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
新创公司Germ为Bluesky社交网络推出端到端加密消息服务,为用户提供比现有私信更安全的聊天选项。经过两年开发,该服务本周进入测试阶段,计划逐步扩大测试用户规模。Germ采用新兴技术如消息层安全协议和AT协议,无需手机号码即可实现安全通信。用户可通过"魔法链接"快速开始聊天,利用苹果App Clips技术无需下载完整应用。
这项研究由哈佛大学团队开发的创新框架,解决了多机构数据共享的核心难题。他们巧妙结合联邦学习、局部差分隐私和公平性约束,使不同机构能在保护数据隐私的同时协作开发更准确、更公平的决策模型。实验证明,该方法在多个真实数据集上既保障了隐私,又显著提升了模型公平性,为医疗、金融和政府等领域的数据协作提供了实用解决方案。
高通公司宣布正在与领先的超大规模云服务商进行深度合作谈判,开发专用于数据中心的CPU产品。CEO阿蒙表示,公司正在开发通用CPU和推理集群产品,预计2028财年开始产生收入。同时,高通面临三星在高端智能手机市场的竞争压力,三星计划在2026年推出采用2纳米工艺的新款Exynos处理器。高通Q3财报显示营收增长10%至103.5亿美元,净利润增长25%。
Meta AI研究团队开发的ALOHA系统是一种低成本开源的双臂机器人远程操作平台,旨在使机器人学习更加民主化和普及化。该系统结合了价格亲民的硬件设计和先进的行为克隆学习算法,使机器人能够从人类示范中学习复杂技能。研究表明,ALOHA系统展示了强大的泛化能力,能够在新环境中应用所学技能,如打开不同类型的瓶子。系统的开源性质鼓励全球研究者参与并推动机器人学习领域的发展,尽管仍面临成本和精确力控制等挑战。