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InfoQ(Information Queue)是一个在线新闻/社区网站,旨在通过促进软件开发领域知识与创新的传播,为软件开发者提供帮助。

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    字节跳动在联邦学习领域的探索及实践

    数据是人工智能时代的石油,但是由于监管法规和商业机密等因素限制,"数据孤岛"现象越来越明显。联邦学习(Federated Learning)是一种新的机器学习范式,它让多个参与者可以在不泄露明文数据的前提下,用多方的数据共同训练模型,实现数据可用不可见。本文,InfoQ 经授权整理了字节跳动联邦学习系统架构师解浚源近期在...

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    解读智能语音技术的2020:跨语种语音技术成高频关键词,商业化“加速度”落地

    2016 年,深度学习和深度神经网络的突破使得智能语音识别的准确率第一次达到了人类水平,也促使智能语音技术进入到落地阶段。尤其是近几年,语音识别技术逐渐走向成熟,在万物互联趋势下,智能语音技术在教育、金融等各个行业落地日益深入。2020 年,智能语音赛道的发展态势如何,有哪些重大的技术突破,在各行业有哪些...

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    解读自动驾驶的2020:从硬件角度看,无人车商业化落地难在哪?

    在电动化、智能化、网联化、共享化的趋势下,自动驾驶技术的发展对车辆与硬件的形态提出了新的要求。在车规、量产、安全、性能、成本五大难题的压力下,车辆与硬件应该如何挑战与应对?本文将从车辆平台、传感器技术、硬件系统、集成与测试验证等方面展开剖析。

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    解读自然语言处理的2020年:“大力出奇迹”的GPT-3证明了大算力、大模型的价值

    2019 年,自然处理领域最受关注的模型便是 BERT。这一年,各大公司和高校陆续发布了自己的预训练语言模型,如:Facebook 发布的 RoBERTa,CMU 发布的 XLNet,Stanford 发布的 ELECTRA,还有百度的 ERNIE 模型等,不断刷新自然语言理解任务的最高表现。2020 年,我们又迎来了 GPT-3 的发布,该模型自出现便引起了开发者圈...

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    9位专家研判:人工智能、数据科学、深度学习研究在 2020 年的突破与 2021 年趋势展望

    过去一年里,人工智能、数据科学、机器学习研究有哪些重大进展?在接下来的 2021 年又有哪些主要趋势?

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    互联网首位全国劳模贾磊:从业20年,谈谈我眼中语音技术的过去、现在和未来

    在国内,谈到智能语音技术,肯定绕不开一个人,那就是现任百度语音首席架构师贾磊,他是智能语音界举足轻重的 AI 大牛,于 2010 年加入百度,组建了百度语音团队,主导研发了百度语音识别和语音合成等一系列百度自有知识产权的语音核心技术。2016 年短暂创业后又回归百度,主持研发了小度智能音箱的远场语音交互系统、小...

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    腾讯李晓森:智能图平台将成为各领域“智能”的基础能力

    互联网每天都会产生海量的数据,而数据和数据之间又存在着错综复杂的关系,这种关系的复杂给企业管理增加了难度。利用图技术来解决数据之间复杂性的方式已经无处不在。腾讯在 QQ、微信、支付、游戏等场景积累了丰富多样的图数据,这些图数据蕴藏了巨大的价值。但是,腾讯又是如何将图技术应用到业务实践中?智能图平台技...

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    DurIAN:基于时序注意力神经网络的语音合成系统

    随着深度学习技术的兴起和快速发展,以语音识别和合成为代表的语音处理技术得到了极大的飞跃,语音交互逐渐成为人机交互中的一个主流方式。而作为人机语音交互的出口,语音合成的效果直接影响到人机交互到体验,一个高质量的、稳定的语音合成系统能够让机器更加地拟人化,使人机交互过程更加自然。近年来,相比于传统的...

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    一位前ARM工程师对RISC-V的批评

    本文最初完成于几年之前,彼时作者正在 ARM 公司担任执行核心验证工程师职位。作者当时的工作深入或围绕多种处理器核心,而文中提到的观点深受这些经验的影响,换句话说,这些观点存在不同程度的偏见。作者依旧坚持认为 RISC-V 的设计并不完美,但同时也承认,如果现在需要搭建一个 32 或 64 位的 CPU,他在实现构建时也...

