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6月30日,以“重塑创新,匠心锻造”为主题的2018年中国IT互联网产品创新大会暨2018年度中国最佳IT互联网产品颁奖典礼在中科院计算所报告厅举行。本次大会共有日立、东软等376个产品参选,187个产品入围,最后经由专家评选,语翼Woordee在线人工翻译平台凭借独家研发的智能AI匹配引擎的技术优势,去中介化的互联网+人工翻译服务模式,成功摘得“中国IT互联网最佳产品奖”,并成为此次唯一获奖的互联网翻译产品。 本次大会颁发的“?
微软已经聘用了GoogleDeepMind联合创始人MustafaSuleyman。Suleyman在X上发布的一篇文章中宣布,他将加入微软,担任新团队的CEO,负责处理公司的面向消费者的人工智能产品,包括Copilot、Bing和Edge。微软还计划在5月Build大会开始前举行一场特别的人工智能活动,届时可能会分享更多关于其在Windows和Surface设备上的人工智能计划的细节。
GoogleDeepMind最近利用一种大型语言模型成功破解了纯数学中一个著名的未解问题。该团队在《自然》杂志上发表的论文中宣称,这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案,产生了之前不存在的可验证且有价值的新信息。」他说:「这当然表明了一种可能的前进方向。
在新的研究中,GoogleDeepMind的科学家们成功开发了一种名为GNoME的框架,通过这一框架,他们在材料科学领域取得了令人瞩目的成果。材料的发现对于技术进步至关重要,涵盖了从清洁能源到信息处理等各行各业的创新。跟随GNoME的足迹,继续在机器学习和科学发现方面取得共同进展,可能会带来深远的影响。
在最新的《自然》杂志上发表的一篇论文中,研究人员展示了一种名为「游戏学习者」的新算法,这一人工智能程序结合了引导式搜索、机器学习和博弈论,成功在多种棋盘游戏中取得胜利。这一成就标志着AI技术在策略游戏领域的又一重大进步。它不仅拥有坚实的理论基础能够随着计算资源的增加提高性能。
近日,GoogleDeepMind的研究团队发布了一篇研究论文,对人工通用智能的定义进行了重新阐释,并提出了一个全新的AGI分类体系。这一定义不仅切中了技术界对AGI概念的混淆和争议为该领域提供了更清晰的理解框架。随着人工智能技术的不断进步和广泛应用,这项工作可能对整个行业产生深远的影响。
GoogleDeepMind最新推出的AI音乐生成模型Lyria引起了广泛关注,该模型可以从文本中创作独特且高质量的音乐,包括乐器和人声。这一创新是谷歌旗下视频分享平台YouTube的新功能的一部分,旨在让用户能够轻松生成自己的音乐作品。在今年一月份,他们推出了MusicLM,该模型可以根据文本提示生成五分钟的音频片段。
GoogleDeepMind的机器人负责人BrianHeater谈到了通用目标机器人、生成型人工智能以及办公室WiFi的重要性。该团队最近推出了OpenX-Embodiment,这是与33个研究机构合作创建的机器人功能数据库,被认为有望像ImageNet一样推动机器人技术的进步。这个领域充满了创新和挑战,机器人技术的未来令人兴奋。
卡内基梅隆大学和GoogleDeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法,称为"AlignProp"。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型,解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。未来的研究方向未来,研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型,以增强其与人类反馈的一致性。
扩散模型已经革新了各类数据的生成建模。但是在实际应用中,如根据文本描述生成美观图像,仍需要微调模型。其效率、通用性和有效性使其成为机器学习和生成建模领域研究者和从业者的有价值工具。
谷歌DeepMind推出了VisualisingAI项目,旨在为人们提供多样化且高质量的AI图像,以摆脱AI图像的刻板印象。GoogleDeepMind认为,搜索"人工智能"的图像往往千篇一律,重复无聊,包括"代码流、发光的蓝色大脑或穿着西装的白色机器人"等。这些免费提供的AI图像为媒体、研究机构和社会组织提供了一个丰富多样的视觉资源,使他们能够更好地传达人工智能的概念和应用。
GoogleDeepMind与多个机构合作,发布了一种名为CoDoC的AI系统,旨在提升医疗AI诊断的可靠性和准确性。CoDoC通过人工智能与人类的协作,探索了在医疗环境中提供最佳结果的方法。这项研究还存在一些局限性,例如需要增加更多的数据来训练系统,并且当前的临床实践还不允许基于人工智能的自主决策。
