AI的语言理解能力又进一步了!7月30日,在全球线上举行的人工智能顶会SIGIR 2020上,阿里巴巴研究团队表现突出,共有29项研究成果入选,是全球论文数量最多的科技公司。据悉,阿里在多个成果中展现了AI在理解文本信息任务上的突破。
SIGIR是信息检索研究领域最权威的学术会议,其覆盖了文本分析、计算、机器学习和推荐系统等领域,微软、谷歌、Facebook等顶级科技公司都曾在该会议上集中发布研究成果。据悉,SIGIR 2020共收到 1180 篇论文,但最终仅有340篇入选。
相比大家熟知的语音识别、图像识别,理解复杂的文本信息是更难的人工智能任务。此次,阿里巴巴研究团队在SIGIR 2020上率先提出多种创新思路,可大幅提升机器理解文本信息的效率。
阿里研究成果在SIGIR 2020上展示
在其中一篇论文中,阿里提出了一种能够理解文本言外之意的方法,通过推敲给定隐晦文本的全局语义、局部语义,以及可能存在的噪音,有效提高了模型识别隐晦文本是否包含色情、暴力等内容的精确率。
达摩院机器智能实验室主任金榕表示,“信息检索和自然语言处理技术是人工智能的基础技术,实现突破不仅需要全新的模型,还需要结合实际应用提出更创新的训练和推理方法,阿里巴巴经济体丰富的场景为自然语言处理等技术的研究提供了绝佳条件。
过去两年,阿里在信息检索CIKM Cup、机器翻译WMT、阅读理解MS MARCO等自然语言处理领域顶级赛事获得了多项世界冠军;不仅如此,阿里还率先在情绪识别等前沿领域布局,可以让机器读懂人类情绪。目前,阿里自然语言技术已在金融、新零售、通讯、互联网、医疗、电力等领域服务超十亿用户。
好文章,需要你的鼓励
树莓派基金会调查发现,尽管60%的家长认为编程是孩子的重要技能,但超过70%的家长表示孩子在正常课程中没有学习编程。该基金会CEO指出,随着AI技术快速发展,年轻人掌握技术理解和创造能力比以往更重要。超半数家长认为编程应成为必修课程,并相信学习编程能提升孩子未来职业前景。为填补学校教育空白,基金会呼吁在学校和图书馆广泛设立编程俱乐部,目标到2035年全球教授1000万儿童编程技能。
Patronus AI发布突破性研究,构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL,涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%,揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限,为构建更可靠的AI系统指明方向。
文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能,这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法,并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试,作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告,展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。
这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环",并据此开发了GAPT算法,在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善,在算术泛化任务中提升35%,为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。