ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 浙江大学博士研究員学術サロンの第 8 回イベント: NetEase Fuxi がインテリジェンスの新しい分野について議論します

浙江大学博士研究員学術サロンの第 8 回イベント: NetEase Fuxi がインテリジェンスの新しい分野について議論します

Jan 24, 2024 pm 01:18 PM
AI 機械学習

6月5日、浙江大学玉泉キャンパスで浙江大学博士研究員アカデミックサロンの第8回セッションが無事終了した。このイベントは、浙江大学博士研究員協会と網易福西研究室が主催する共同アカデミックサロンです。基調講演者である Fan Changjie 博士、Ding Yu 氏、Li Lincheng 氏、Zhao Zeng 氏の 4 人は全員 NetEase Fuxi Laboratory の出身です。このサロンのテーマは、NetEase Fuxi Laboratoryの人工知能分野における研究成果です。 Fan Changjie 氏はエージェント指向プログラミングに関する研究結果を共有し、Ding Yu 氏はデジタル バーチャル ヒューマンに関する関連研究を紹介し、Li Lincheng 氏はビジュアル コンピューティングの進歩について説明し、Zhao Zeng 氏は AIGC システム構築の結果の共有に焦点を当てました。このサロンを通じて、参加者は人工知能分野におけるNetEase Fuxi Labの革新的な成果を深く理解し、深い交流と議論を交わしました。このサロンイベントは、浙江大学の博士研究員に貴重な学術交流のプラットフォームを提供し、学術協力と革新的な研究の発展を促進します。

NetEase Fuxi の責任者、Fan Changjie 氏は共有の中で、高齢化が進み人口ボーナスが失われるにつれ、労働力不足と人件費の高騰がすべての人を悩ませ続けるだろうと述べました。人生の歩み。したがって、人工知能 (AI) やロボットに反復的でリスクの高いタスクを処理させ、人間の価値を向上させることは、今日の社会におけるインテリジェント社会の発展において避けられない傾向となっています。中国トップの人工知能研究所として、NetEase Fuxi は、AI の敷居の高さ、長い研究開発サイクル、アプリケーションの実装の難しさなど、企業が直面する現実的な問題を解決するために、人間と機械のコラボレーションを中核とした道を模索することに尽力しています。 。

浙江大学博士研究員学術サロンの第 8 回イベント: NetEase Fuxi がインテリジェンスの新しい分野について議論します

Aura Robot Platform は、このような背景に基づいた新しいプログラミング パラダイムであり、AOP などのアイデアを中心に設計されています。その中心的な価値は、マシン (または AI) と人間を接続するための統一インターフェイスを提供することです。インターフェースとサービス。現在、NetEase Fuxi の多くのビジネスがこの理論的手法に接続されています。中国南西部の主要インフラプロジェクトの建設を例に挙げると、このプラットフォームにより、従来の掘削機が人間と機械のコラボレーションを通じてインテリジェントな生産を実現できる一方で、クラウドソーシングタスクのオンライン配信を通じて、従来の掘削機のマスターは不要になります。反復的で退屈で危険な作業に従事する時間が長くなります。マイニング ロボット アプリケーション シナリオに加えて、このプラットフォームはゲーム キャラクターの顔作成、画像およびテキスト認識検出、スマート パーク、アート クラウドソーシング、その他のシナリオにも実装されており、人間とマシンのコラボレーションの強力な実装、持続可能性、再現性が検証されています。プラットフォーム、セックス。

