人工知能音声分野における科学技術研究協力を強化!この共同イノベーションセンターが設立されました
6月1日、長江デルタ国家技術イノベーションセンターとヒマラヤは共同で「NICE-ヒマラヤ共同イノベーションセンター」の設立を発表した。両社はヒマラヤエベレスト研究所を活用し、人工知能音声分野における科学技術協力をさらに強化し、産学研究プロジェクトの水平的な協力を実施し、産業の基礎人材を共同で育成する。
産学研究機関の水平プロジェクト連携の実施
中国のインターネットオーディオおよび人工知能音声業界のリーダーとして、ヒマラヤは国家科学技術革新戦略に対応し、オーディオエコロジーおよび人工知能音声技術の分野を中心とした科学技術協力のためのオープンプラットフォームを構築し、科学的技術を育成しています。技術革新の人材を育成し、産業の高度化と革新的な発展を促進します。ヒマラヤエベレスト研究所は、過去2年間、中国科学技術大学と、複数人の発話シーンにおける話者セグメンテーションと特定話者分離、新規対話テキストベースの文字認識に関する産学研究協力を実施してきました。ディープラーニングに関する研究や、ノースウェスタン工科大学とも「表現力が高く自然な音声合成・音声変換システムの研究開発」に関する産学研究協力を行っている。
国際音声会議のトップであるICASSPとアリババが立ち上げたマルチチャンネル多者会議トランスクリプションチャレンジ(M2MeT)において、ヒマラヤエベレスト知能研究所と中国科学技術大学の協力プロジェクトが第3位を獲得スピーカーログトラックに、紙が含まれていました。 IEEE に掲載されているウェイクアップ ワードに関連する論文もあります。ヒマラヤはまた、TTS サウンド ライブラリの録音を中心とした中国伝播大学との共同科学研究プロジェクトを立ち上げ、繊細な感情の変化と魂を伴う数十の典型的な斬新なサウンドを共同で作成し、感情を実現するためにキャラクターの性格特性と感情の変化を統合することを模索しています。分布差分効果。
昨年12月、浦東新区科学経済委員会の指導のもと、オーディオ分野初の「浦東企業オープンイノベーションセンター(GOI)」である「ヒマラヤオープンイノベーションセンター」が正式に発足した。
長江デルタ国家技術革新センターは、上海長江デルタ技術革新研究院が主導し、江蘇省、浙江省、江蘇省の関連機関と共同で構築された、科学技術省によって承認された総合的な国家技術革新プラットフォームです。安徽省。長江デルタ国家イノベーションセンターは、各業界の主要企業と共同で「企業共同イノベーションセンター」を設立し、企業の技術ルートを共同で研究し、企業が投資する意欲のある「真の技術ニーズ」を凝縮し、高度な技術を追求しています。ソリューションの開発、主要技術研究と統合イノベーションなどの組織化
記者は、今回設立された「NICE-ヒマラヤ共同イノベーションセンター」がヒマラヤエベレスト研究所を信頼し、長江デルタ域内の研究開発キャリアやパートナー大学との産学研究水平プロジェクト協力を継続して実施することを知りました。国家イノベーションセンター制度 基幹技術の研究と革新的開発を促進し、産業基礎人材を育成し、産業と教育を統合したコミュニティを形成する。
イノベーションのニーズを解放するために「リストを公開して主導権を握る」という浦東の呼びかけに応えます
企業はコア技術を必要としていますが、イノベーションの源泉を見つけることができません。科学研究機関は革新的な成果を上げていますが、それを変革する方法がわかりません。障害点を突破し、アカデミアから産業界への飛躍をいかに実現するか。今年1月、浦東新区は「企業がイノベーションの主体である」という理念に忠実な公共サービスプラットフォームを立ち上げ、すべての取り組みは改善を促進するだけでなく、企業の真の技術ニーズと技術問題の解決に焦点を当てている。企業の独立したイノベーション能力を強化するだけでなく、浦東の技術革新ニーズも創出し、高品質の技術供給と双方向の統合を実現する良好な雰囲気とイノベーションエコロジーを備えています。このプラットフォームは長江デルタ国家イノベーションセンターによって組織・運営されており、プロジェクトのカテゴリーは科学研究、技術開発、技術研究、成果変革、実証応用、産業化などをカバーしている。
記者は、「NICE-ヒマラヤ共同イノベーションセンター」の建設に頼って、エベレスト研究所も最近「浦東公共サービスプラットフォーム」の発表と主導の呼びかけに積極的に応え、報告書を発表したことを知りました。 「バーチャルデジタルヒューマン企業協力を求めています」パートナーはデジタルヒューマンオーディオ機能を共同で構築し、インターネットオーディオと人工知能音声の研究開発のためのオープンプラットフォームを構築し、人工知能音声、バーチャルデジタルヒューマン、マルチモーダルAIGCを提供することを望んでいます産業チェーンの上流および下流の中小企業に、およびその他の技術を提供し、研究開発やアプリケーションシナリオの拡大などのビジネス協力の機会を提供します。
「NICE-ヒマラヤ共同イノベーションセンター」の設立は、中国のインターネットオーディオおよび人工知能音声産業に大きな活力とイノベーション力を注入するでしょう。ヒマラヤは「ヒマラヤオープンデー」をテーマにした活動を定期的に開催する予定で、長江デルタ国家イノベーションセンターとシステム内の協力大学や研究機関、さらには地域の権限を与えられたパートナーと協力して、次のような関連テーマ技術を組織する予定だ。人工知能とメタバース マッチメイキング セッションや共有セッションなどは、すべての関係者をヒマラヤに招待し、イノベーションの活力を刺激します。同時に、音声コンテンツプラットフォームの利点も最大限に発揮し、中小企業のエンパワーメントを継続してまいります。
出典:浦東リリース
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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