DeepMind 联合创始人加盟 Google AI【智能快讯】

Empathic Dialogues 数据集论文超详细解读 这项工作的贡献是:1) 发布了一个新的移情对话数据集作为一个新的基准;2) 实验表明,在这个数据集上的训练可以提高端到端的移情对话系统的性能。该数据集针对的是共情对话(共情回复)任务。图:共情回复的示例共情回复,即理解speaker话语中的隐含信息(如. feel proud),进而做出恰当的回复(如. 直接表示祝贺,而非追问对方),以提供对话者所期待的情绪反馈。共包含了超过25K段对话,每段对话都与32种不同的情感状态(Emotion)之一相关联,且每个对话都基于一个特定的情境(Situation)。图: 阅读详情

By 超神经

AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界,技术还是产品,AI 的新发现都源源不断,在带给我们全新视角的同时,也引起我们更深的思考。

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企业

DeepMind 联合创始人加入 Google AI

继劈柴哥接替 Alphabet 的 CEO 之后,Alphabet 在近日又迎来了另一项人事变动。

Alphabet 旗下的明星公司 DeepMind 的三位联合创始人之一 Mustafa Suleyman 宣布了将正式入职谷歌,或将负责 AI 政策方面的工作,并将和 Jeff Dean、Kent Walker 一起共事。

Suleyman 与 Demis Hassabis (现 DeepMind 首席执行官)以及 Shane Legg (现任首席科学家)于 2010 年共同创立了 DeepMind。他领导了该公司的医疗团队,为其提供了一条将其研究获利的途径。但在前段时间,DeepMind 的医疗团队已被纳入 Google Health。

来源:thenextweb.com

亚马逊使用机器学习进行自动欺诈检测

近日,亚马逊介绍了一款新工具 Amazon Fraud Detector ,以实时检测潜在的线上身份欺诈和支付欺诈。

据介绍,Amazon Fraud Detector 使用欺诈和合法交易的历史数据来构建、训练和部署机器学习模型,从而提供实时、低延迟的欺诈风险预测。

通过将模型训练、部署到完全托管的私有 API 端点,客户可以将新活动(例如注册或新购买)发送到 API 、接收包括风险评分的欺诈报告。根据报告,应用程序可以给出正确的行动(例如接受购买,或将其传递给人工审核),以此达到更快、更轻松地、更准确的欺诈检测。

来源:venturebeat.com

支付宝回应 App 出现的崩溃现象

昨日,有大量网友反应支付宝 App 出现短暂奔溃,出现无法登录、无法支付、无法收到验证码等问题。「支付宝崩了」等话题还登上了微博和知乎等平台的热榜。

对此现象,支付宝官方在微博做出了回应:称是机房网络出现了短暂抖动,影响了部分用户的使用体验。并表示一切已经恢复正常,大家的资金和信息安全不会受到影响。

来源:weibo.com

学界

MIT 以及代尔夫特大学研究团队

教导自动驾驶软件分辨「马路杀手」

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室,和代尔夫特大学认知机器人实验室的研究人员表示,他们已经弄清楚如何教导自动驾驶汽车辨别「马路杀手」。

在最近发表于《美国国家科学院院刊》上的一篇论文中,他们描述了一种将社会学和心理学转化为数学公式的技术,该技术可用于教授自动驾驶软件如何分辨「马路杀手」,以及仔细遵守道路规则的驾驶员。

研究人员表示,装备了这项技术的车辆,可以在两秒钟之内区分出两者,并可以利用这些信息来帮助决定如何在道路上前进。该技术将自动驾驶汽车对人类驾驶员决策的预测提高了 25%,从而使汽车的道路行驶性能提高了 25%(通过一项涉及合并到计算机模拟中的测试来衡量)。

来源:wired.com

科学家用 R-CNN 进行面部皮肤癌检测

近日,来自韩国延世大学医学院,LG 科学园等机构的研究团队,在皮肤病学杂志

上发表了一篇题为《基于区域卷积神经网络的面部角化细胞性皮肤癌检测》的研究。

在这项诊断研究中,通过 R-CNN (区域卷积神经网络)的协助,研究者用 1,106,886 个影像图片训练了神经网络,以定位和诊断恶性肿瘤。

该研究结果表明,模型能够检测可疑病变并显示恶性评分并给出可能的诊断(178个疾病类别),算法的 F1 评分和 Youden 指数评分(评价筛查试验真实性的指标),超过了 20 位非皮肤科医生,并和 13 位专业皮肤科医生相当。

来源:reddit.com

新奇

计算机科学家用智能算法预测雨林下一个毁林地点

计算机科学家 David Dao 开发了智能算法,该算法使用雨林的卫星图像和无人驾驶飞机图像,来预测下一个毁林地点。

今年夏天,亚马逊地区烧毁的雨林的图像被人们铭记在心,大众可能会提出一个问题:我们到底损失了多少森林?试图回答这个问题的人,也包括计算机科学家 David Dao,他是苏黎世联邦理工学院计算平台研究所 DS3Lab 的博士研究生。

