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体育在线投注:通过各自的编码器映射到统一的语义空间

时间:2022/12/30 2:10:11   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:通过各自的编码器映射到统一的语义空间,然后通过多头自注意机制学习模式之间的语义关联和特征对齐,形成多模态统一的知识表示。在此之后,使用编码后的多模态特征通过解码器分别生成文本、图像和语音。体育在线投注“子洞太初”以四大突破,有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。首先,首次提出了一个多层次、多任务的跨模态自监督学...
通过各自的编码器映射到统一的语义空间,然后通过多头自注意机制学习模式之间的语义关联和特征对齐,形成多模态统一的知识表示。在此之后,使用编码后的多模态特征通过解码器分别生成文本、图像和语音。体育在线投注

“子洞太初”以四大突破,有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。首先,首次提出了一个多层次、多任务的跨模态自监督学习框架,该框架支持从入门级到模态级和样本级的三级预训练自监督学习方法;二是首次完成弱相关多模态数据的语义统一表示,降低了数据采集和清理的成本;第三,首次实现了多模态理解与生成任务的统一建模,支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务;第四是首次实现无监督超监督方法,基于5%-10%的数据标注,达到100%的监督学习效果。

人工智能打破矩阵乘法运算速度纪录

解决了数学领域50年未解的难题

10月,英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题,刊登了人工智能公司“深度思考”团队的最新发现:AI可以解决矩阵乘法问题。这个名为AlphaTensor的人工智能系统自己发现了新的算法,解决了一个存在了50年的数学难题——找到两个矩阵相乘的最快方法。这是第一个为基本任务(如矩阵乘法)发现新颖、高效和正确算法的人工智能系统。

数学经常出现在计算机编程中,通常是描述和操纵现实世界现象的一种手段。例如,它可以用来表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下,使用数学的主要方法之一是在矩阵上执行计算。矩阵越大,工作量越大,计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更有效的算法来完成这项工作。


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