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    基于RNN Transducer端到端语音识别的最小贝叶斯风险训练

    端到端语音识别技术将语音识别系统中的各个组件整合至同一个神经网络框架中,与传统语音识别系统相比具有建模简洁,赋能组件之间联合优化以及系统占用空间小等优点,近几年逐渐成为语音识别领域里最重要的研究方向之一。现有的端到端语音识别系统主要包括基于 Connnectionist Temporal Classification (CTC),基于 Seque...

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    星环科技杨一帆:知识图谱的构建之路我们只走完了前半程

    作为人工智能的一个重要研究领域,知识图谱的研究和发展已经走过了最初级的阶段。那么,知识图谱解决哪些其他技术无法解决的问题呢?它又面临着哪些新的挑战?

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    是时候结束 BERT 学了

    本文最初发表于 Medium 博客,经原作者 Walid Saba 博士授权,InfoQ 中文站翻译并分享。

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    一文读懂自然语言处理实战之卷积神经网络

    为什么在 NLP 分类任务中选择 CNN 呢? 它的主要好处是高效率。在许多方面,由于池化层和卷积核大小所造成的限制 (虽然可以将卷积核设置得更大),会导致丢弃大量的信息,但这并不意味着它们不是有用的模型。大家已经看到,利用 CNN 能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感,即使依赖 Word2vec 词嵌入,CNN 也可...

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    为什么90%的机器学习模型从未应用于生产?

    时代变幻莫测,仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下,投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就可以理解了。但有一个问题。公司不能只是把钱砸在数据科学家和机器学习工程师身上,就希望可以有奇迹发生。据 VentureBeat 报道,大约 90% 的机器学习模型从未投入生产。换句话说,数...

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    爱奇艺技术总监朱俊敏:奇观识别方案从云迁移到端的探索和实践

    近年来,各类短视频、视频应用如雨后春笋般涌现, “AI+ 视频"的模式也是近期的热点方向。奇观是爱奇艺原创推出的 AI 创新应用产品,它融合了多模态人物识别、卡通角色识别、台词实体抽取、BGM 识别等 AI 技术,支持用户在观影过程中识别视频中的明星人物、卡通角色、背景音乐和台词梗等视频内信息。为了进一步了解爱奇艺...

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    端上智能在快手上下滑推荐实现APP时长+1%的应用实践

    端上智能是相对于云计算人工智能应用 (如推荐、搜索) 的概念:如工业界成熟的推荐系统方案,几乎都是通过云计算的算力,在海量候选集中搜索用户感兴趣的 Feed,并通过复杂的精排模型 (百亿至千亿级参数规模) 将排序 Top 的 Feeds 列表发送给智能手机终端。智能手机终端在这个过程中,只是对云端下发的 Feeds 列表进行渲...

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    TinyML:下一轮人工智能革命

    人工智能的一个趋势是正快速从“云端”走向“边缘”。TinyML 是在海量的物联网设备端微控制器上实现的人工智能,有望在未来几年内,成为人工智能在工业领域的重要新应用。边缘设备往往计算资源和电量受限,对功耗极为敏感。在此类设备上实现人工智能模型,面临着新的挑战,也提出了新的应用。本文是 TinyML 系列文章中的第一...

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    模型预测准确率高达94%!利用机器学习完美解决2000亿美元库存难题

    本文最初发表于 Towards Data Science 博客,经原作者 Fabrizio Fantini 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。

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    字节跳动破局联邦学习:开源Fedlearner框架,广告投放增效209%

    作为分布式的机器学习范式,联邦学习能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,挖掘数据价值。

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    从硅谷到小米,崔宝秋的25年开源人生

    InfoQ 特别面向新一代信息技术领域技术中坚群体正式推出的「中国技术力量」之「开源创新 30 人」栏目持续进行中,本期嘉宾是小米集团副总裁、集团技术委员会主席崔宝秋。

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2020年03月30日 加入
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