CNET科技資訊網(wǎng) 9月13日 北京消息: 今天,百度宣布成立獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)投資公司(簡(jiǎn)稱百度風(fēng)投,Baidu Venture),李彥宏將親自出任董事長(zhǎng),并參與重要項(xiàng)目的評(píng)估判斷。百度方面表示,新成立的百度風(fēng)投將專注于人工智能,以及AR、VR等下一代科技創(chuàng)新項(xiàng)目,集中投資于早期項(xiàng)目,第一期基金規(guī)模將達(dá)2億美金。
百度是全球互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中最早在人工智能方面進(jìn)行大力度投入的公司,早在2013年初就成立了深度學(xué)習(xí)研究院,并于2014年聘請(qǐng)全球人工智能方面的領(lǐng)軍人物吳恩達(dá)加盟,擔(dān)任百度首席科學(xué)家。近年來(lái),百度將15%左右的營(yíng)業(yè)收入投入到技術(shù)研發(fā)上,先后成立了大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室、深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室和硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室。積極和全方位的研發(fā)投入,也讓百度在人工智能領(lǐng)域成果顯著,在語(yǔ)音、圖像及無(wú)人駕駛等眾多技術(shù)領(lǐng)域都達(dá)到了全球領(lǐng)先的水平,其中百度語(yǔ)音技術(shù)入選MIT科技評(píng)論雜志評(píng)出的“2016年全球十大突破技術(shù)”,百度也被該雜志評(píng)選為全球最具智慧的公司排行榜第二位。
李彥宏近期多次向業(yè)界指出,互聯(lián)網(wǎng)的下一幕就是人工智能。在9月1日召開(kāi)的百度世界大會(huì)上,李彥宏發(fā)布了百度人工智能技術(shù)的載體——百度大腦,不僅展示了百度在語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言處理和用戶畫(huà)像等領(lǐng)域的最新成果,并宣布百度未來(lái)將開(kāi)放人工智能方面的技術(shù)能力,推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用人工智能技術(shù)獲得新的發(fā)展機(jī)遇。
據(jù)悉,百度風(fēng)投將獨(dú)立于百度公司現(xiàn)有投資并購(gòu)團(tuán)隊(duì),通過(guò)創(chuàng)新評(píng)估機(jī)制、加快決策流程,實(shí)現(xiàn)更加高效的投資運(yùn)作。李彥宏將兼任董事長(zhǎng)和投資委員會(huì)主席。此外,百度風(fēng)投還將邀請(qǐng)包括百度在人工智能領(lǐng)域的一批重量級(jí)科學(xué)家擔(dān)任顧問(wèn),為投資決策和投后管理提供支持。
此次百度宣布成立專注于人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資基金,被業(yè)界視為是百度在發(fā)力人工智能技術(shù)研發(fā)、開(kāi)放人工智能技術(shù)平臺(tái)之后,布局這一領(lǐng)域的又一重大舉措。通過(guò)百度的技術(shù)和資金優(yōu)勢(shì),將引領(lǐng)新一輪人工智能技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)的浪潮。
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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。