幾十年以前,人工智能還只是實驗室里束之高閣的研究項目。伴隨著自然語言理解、機器學習和人工神經網絡的發(fā)展,對于人工智能的研究進入了飛速發(fā)展的階段,而互聯(lián)網、大數(shù)據、物聯(lián)網的發(fā)展,讓人工智能研究得以進一步商品化。
Cortana,便是人工智能在當下最佳的表現(xiàn)形態(tài),她讓Windows Phone變的更加易用與人性化。微軟為Cortana進行了長時間的籌備,整個研發(fā)過程,研發(fā)團隊特意找來了一些真實生活中的助理工作者做交流,了解這項工作的本質和這類工作者的特有屬性,正是為了讓Cortana具備助理的能力同時又令其表現(xiàn)出真正的人類氣息。
比起其他初級的語音智能搜索,Cortana更像一個智能的私人語音助理。Cortana的出現(xiàn)真的如Halo(光暈)游戲中士官長的助理一樣,讓每一位Windows Phone用戶都成為士官長,而Cortana將會幫你處理瑣碎的事情,幫忙制定的你日程,甚至主動給你推送你感興趣的信息。
據悉,Cortana將作為Window Phone上的智能助理登陸Windows Phone 8.1設備。即便是沒有任何技術背景的人,也能夠毫無障礙的和Cortana進行互動、對話, Cortana也能夠在獲得用戶許可的情況下,成為用戶貼心的智能助理。
Cortana的出現(xiàn),意味著人工智能的實際運用將迎來一個新的春天。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據不同問題靈活調整內部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質量視頻,延遲僅0.76秒,質量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。