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このやりとりでは、NetEase の Fuxi デジタル バーチャル ヒューマン部門の Ding Yu 博士が、Fuxi の最先端研究の最新の進捗状況と、バーチャル ヒューマン表現分野における実用化について紹介しました。 AI 表現の合成、キャプチャ、バインディングの 3 つの側面に関して、彼は Fuxi チームの詳細な調査と実践を共有し、これらのテクノロジーを多くの NetEase ゲームに適用する実際的な効果を実証しました。その中で、Fuxi AOP プログラミング パラダイムの適用は、AI 式のキャプチャとバインドのアルゴリズム プロセスをモデル化するための効果的なソリューションを提供します。この作品は、「Ni Shui Han」、「Tian Yu」、「Meet Ni Shui Han」、「Ni Shui Han (Mobile Game)」など、多くの NetEase ゲームに適用されています。上記の作業は、3D 表現パラメータの自動生成とクロスキャラクタ再利用を実現することに専念しています。さらに、Fuxi は、表現の分野で 20 以上の主要な会議およびジャーナル論文を発表し、表現に関する 135 の分類基準の提案を率先して行い、業界の進歩をさらに促進しました。それだけでなく、Fuxi は、画像視覚分野のトップカンファレンス (ICCV2021、CVPR2022-2023) で Expression Perception Challenge (ABAW) の優勝と準優勝を 3 回連続で獲得しており、合計 6 回の優勝と、準優勝2名。

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NetEase Fuxi のビジュアル コンピューティングの分野で働く Li Lincheng 博士は、主に、ゲームやメタバース アプリケーション向けの 3D キャラクターとシーン作成のインテリジェントな探索について共有しました。以前の手動モデリング プロセスでは多大な作業負荷が必要であり、ユーザーの多様で個別化されたカスタマイズされたニーズを満たすことが困難でした。これに関連して、李博士は、NetEase Fuxi の 3D キャラクターおよびシーンのインテリジェント作成 (3D AIGC) に関する研究成果を詳細に紹介しました。 3D スケルトンとメッシュに基づくインテリジェントな作成ソリューションを通じて、ユーザーは画像またはテキストを入力するだけで実際の 3D キャラクターを作成し、実際の 3D シーンのデジタル ツインを複製し、理想的な 3D シーンを生成することもでき、パーソナライゼーションとカスタマイズのニーズを完全に満たします。ユーザーエクスペリエンスを最適化します。これらの結果の応用は、デジタル世界の構築とデータ表現に無限の可能性をもたらし、業界に新たな活力を注入します。

やりとりの最後に、NetEase Fuxi 人工知能の専門家である Zhao Zeng 博士が「NetEase Fuxi AIGC システムの構築と実践」に関する内容を共有しました。同氏は、生成型人工知能技術は自然言語を原動力として成熟し続けており、テキスト、画像、オーディオとビデオ、および 3D コンテンツに対する生成効果についての一般の理解を新たにし続けていると指摘しました。しかし、生成型人工知能技術が研究分野から産業シナリオに参入する場合、制御性、適応性、コストなどの多次元の問題を含む複数の課題に依然として直面しています。これらの課題を解決することで、生成人工知能テクノロジーを実際のシナリオでより適切に適用できるようになります。

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NetEase Fuxi の自社開発グラフィックおよびテキスト モデル - Danqing

NetEase Fuxi は 2018 年に生成人工知能技術の構築を開始し、浙江省の承認を受けました。州科学技術局 主要な研究開発プロジェクトをサポートします。自社開発モデルの規模は初期の1億パラメータから1,000億パラメータにまで成長し、モデル分野はテキストからグラフィック、音楽、動作シーケンスなどのモダリティにまで拡大し、事前学習モデルのトレーニングで豊富な経験を蓄積そしてエンジニアリングの最適化。関連テクノロジーは、NetEase グループ内のワード ゲーム、インテリジェント NPC、テキスト支援作成、音楽支援作成、アート デザイン、インターネット検索の推奨などのビジネス シナリオにも適用され、大きなビジネス成果を達成しています。

NetEase Fuxi は、ゲームやエンターテイメントにおける AI の研究と応用を専門とする中国のトップ機関として、強化学習、イメージ アクション、バーチャル ヒューマン、自然言語、ユーザー ポートレート、大規模な事前トレーニング モデルなどの領域の探索を継続し、インテリジェント ロボットのクラウドソーシング機能を組み合わせて、「人間」の意思決定とデータのクローズド ループを導入して、インテリジェント エージェントの機能をさらに強化します。

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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。

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