他开发了可以自动分析卫星和无人机图像的智能算法,这有助于揭示森林覆盖率在哪里降低以及其下降的程度,甚至可以预测,在不久的将来雨林将消退的地方,诀窍在于算法如何读取图像。Dao 在本周的马德里气候会议上介绍了他的研究,并将于 2020 年 1 月在智利启动一个试点项目。

来源:techxplore.com

新型机器人可让你远程监视你的猫

并跟踪其每日步数

最近在 Kickstarter 上推出的 Ebo,是一款可以将宠物高清视频直接流传输到手机,甚至可以跟踪你家的宠物日常步数的机器人。

它或许并不能完全代表宠物技术的新概念,但确实将以前见过的许多产品的功能结合了起来。它不仅可以移动,并且可以结合灯光、声音和头上的「羽毛」,和喷出来的蒸汽娱乐你的宠物。

它还可以实时播放 1080p 高清摄像机的镜头,拍摄照片和视频,并在与宠物的项圈配对时告诉主人他们的猫咪每天进行了多少运动。换句话说:这是一个非常完整的宠物监视包。用户甚至可以为 Ebo 设置活动时间表。该公司表示,当电池电量耗尽时,该机器人能够自动返回充电站。

来源:theverge.com

技术

OpenAI 发布最新研究—Deep Double Descent

近日 OpenAI 在官方博客中发布一项研究:深度双重下降,有望加强对深度学习任务的理解和研究。

科研人员发现,在 CNN、ResNet、Transformer等深度学习任务中,性能的变化并不是单一的,随着模型变大、数据增多及训练时长增加,性能会呈现出提高--降低—再提高的变化趋势,即「Deep Double Descent」。该现象在执行深度学习任务时普遍存在,目前原因尚不明确。

来源:openai.com

Facebook 发布 NLP 新基准及数据集

近日,Facebook AI 发布了一项人机对话新基准及数据集,极大提高了对话模型的同理心。

在论文中,研究人员介绍了共情对话的新基准,并且发布了数据集 EmpatheticDialogues。

EmpatheticDialogues 包括 25000 条带有情感标签的对话,通过该数据集训练的对话模型与以前的模型相比,更具有同理心。相关人员表示,接下来将致力于在保证机器人具有同理心和共情能力的同时,满足对话者的需求。

来源:ai.facebook.com

—— 完 ——

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机器人入门实战:用 ROS2 和 Gazebo 先把差速车 URDF 跑起来,再做一版 SLAM 建图(含教学手册与源码骨架)

原创教学资源包(VIP专属)。围绕机器人开发项目实战搭建可复现闭环:用差速车 URDF 把 base_link、左右轮和激光连杆的关节树写自洽,配一间教学库房的 Gazebo 世界与 launch 骨架;再提供一版合成二维占用栅格建图,对比纯里程计写入和扫描匹配修正,用来分辨 odom 系漂移与 map 系 SLAM 输出。内含中文实战手册与可 make 抽检的 ROS 2 源码骨架。实现均为教学桩,注释标明不是完整 Navigation2 栈,不能替代实机传感器标定,也不是 Cartographer / slam_toolbox 的生产方案。 使用方法:解压后进入 src/ 目录(需 Linux、Python 3;不必安装 ROS 2 或 Gazebo 也能抽检)。先执行 make clean && make test,或运行 python3 scripts/smoke_test.py,看到 ALL SMOKE TESTS PASSED 后再阅读手册.md、README.md 与源码注释。若本机已安装 ROS 2 Humble/Jazzy 与 Gazebo,再把 src/diffbot_slam_tutor 放入工作空间,按 README 中「读者本地环境再跑」的 launch 命令启动仿真。细节见手册.md 与 src/README_SRC.txt。 适合作为成长任务「机器人开发项目实战」的自制合规 VIP 资源上传。建议售价 9.90 元。模型与数据均为虚构示例,不含刷量、搬运或真实个人信息。

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两路半桥LLC谐振变换器软开关Simulink仿真(模拟谐振参数不同、分裂电容)

内容概要:本文介绍了“两路半桥LLC谐振变换器软开关Simulink仿真”资源包,重点在于基于Simulink平台对两路半桥LLC谐振变换器进行高精度建模与动态仿真,特别考虑了谐振参数不一致及分裂电容等非理想工况对系统性能的影响。该仿真模型不仅涵盖了主电路拓扑、软开关实现机制与谐振网络设计,还深入分析了不同参数配置下系统的启动特性、稳态效率、动态响应及软开关条件的满足情况。通过参数扫描与对比仿真,帮助用户掌握LLC变换器的关键设计要素与优化方法,具备较强的工程指导价值和科研教学意义。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生,以及从事高频开关电源、新能源变换器、车载充电机等领域的研发工程师和技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握两路并联半桥LLC谐振变换器的建模与仿真方法;② 理解软开关技术在提升变换器效率与降低EMI方面的关键作用;③ 分析谐振参数偏差与分裂电容结构对系统均流特性、增益曲线及软开关范围的影响;④ 支持科研项目中的拓扑验证、控制策略开发与故障工况分析; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型与配套说明文档进行学习,重点关注谐振腔参数设置、驱动时序设计及软开关波形观测;可通过调整谐振电感、电容值或引入参数失配,观察系统行为变化,深入理解LLC变换器的稳定边界与优化设计原则。

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