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AI趨勢周報第117期:Google開源第二代自然語言模型ALBERT,加碼釋出ALBERT中文模型

Google日前開源第二代自然語言預訓練模型ALBERT v2,在多項NLU基準測試上,第二代表現幾乎都比第一代高。同時,Google團隊也一併開源中文版ALBERT。另一方面,工研院利用自行設計的AsicNet卷積網路來打造邊緣AI相機,可24小時辨識寶寶表情和行為,比如吐奶、口鼻是否遮蔽等,準確率達95%以上,於今年度CES上展出。

2020-01-09

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AI趨勢周報第115期:12合一!臉書AI研究院用一套ViLBERT模型,搞定不同類型資料集的ML訓練任務

臉書AI研究院日前聯手喬治亞理工學院、奧勒岡州立大學,用12個資料集訓練一套ViLBERT模型,不只可用來解決不同類型的電腦視覺與自然語言任務,參數還從30億個減少至2.7億個,準確度平均提升2分。另一方面,為更精準掌握景氣循環,國發會研擬開發一套景氣循環AI預警系統。此外,由國發會成率領民間團體成立的國家級投資公司台杉投資,明年計畫成立AI科技基金,同時要吸引國外AI技術團隊在臺成立研發中心。

2019-12-27

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AI趨勢周報第114期:快又不漏字!微軟發表FastSpeech能更快產生逼真自然的語音

微軟發表FastSpeech仿真語音生成模型,可快速產生逼真的人類語音,解決語音合成速度緩慢的痛點。Google正式推出AutoML Natural Language,新增了PDF語意理解功能,還可支援5,000個分類標籤,訓練資料量最多可支援1百萬筆文件。Nvidia發表新一代深度學習加速的SDK TensorRT 7,透過優化的編譯器,來加速迴歸和Transformer模型的推論,比傳統CPU快10倍以上。

 

2019-12-19

| GitHub | 程式碼 | 自然語言 | 搜尋 | AI

GitHub發布CodeSearchNet語料庫以及挑戰賽,推動自然語言程式碼搜尋技術發展

GitHub為自然語言程式碼搜尋建立了基準模型,同時提供CodeSearchNet挑戰賽排行榜,讓研究人員競爭語義程式碼搜尋技術成果

2019-10-01

| google | 數位助理 | 自然語言 | 資料集 | AI

Google釋出兩神經語言對話資料集

Google強調自家資料集中的對話,保留了人類口語的特徵,可用於提升使用者與數位助理的對話品質

2019-09-10

| 教育部 | AI教育 | 臺大醫院 | 腦瘤 | Nvidia | BERT | SenseBERT | ViLBERT | 自然語言 | AI | IT周報

AI趨勢周報第97期:AI向下紮根!教育部推出中小學AI教材

配合108學年度新課綱,教育部釋出適合中小學的AI教案《和AI做朋友吧》電子版,預計9月提供線上AI教師培育班,12月將舉辦教師工作坊。

2019-08-17

| 臉書 | google | 自然語言 | 深度強化學習

語言如何形成?臉書和Google用深度強化學習研究自然語言現象

臉書和Google AI團隊打造了語言框架,透過深度強化學習,以溝通遊戲的方式讓程式代理人互動,研究自然語言的發展

2019-01-29

| google | 自然語言 | 問答系統

Google發布問答語料庫Natural Questions,匯集30萬條問題與人工註釋答案

Google收集自家搜尋引擎真實的問題查詢,搭配維基百科的資訊,為問答系統提供訓練資料集

2019-01-24

| Tableau | 大數據 | 自然語言

Tableau新Beta版釋出,開始支援PowerPoint輸出外,還能用自然語言執行查詢

新版的Tableau行動App,用戶可以利用行動裝置,即時瀏覽數據儀表板。同時,為了加強使用者的登入安全,現在該App已經支援生物特徵辨識機制,利用Touch ID或Face ID,即可以直接登入操作。

2018-10-25

| 微軟 | 增強學習 | 自然語言

以文字遊戲來訓練增強學習AI,微軟實驗室開源TextWorld框架

微軟開源的TextWorld包含遊戲產生器和遊戲引擎兩個元件,除了可以用來生成文字遊戲外,遊戲引擎具備簡單的推理演算法,能夠遊玩市面上的文字遊戲,供研究人員評估人工智慧。

2018-07-17

| 臉書 | AI | 自然語言

臉書讓AI用自然語言相互指路,正確率比人類還高

臉書人工智慧研究(FAIR)小組認為,人工智慧應該提升自然語言的理解,並增加對環境的理解,才能對於人類日常生活真正有幫助,而在Talk the Walk的研究,臉書實現了更多自然語言相互傳達理解的具體成果。

2018-07-12

| OpenAI | 非監督式學習 | 自然語言

OpenAI結合非監督式、監督式機器學習方法,大幅提升AI文字理解與推測能力

OpenAI提到,當有足夠龐大的訓練資料時,非監督式學習可以產生卓越的區別性特徵。雖然在不少應用的結果仍不敵純粹的監督式學習,但是不失為另一個研究方向。

2018-06-13