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(kāi)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(guò)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(kāi)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(kāi)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(wèn)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(lái)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(lái)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(guò)90億次。面對(duì)如此龐雜的數(shù)據(jù),需要通過(guò)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(wèn)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(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師和移動(dòng)開(kāi)發(fā)者。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。