统ReportBench,通过对比AI生成报告与专家综述论文的引用质量,并验证陈述准确性来评估AI助手表现。研究发现OpenAI Deep Research引用准确率38.5%,Gemini为14.5%,两者都存在陈述和引用幻觉问题。该系统为AI研究助手建立了标准化质量检测工具,推动行业发展。
谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。
台湾大学研究团队开发了MovieCORE数据集,这是首个专门训练AI深度理解电影内容的创新工具。该数据集通过多AI智能体协作生成复杂问题,采用认知分类法测量思维深度,99.2%的问答需要高层次思维。研究还开发了ACE增强技术,可将AI性能提升25%。实验显示现有AI在深度视频理解方面仍存在显著不足,为未来AI发展指明了方向。