Maison Périphériques technologiques IA Le huitième événement du Salon académique postdoctoral de l'Université du Zhejiang : NetEase Fuxi discute des nouveaux domaines de l'intelligence

Le huitième événement du Salon académique postdoctoral de l'Université du Zhejiang : NetEase Fuxi discute des nouveaux domaines de l'intelligence

Jan 24, 2024 pm 01:18 PM
人工智能 机器学习

Le 5 juin, la huitième session du Salon académique postdoctoral de l'Université du Zhejiang s'est terminée avec succès sur le campus Yuquan de l'Université du Zhejiang. Cet événement est un salon académique conjoint organisé par l'Association postdoctorale de l'Université du Zhejiang et le laboratoire NetEase Fuxi. Les quatre conférenciers principaux, Ph.D. Fan Changjie, Ding Yu, Li Lincheng et Zhao Zeng, sont tous du laboratoire NetEase Fuxi. Le thème de ce salon est les résultats des travaux du laboratoire NetEase Fuxi dans le domaine de l'intelligence artificielle. Fan Changjie a partagé les résultats de la recherche sur la programmation orientée agent, Ding Yu a présenté les recherches connexes sur les humains virtuels numériques, Li Lincheng a expliqué les progrès de l'informatique visuelle et Zhao Zeng s'est concentré sur le partage des résultats de la construction du système AIGC. A travers ce salon, les participants ont eu une compréhension approfondie des réalisations innovantes de NetEase Fuxi Lab dans le domaine de l'intelligence artificielle et ont eu des échanges et des discussions approfondis. Cet événement de salon offre une plate-forme d'échange académique précieuse pour les boursiers postdoctoraux de l'Université du Zhejiang et favorise le développement de la coopération universitaire et de la recherche innovante.

Dans le partage, Fan Changjie, directeur de NetEase Fuxi, a déclaré qu'à mesure que le vieillissement de la nation s'accentue et que le dividende démographique disparaît, les pénuries de main-d'œuvre et les coûts élevés de la main-d'œuvre continueront de frapper tous les horizons. Par conséquent, laisser l’intelligence artificielle (IA) et les robots gérer des tâches répétitives et à haut risque et améliorer la valeur humaine est devenu aujourd’hui une tendance inévitable dans le développement de la société intelligente. En tant que premier laboratoire d'intelligence artificielle en Chine, NetEase Fuxi s'engage à explorer une voie axée sur la collaboration homme-machine pour résoudre les problèmes pratiques rencontrés par les entreprises, tels qu'un seuil d'IA élevé, un long cycle de recherche et développement et des difficultés de mise en œuvre des applications. .

Le huitième événement du Salon académique postdoctoral de lUniversité du Zhejiang : NetEase Fuxi discute des nouveaux domaines de lintelligence

La plateforme Aura Robot est un nouveau paradigme de programmation basé sur ce contexte et conçu autour d'idées telles que l'AOP. Sa valeur fondamentale est de fournir des interfaces et des services standardisés unifiés pour connecter les machines (ou IA) et les humains. À l'heure actuelle, de nombreuses entreprises de NetEase Fuxi sont connectées à cette méthode théorique. Prenons l'exemple de la construction de projets d'infrastructure clés dans le sud-ouest de la Chine : d'une part, la plate-forme permet aux excavatrices traditionnelles de réaliser une production intelligente grâce à la collaboration homme-machine, d'autre part, grâce à la distribution en ligne des tâches de crowdsourcing, les excavatrices traditionnelles ne maîtrisent pas. ne se livrent plus à des tâches répétitives, ennuyeuses et dangereuses. En plus des scénarios d'application de robots miniers, la plate-forme a également été mise en œuvre dans la création de visages de personnages de jeu, la détection de reconnaissance d'images et de textes, les parcs intelligents, le crowdsourcing artistique et d'autres scénarios, vérifiant ainsi la mise en œuvre solide, la durabilité et la réplicabilité de la collaboration homme-machine. sexe de plateforme.

