| AI | 語音辨識 | 圖文生成 | Transformer | 自監督 | 抓臭蟲 | 微軟 | IT周報

AI趨勢周報第184期:會聽也會讀唇語!Meta AI研究院開源新模型讓語音辨識更精準

Meta AI研究院用Transformer打造出能聽又能讀唇語的語音辨識模型;百度推出中文界最大跨模態圖文生成預訓練模型「文心ERNIE-ViLG」;微軟用自監督AI抓程式碼臭蟲,效能提高3成;蘋果打造最大的室內3D場景AR資料集。

2022-01-13

| CIO必看10大趨勢 | AI | Transformer | 多模態AI | 多任務AI | 企業流程虛實整合

【展望後疫2022年新趨勢5】多任務多模態AI加速商品化,企業流程虛實整合有更多新選擇

原為NLP而生的Transformer架構,在2021年不斷被科技巨頭證實能同時處理圖文、影片等多模態能力,微軟、Line也紛紛預告要用來打造企業級AI服務。展望2022年,企業將見到多任務多模態AI服務的新選擇

2021-12-30

| 吳恩達 | 多模態AI | Transformer | 語言模型 | 達摩院 | 趨勢預測 | IT周報

AI趨勢周報第182期:吳恩達看2022年AI趨勢:多模態AI起飛

吳恩達提出2022年AI趨勢預測,多模態AI將起飛、參數破兆模型會更多、AI生成音檔將成主流;理解力媲美高中生!DeepMind無心插柳柳成蔭,造出超大語言模型Gopher;微軟用Transformer打造通吃多種CV任務的多模態AI,還用來優化Azure認知服務;阿里達摩院發表2022年科技趨勢預測:綠能AI崛起

2021-12-30

| 封面故事 | AI | YOLOv4 | 王建堯 | 中研院資訊所 | 廖弘源 | YOLOR | 物件偵測 | AIoT | 邊緣即時偵測 | Transformer

【冠軍模型接班人,整合顯隱性知識架構】不只物件偵測快又準,YOLOR能一心多用秒解多任務

中研院另一新作YOLOR今年5月問世,再次拿下COCO排行榜冠軍,展現臺灣AI實力。特別的是,它不再只是物件偵測,而是各種CV任務都通吃

2021-12-13

| IT週報 | 微軟 | OCR | Transformer | JupyterLab | 臨近降水預測 | Deepmind | 國泰金控 | AutoML | Graph

AI趨勢周報第178期:OCR新突破!微軟用Transformer訓練出高階OCR工具,手寫、影印辨識都行

微軟發表最新OCR研究成果,單用Transformer通吃影像辨識和文字生成;台電聯手工研院打造國產戶外巡檢機器人,自動化程度更高!資料科學工具JupyterLab有桌面版了;IBM聯手Linux基金會啟動AI儲存庫專案MLX,要解決模型資料交換挑戰。

2021-10-07

| Nvidia | TensorRT 8 | 稀疏性 | 量化感知訓練 | SDK | Transformer

Nvidia推出新一代推論開發軟體TensorRT 8,用於BERT-Large模型最佳化推論只要1.2毫秒

Nvidia宣稱,若以新一代的深度學習推論軟體開發套件TensorRT 8,最佳化超大Transformer模型BERT-Large,並部署在V100上執行,只要1.2毫秒就能完成推論。相較於TensorRT 7,不僅推論時間快一倍、推論準確性也提升一倍

2021-07-21

| Line | NLP | 事實查核 | 假新聞 | BERT | Transformer | 一起抗疫靠IT

疫情假新聞滿天飛,Line如何用AI加速事實查核?

Line臺灣兩年前就聯手行政院和4家事實查核機構,成立訊息查證中心,來提供正確的新聞資訊。面對疫情間湧出的大量待查核新聞,Line用兩套NLP模型來加速,一套SBERT用來比對文章近似度,判斷是否為已查核的新聞,若未查核,就用另一套ELECTRA來自動分類文章,派送給領域專家查證。

2021-07-20

| NLG | KKLab | Lyricist.ai | AI作詞 | 雲端SaaS | Transformer

KKLab發表雲端作詞AI工具,下一步更要將核心技術NLG擴大應用到社群貼文生成上

KKLab也加入AI作詞技術的研發,根據近千萬筆華語歌詞、古今詩詞、社群即時流行語等文本資料,以及自然語言處理框架Transformer,訓練出核心NLG模型,以此開發出歌曲填詞輔助AI工具Lyricist.ai

2021-07-13

| IT週報 | AI | 企業AI | 底層架構 | 人才 | google | Transformer | NLP | OpenAI

AI趨勢周報第169期:KPMG全美950家企業AI大調查:人才是挑戰、多數還沒建好AI底層架構

KPMG對全美950家、年收達10億美元的企業進行AI調查,發現AI挑戰仍是人才技能,但大多數CXO比經理等級主管還要樂觀,認為員工具備足夠AI技能,另一個挑戰是選對工具、建立底層架構;Google屢屢突破NLP天花板,發表比BERT強1,000倍的模型;OpenAI推出AI新創基金專案。

2021-05-29

| google | 語言模型 | Transformer

Google發表可讓查詢更加精準快速的語言模型MUM

MUM採用Transformer架構,並經過75種語言和多種任務訓練,可以更全面理解世界,快速解決用戶的查詢任務

2021-05-21

| google | Transformer | 聊天機器人 | Chatbot | AI | 對話AI

Google發表可談論無限主題的對話AI模型LaMDA

應用LaMDA模型的聊天機器人,能夠以自由流動的方式處理無數個話題,有別於過去的聊天機器人,僅能處理預定義的狹隘對話路徑

2021-05-19

| AI | 臉書 | Transformer | 自監督學習 | 影像辨識 | NLP | AWS | 迷你賽車 | 材料分析

AI趨勢周報第167期:臉書新模型融合自監督和Transformer,不需標註資料還能揪出複製圖

臉書融合自監督學習和Transformer優點,設計一套DINO演算法,用這個方法訓練出來的ViT模型,能準確辨識圖片和影片中的物件,也能進行語意分割;甲骨文推出分析雲服務,強化ML模型可解釋性,也能用自然語言進行搜尋; MIT新材料分析AI工具,靠一張外觀照片就能估算出材料壓力。

2021-05-05