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万炮捕鱼:相同空间为不同场景提供相同的多模态模型

时间:2022/9/19 8:24:06   作者:   来源:   阅读:17   评论:0
内容摘要:传统人工智能,如著名的阿尔法狗(AlphaGo),在某些领域已经“孤独而失败”。然而,北京德火科技有限公司技术总监李燕表示,人工智能技术在许多行业的应用仍处于相对早期的阶段,距离科幻电影中设想的各种人工智能应用还很远。在王金桥看来,虽然人工智能一直发展到现在,虽然取得了很多突破和进步,但仍然存在三个主要的局限性:第一,...

传统人工智能,如著名的阿尔法狗(AlphaGo),在某些领域已经“孤独而失败”。然而,北京德火科技有限公司技术总监李燕表示,人工智能技术在许多行业的应用仍处于相对早期的阶段,距离科幻电影中设想的各种人工智能应用还很远。

在王金桥看来,虽然人工智能一直发展到现在,虽然取得了很多突破和进步,但仍然存在三个主要的局限性:第一,人工智能模型的功能单一,一个模型只能解决一个任务;其次,人工智能模型的训练依赖于大量的样本。如果样本支持不足,训练将无法进行。以人脸识别数据库Webface的训练为例,训练一个可用的模型需要2.6亿张图像;最后万炮捕鱼,人工智能模型泛化能力较差,不能广泛应用于应用场景。

“我们一直在追求如何解决当前人工智能的‘一种特定使用’问题,基于自监督学习的多模态预训练模型是目前重要的发展路径。”王金桥说。

自监督学习是指从大规模非监督数据中挖掘隐性监督信息进行训练,为下游任务获取有价值的表征。与传统深度学习相比,它是一种更贴近人类的学习方法。

“能否在相同维度、相同空间为不同场景提供相同的多模态模型,摆脱‘一专一能’,是实现人工智能泛化的基础。”王金桥说。“子洞太初”可以实现图像、文字、声音等不同形态的统一表现和学习,突破了目前AI技术的局限,具有一些类脑的特征,从“一专一能”向“多专多才”转变。


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