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
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。