一家由+LinkedIn+联合创始人+Reid+Hoffman+和+DeepMind+联合创始人+Mustafa+Suleyman+创办的人工智能初创公司正在推出一款聊天机器人,旨在作为提供友好建议的支持性个人伴侣。总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的+Inflection+AI+周二在多个平台上发布了+Pi——代表「个人智能」。」他将人工智能比作蒸汽机的影响,表示他对社会能够解决与该技术相关的负面问题持乐观态度。
谷歌已将其人工智能研究实验室+Google+Brain+和+DeepMind+合并为一个名为+Google+DeepMind+的新部门。新团队将专注于突破性的人工智能产品和进步,同时保持道德标准,使公司能够与+OpenAI+竞争。我们需要以更快的速度开展工作,加强协作和执行,并简化我们做出决策的方式,以专注于实现最大的影响。
Alphabet+正在将一个名为+Brain+的内部谷歌研究团队与+DeepMind+合并,此举旨在随着人工智能之争的升温将两个专注于人工智能的团队更紧密地联系在一起。DeepMind+是+Alphabet+的「其他赌注」之一,拥有如教授计算机系统击败中国围棋高排名选手等面向未来探索的工作。谷歌此前重组了其+Assistant+组织,以优先考虑该公司的+AI+聊天机器人+Bard。
Google在英国正面临着一场新的集体诉讼,这跟2016年爆发的健康数据丑闻有关,当时出现的情况是,其人工智能部门DeepMind在伦敦皇家自由NHS信托基金的一个应用开发项目在病人不知情或不同意的情况下将超过100万名病人的数据传递给了该信托基金...该机构在2017年年中发现,它在跟DeepMind签署2015年数据共享协议时违反了英国的数据保护法...其中一个案例是英国长期以来针对Google的消费者集体诉讼式的诉讼......
在“美颜相机”已经让不少网友分辨不清真假的当下,Facebook 也在努力让通过 Deepfake 制作的内容“现出原形”,以便未来能够对相关内容展开追溯。在持续资助的相关研究中,最新项目就是与密歇根州立大学(MSU)研究人员达成的一项合作。可知这支联合团队打造了一套可对 Deepfake 伪造进行逆向工程的方法。(图自:Facebook AI 官网)具体说来是,这套逆向工具能够分析 AI 生成的图像,以揭示创建它的机器学习模型的识别特征。这项
虽然目前 Deepfakes 换脸伪造情况在 Facebook 上并不是很突出,但这家社交网络巨头正加大对该技术的研究力度,以防范潜在的未来威胁。通过和密歇根州立大学(MSU)多位学者的合作,Facebook 创造了一种逆向设计深度假象的方法:分析人工智能生成的图像,以揭示创造它的机器学习模型的识别特征。图片来自于 The Verge这项工作非常有用,因为它可以帮助 Facebook 追踪在其各种社交网络上传播 Deepfakes 的不良分子。这些内容可能包括
据外媒报道,Facebook 日前宣布了其首届 Deepfake 检测挑战赛的结果,获胜算法能够以 65.18% 的平均准确率发现非常逼真的 Deepfake 虚假内容。
【TechWeb】11月14日消息,据国外媒体报道,作为正在进行的医疗保健重组工作的一部分,谷歌宣布,它将合并DeepMind Health部门,该部门是位于伦敦的人工智能(AI)实验室DeepMind的一部分。
Facebook的脸部识别计划DeepFace已经非常接近人脑的识别能力。DeepFace可以分辨两张照片,无论角度光影,它都能告诉你这两张照片有没有包含同一张脸:该判断的准确度高达97.5%。人类也可以完成这项任务,但是我们不具备处理大量数据的能力。
在Google Reader宣布关闭至今的3个月中,“首席替代品”Feedly已经从Google Reader公布退休消息前的400万用户数成长到今天——突破了1200万用户。
昨天估计对于Google Reader用户来说是一个不幸的消息,因为Google官方宣布了将于今年7月1日关闭Google Reader这 个RSS订阅服务,虽然官方说是由于Google Reader的用户越来越少,国外有多少用户我不知道,不过在国内来说RSS产品当中Google Reader绝对是用的最多评价也是最好的,除了其方便快捷,功能强大,产品体验很好,同时还能订阅在国内无法访问的网站内容,可以说是吸引了一大批忠实 的用户。
一位Google发言人正式告诉SELGoogle百宝箱里的神奇罗盘(Wonder Wheel)功能在Google启用新的小清新风格之后,正式下线。
篇文章提到了使用 Yahoo!Pipes 合并你的 Feeds ,但是问题出现了,Pipes 默认情况下,假如两个 Rss Feed 放在同一个 Source 里