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Dans cet échange, le Dr Ding Yu du département humain virtuel numérique Fuxi de NetEase a présenté les derniers progrès de la recherche de pointe et des applications pratiques de Fuxi dans le domaine des expressions humaines virtuelles. Concernant les trois aspects de la synthèse, de la capture et de la liaison des expressions de l'IA, il a partagé l'exploration et la pratique approfondies de l'équipe Fuxi et a démontré les effets pratiques de l'application de ces technologies dans de nombreux jeux NetEase. Parmi eux, l’application du paradigme de programmation Fuxi AOP fournit une solution efficace pour modéliser le processus algorithmique de capture et de liaison d’expressions d’IA. Ce travail a été appliqué avec succès à de nombreux jeux NetEase, tels que « Ni Shui Han », « Tian Yu », « Meet Ni Shui Han » et « Ni Shui Han (Mobile Game) ». Le travail ci-dessus est dédié à la réalisation de la génération automatique et de la réutilisation entre caractères de paramètres d'expression 3D. En outre, Fuxi a publié plus de 20 articles de conférence et de revues de premier plan dans le domaine des expressions et a pris l'initiative de proposer 135 normes de classification pour les expressions, favorisant ainsi davantage les progrès de l'industrie. De plus, Fuxi a remporté le championnat et finaliste de l'Expression Perception Challenge (ABAW) à trois reprises consécutives dans les meilleures conférences dans le domaine de la vision de l'image (ICCV2021, CVPR2022-2023), remportant un total de six championnats et deux finalistes.

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Le Dr Li Lincheng de NetEase Fuxi Visual Computing a principalement partagé l'exploration intelligente de la création de personnages et de scènes 3D pour les jeux et les applications Metaverse. Le processus de modélisation manuel précédent nécessitait une lourde charge de travail et était difficile à répondre aux besoins divers et personnalisés des utilisateurs. À cet égard, le Dr Li a présenté en détail les travaux de recherche de NetEase Fuxi sur la création intelligente de personnages et de scènes 3D (3D AIGC). Grâce à des solutions de création intelligentes basées sur des squelettes et des maillages 3D, les utilisateurs n'ont qu'à saisir des images ou du texte pour créer de véritables personnages en trois dimensions, reproduire des jumeaux numériques de scènes 3D réelles et même générer des scènes 3D idéales, répondant pleinement aux besoins de personnalisation et d'optimisation. expérience utilisateur. L’application de ces résultats offre des possibilités illimitées pour la construction du monde numérique et la représentation des données, et insuffle une nouvelle vitalité à l’industrie.

À la fin de l'échange, le Dr Zhao Zeng, un expert en intelligence artificielle de NetEase Fuxi, a partagé le contenu sur « NetEase Fuxi AIGC System Construction and Practice ». Il a souligné que la technologie de l'intelligence artificielle générative continue de mûrir, sous l'impulsion du langage naturel, et continue de rafraîchir la compréhension du public de ses effets génératifs sur le texte, les images, l'audio et la vidéo, ainsi que le contenu 3D. Cependant, lorsque la technologie de l’intelligence artificielle générative entre dans les scénarios industriels du domaine de la recherche, elle reste confrontée à de multiples défis, notamment des problèmes dans de multiples dimensions telles que la contrôlabilité, l’adaptabilité et le coût. En résolvant ces défis, la technologie de l’intelligence artificielle générative peut être mieux appliquée dans des scénarios réels.

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Le modèle graphique et textuel auto-développé par NetEase Fuxi-Danqing

NetEase Fuxi développe une technologie d'intelligence artificielle générative depuis 2018 et a reçu le soutien de projets de R&D clés du département provincial des sciences et technologies du Zhejiang. L'échelle des modèles auto-développés est passée des 100 millions de paramètres les plus anciens à 100 milliards de paramètres. Le domaine des modèles s'est étendu du texte aux graphiques, en passant par la musique, les séquences comportementales et d'autres modalités, et il a accumulé une riche expérience dans la formation de modèles pré-formation. et l'optimisation de l'ingénierie. Les technologies pertinentes ont également été appliquées dans des scénarios commerciaux tels que les jeux de mots, les PNJ intelligents, la création assistée par texte, la création assistée par la musique, la conception artistique et les recommandations de recherche sur Internet au sein du groupe NetEase, et ont obtenu des résultats commerciaux significatifs.

En tant qu'institution nationale de premier plan spécialisée dans la recherche et l'application de l'IA pour les jeux et le divertissement, NetEase Fuxi continuera à explorer des domaines tels que l'apprentissage par renforcement, les actions d'image, les humains virtuels, le langage naturel, les portraits d'utilisateurs et les grands- des modèles de pré-formation à grande échelle, combinés aux capacités de crowdsourcing des robots intelligents, des prises de décision « humaines » et des boucles fermées de données sont introduites pour améliorer encore les capacités des agents intelligents.

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

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