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【组图】百度做了一辆 AI 科普大巴车,正在全国巡展 | 一周AI 新闻_搜狐科技_搜狐网

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原标题:百度做了一辆 AI 科普大巴车,正在全国巡展 | 一周AI 新闻_搜狐科技_搜狐网

原标题:百度做了一辆 AI 科普大巴车,正在全国巡展 | 一周AI 新闻

新世界|The VOID将把《星球大战》VR体验带到迪士尼,

解锁VR主题乐园的正确打开方式

专注于大空间 VR 线下体验的 The VOID 本月四号宣布,他们将与迪士尼、卢卡斯影业和 ILMxLab 合作,将一款《星球大战:帝国的秘密》VR 体验带到迪士尼乐园。

The VIOD 联合创始人和首席创意官 Curtis Hickman 表示,“在 The VOID,我们将视觉魔法与先机的技术、虚拟现实相结合,打造完全沉浸式的社交体验,将玩家带到全新的世界。这个体验不仅仅是用眼睛看到眼前的事物,还关乎于你所听、所感,甚至所闻到的东西。VOID 能将玩家带入《星球大战:帝国的秘密》中,玩家不只是看这个世界,还是故事的一部分。”

| 百度做了一辆 AI 科普大巴车,正在全国巡展

8月4日,全球人工智能巨头百度公司与中国科学技术馆在北京举办“人工智能科普中国行”的发车仪式,集成了多项AI演示内容的“旅行者号”AI科普大巴将开往多个城市进行AI知识的科普工作。

根据双方的合作内容,此次人工智能科普中国行的主要展示内容包括:图灵测试、语音识别、图像识别、自然语言处理、用户画像等能力的互动,以及智能家居、AR技术、VR技术的体验等。

参加的观众能够在活动现场体验百度大脑现场写诗、多种智能设备打造的智能家居场景、28种语言之间的多种形式互译、以及AR和VR技术对文化和知识的传播等演示,还可以亲自上阵与百度语音和图像识别系统“较量”一番,体验机器识别的准确与便捷。

大巴行驶路线及其他详情戳右:百度改造的那辆“旅行者号”即将上路,但这次却不是用来测试无人驾驶

业界 | Facebook翻译系统全面转为神经网络翻译

为了让全球20亿用户更好地交流,Facebook团队最近宣布从基于短语的机器翻译模型切换到基于神经网络的翻译模型,来支持所有的后端翻译系统。每个翻译系统每天翻译超过2000个翻译方向和45亿个翻译。 这些新模型能够提供更准确和更流畅的翻译体验,改善了人们在使用Facebook时,阅读由非常用语言撰写的内容时的阅读体验。

过去采取的基于短句的翻译,当翻译具有明显不同字词排序的语言时会出现翻译困难的情况。为了弥补这个问题并构建神经网络系统,Facebook开始使用一种被称为序列到序列LSTM(long short-term memory)的循环神经网络。 这种网络可以考虑源语句的整个上下文以及到目前为止生成的一切内容,以创建更准确和流畅的翻译。

| 自动修复Bug正确率达78.3%,北大、微软等提出ACS技术

北京大学、微软亚洲研究院和电子科技大学的研究人员联合开发了一种新技术 ACS (Accurate Condition Synthesis)。该技术可以全自动修复软件系统中的缺陷,无需用户干预。

ACS 技术的正确率和之前的技术相比有了显著提升。在缺陷修复的基准数据集 Defects4J 上的测试结果中,ACS 生成了 23 个补丁,其中 18 个是正确的,修复正确率接近 80%,显著超越了现有技术。而在正确率大幅提升的同时,ACS 在该数据集上正确修复的缺陷数量也是同类方法中最多的。目前 ACS 的修复正确率和修复数量都取得了该数据集上的最好结果。

ACS 主要是利用了多源信息,特别是互联网上广泛存在的代码大数据信息来联合保证修复的正确性。相比已有技术,ACS 综合使用了三种新的信息:

  • 首先,ACS 发现代码中的变量使用在数据依赖关系上呈现明显的局部性特征,并利用依赖信息对补丁中的变量使用进行排序。

  • 其次,ACS 采用自然语言技术分析代码中的 Javadoc,再利用 Javadoc 中的信息对错误补丁进行过滤。

  • 最后,也是最重要的,ACS 对互联网上广泛存在的开源代码进行统计,发现变量和应用在变量上的操作之间的关联信息,从而生成正确的补丁。

| 麻省理工开发出DeepMoji,能读懂表情符号里的真实情绪

为了理解一句话背后的情感含义,一些来自麻省理工的AI 专家研发出一套人工智能算法DeepMoji,用来分析:她说的到底是不是反讽?

这些研究人员搭建了一套深度神经网络,然后使用来自Twitter上的大量对话数据进行训练。为了训练DeepMoji,研究人员收集了550亿条推文,然后从中选出12亿条带有64种常见emoji 表情符号的推文。

在此基础上,他们训练系统来预测哪个表情符号会被用于表达哪些特定的信息,例如幸福、悲伤,以及最让人难以捉摸的反讽对应什么emoji。

研究人员还通过Mechanical Turk进行了人类测试。测试结果表明,DeepMoji对一句话中的反讽情绪识别正确率达到82%,而人类平均成绩是76%。

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