隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮推進(jìn)，AI模型與算法分布式、分散式的需求越來(lái)越突出，而不同算法與模型之間的有機(jī)結(jié)合，也成了實(shí)際應(yīng)用中的主流選擇。除此之外，多模態(tài)、無(wú)監(jiān)督、可解釋性、自學(xué)習(xí)、自演化等等都是當(dāng)下AI領(lǐng)域需要重點(diǎn)關(guān)注的研究方向。

那么，這些AI領(lǐng)域的“靈魂”特性究竟有了哪些新的進(jìn)展？國(guó)內(nèi)外各大AI巨頭又是如何將模型性能在實(shí)際落地中發(fā)揮到極致的呢？想要了解人工智能算法模型的發(fā)展與前沿探索，AISummit“算法模型的創(chuàng)新之道”專(zhuān)場(chǎng)不容錯(cuò)過(guò)！

峰會(huì)專(zhuān)場(chǎng)

8月6日-7日，AISummit全球人工智能技術(shù)大會(huì)將在大會(huì)官網(wǎng)以線上直播形式如期舉辦，預(yù)計(jì)10萬(wàn)人參會(huì)。本屆大會(huì)以"驅(qū)動(dòng)?創(chuàng)新?數(shù)智"為主題，主要面向科技企業(yè)的中高端技術(shù)管理者及技術(shù)從業(yè)者、數(shù)智化轉(zhuǎn)型的企業(yè)管理者以及對(duì)人工智能領(lǐng)域感興趣的人士及創(chuàng)業(yè)者。大會(huì)也將邀請(qǐng)等近百位知名互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)的技術(shù)精英、數(shù)智化轉(zhuǎn)型期的傳統(tǒng)企業(yè)的管理者、前沿學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)專(zhuān)家學(xué)者，共同論道人工智能的行業(yè)驅(qū)動(dòng)力，研討人工智能的前沿創(chuàng)新技術(shù)，共話人工智能時(shí)代下的"數(shù)智"浪潮。

本期AISummit大會(huì)上，“算法模型的創(chuàng)新之道”專(zhuān)場(chǎng)中，由來(lái)自字節(jié)、快手、阿里達(dá)摩院、騰訊的多位業(yè)內(nèi)的資深技術(shù)負(fù)責(zé)人、專(zhuān)家從業(yè)務(wù)實(shí)踐的角度，分享機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型創(chuàng)新的先進(jìn)案例與技術(shù)思考。

議題詳情

議題一：字節(jié)AI機(jī)器翻譯技術(shù)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

主講人：王明軒 字節(jié)跳動(dòng) AI Lab機(jī)器翻譯負(fù)責(zé)人

內(nèi)容預(yù)告：

如今機(jī)器翻譯已經(jīng)能夠應(yīng)用于信息發(fā)布、信息交流等多個(gè)場(chǎng)景，人工智能技術(shù)提高了信息內(nèi)容的創(chuàng)作，但機(jī)器翻譯仍然面臨著一些挑戰(zhàn)，如稀缺資源的翻譯、多語(yǔ)言翻譯、篇章翻譯等。但是提升數(shù)據(jù)量、建立統(tǒng)一的表示以及創(chuàng)造新的機(jī)器翻譯范式等方向依舊是未來(lái)需要解決的機(jī)器翻譯方向的問(wèn)題。

本次分享由字節(jié)跳動(dòng) AI Lab機(jī)器翻譯負(fù)責(zé)人  王明軒帶來(lái)字節(jié)AI機(jī)器翻譯技術(shù)的應(yīng)用以及未來(lái)機(jī)器翻譯所需面對(duì)的挑戰(zhàn)。

議題二：快手短視頻推薦的端上重排系統(tǒng)

主講人：丁煒杰 快手高級(jí)算法專(zhuān)家

內(nèi)容預(yù)告：

主流的部署在云端的推薦系統(tǒng)，可以做到分鐘級(jí)的近實(shí)時(shí)，而部署在端上的推薦系統(tǒng)，得益于其鏈路特點(diǎn)，可以做到秒級(jí)反饋的實(shí)時(shí)。

本次分享從幾個(gè)方面介紹端上實(shí)時(shí)重排在快手短視頻推薦系統(tǒng)的應(yīng)用和創(chuàng)新工作：

（1）端上重排系統(tǒng)的特色基礎(chǔ)架構(gòu)，在極小的算力和帶寬限制下，云端結(jié)合的模型選型方案；

（2）端上重排系統(tǒng)的特色建模方式，在極小的參數(shù)空間限制下，特征工程和模型結(jié)構(gòu)的精細(xì)化處理，單點(diǎn)預(yù)估的AUC評(píng)估顯著優(yōu)于已公開(kāi)的SOTA算法;

（3）端上重排系統(tǒng)的特色排序機(jī)制，在極小的候選空間限制下，listwise排序方案的精細(xì)化處理。

議題三：阿里大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型實(shí)踐

主講人：李永彬 阿里達(dá)摩院 資深算法專(zhuān)家、對(duì)話智能技術(shù)負(fù)責(zé)人

內(nèi)容預(yù)告：

如何將人類(lèi)知識(shí)注入預(yù)訓(xùn)練模型，讓知識(shí)和數(shù)據(jù)有機(jī)融合，一直是AI研究中的難題。而一個(gè)模型只能解決一項(xiàng)任務(wù)，通用性差又是AI的一個(gè)大問(wèn)題。

那預(yù)訓(xùn)練模型可能是破解之道，它能舉一反三，解決多種任務(wù)。

不過(guò)，知識(shí)注入并不容易，由于從數(shù)量級(jí)來(lái)說(shuō)，知識(shí)遠(yuǎn)小于無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單混合容易導(dǎo)致知識(shí)被淹沒(méi)，或者出現(xiàn)嚴(yán)重的過(guò)擬合。

利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型注入知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)與數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，會(huì)是解決在人機(jī)對(duì)話領(lǐng)域中將知識(shí)注入預(yù)訓(xùn)練模型的第一種解決方案。

本次分享由 阿里達(dá)摩院 資深算法專(zhuān)家、對(duì)話智能技術(shù)負(fù)責(zé)人 李永彬帶來(lái)阿里大規(guī)模與訓(xùn)練對(duì)話模型的實(shí)踐講解，如何使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)將標(biāo)注的人類(lèi)知識(shí)注入預(yù)訓(xùn)練對(duì)話模型，探索知識(shí)和數(shù)據(jù)融合的新路徑。

議題四：視頻內(nèi)容理解的探索與發(fā)展 

主講人：謝曉輝 騰訊 在線視頻技術(shù)專(zhuān)家

內(nèi)容預(yù)告：

所有在 AI 領(lǐng)域深耕的人都會(huì)發(fā)現(xiàn)語(yǔ)義的鴻溝是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，需要借助知識(shí)圖譜等技術(shù)，來(lái)幫助整個(gè)AI認(rèn)知取得新進(jìn)展。

本次分享，由來(lái)自騰訊的在線視頻技術(shù)專(zhuān)家謝曉輝帶來(lái)視頻內(nèi)容理解的前沿探索與發(fā)展情況分享。內(nèi)容包含視頻內(nèi)容理解技術(shù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)，以及視頻內(nèi)容理解在騰訊業(yè)務(wù)的最新實(shí)踐。

預(yù)約方式

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