5月18日消息,滴滴出行宣布Di-Tech算法大賽于今日中午12:00正式開賽,本次大賽冠軍將獲得高達(dá)10萬(wàn)美元獎(jiǎng)金,而賽題挑戰(zhàn)成功者還將直接獲得滴滴出行的面試機(jī)會(huì)。滴滴出行此番巨額獎(jiǎng)金面向全球?qū)ふ覕?shù)據(jù)狂人,對(duì)技術(shù)人才通過自主學(xué)習(xí)掌握行業(yè)前沿技術(shù)將是極大鼓勵(lì)。
本次大賽的評(píng)委陣容豪華,包括人工智能科學(xué)家、滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛;機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際領(lǐng)軍人物、滴滴研究院副院長(zhǎng)葉杰平;優(yōu)達(dá)學(xué)城創(chuàng)始人、GoogleX創(chuàng)始人Sebastian等。大賽也得到了Google研究院院長(zhǎng)Peter Norvig以及數(shù)據(jù)科學(xué)家Katie Malone的支持和指導(dǎo)。
據(jù)悉,整個(gè)賽程分為初賽、實(shí)名認(rèn)證、決賽、答辯四個(gè)環(huán)節(jié),為期一個(gè)月的初賽于北京時(shí)間5月18日中午12:00正式拉開序幕,選手登陸算法大賽官網(wǎng)(research.xiaojukeji.com)即可在線參加比賽。初賽成績(jī)排名前50名(含并列)的隊(duì)伍將進(jìn)入決賽;決賽成績(jī)排名前10名的隊(duì)伍進(jìn)入線下答辯環(huán)節(jié),最終角出冠亞季軍以及最佳答辯、最有潛力等獎(jiǎng)項(xiàng),獎(jiǎng)金最高將達(dá)10萬(wàn)美金。
值得注意的是,滴滴將開放國(guó)內(nèi)真實(shí)的出行數(shù)據(jù),用最炙手可熱的研究課題,向算法天才征集更聰明的解決方案,并且該解決方案還將有機(jī)會(huì)應(yīng)用于“滴滴出行”產(chǎn)品端,直接改變?nèi)驍?shù)億用戶的出行體驗(yàn)。
本次大賽賽題為“解決出行行業(yè)供需預(yù)測(cè)問題”,供需預(yù)測(cè)的目標(biāo)是準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出給定地理區(qū)域在未來某個(gè)時(shí)間段的出行需求量及需求滿足量。調(diào)研發(fā)現(xiàn),同一地區(qū)不同時(shí)間段的訂單密度是不一樣的,例如大型居住區(qū)在早高峰時(shí)段的出行需求旺盛,而商務(wù)區(qū)則在晚高峰時(shí)段的出行需求旺盛。如果能預(yù)測(cè)到在未來的一段時(shí)間內(nèi)某些地區(qū)的出行需求量比較大,就可以提前對(duì)營(yíng)運(yùn)車輛提供一些引導(dǎo),指向性地提高部分地區(qū)的運(yùn)力,從而提升乘客的整體出行體驗(yàn)。
之所以給出這樣的題目,滴滴相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,截至目前,滴滴出行平臺(tái)日均需處理1100萬(wàn)訂單,需要分析的數(shù)據(jù)量達(dá)到50TB,路徑規(guī)劃超過90億次。面對(duì)如此龐雜的數(shù)據(jù),需要通過不斷升級(jí)、完善與創(chuàng)新的云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù),從而保證數(shù)據(jù)分析及相關(guān)應(yīng)用的穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)高頻出行下的運(yùn)力均衡。供需預(yù)測(cè)就是其中的一個(gè)關(guān)鍵問題。
據(jù)介紹,Di-Tech算法大賽由滴滴研究院主辦,合作方是硅谷的IT在線教育“獨(dú)角獸”優(yōu)達(dá)學(xué)城(Udacity),后者為參賽者提供學(xué)習(xí)資源和技術(shù)指導(dǎo)。此前4月18日,滴滴出行宣布同優(yōu)達(dá)學(xué)城達(dá)成戰(zhàn)略合作引發(fā)業(yè)界眾多聯(lián)想??偛吭诠韫鹊膬?yōu)達(dá)學(xué)城有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),它和Google、Facebook、亞馬遜等全球頂尖的科技企業(yè)合作推出的認(rèn)證項(xiàng)目“納米學(xué)位”,將學(xué)員培養(yǎng)為頂級(jí)的網(wǎng)站開發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師和移動(dòng)開發(fā)者。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)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(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。