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、滴滴研究院院長何曉飛;機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國際領(lǐng)軍人物、滴滴研究院副院長葉杰平;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。初賽成績排名前50名(含并列)的隊(duì)伍將進(jìn)入決賽;決賽成績排名前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)10萬美金。
值得注意的是,滴滴將開放國內(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)測問題”,供需預(yù)測的目標(biāo)是準(zhǔn)確預(yù)測出給定地理區(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,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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騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
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