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AI每日精选

AI每日精选10条

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大公司新闻

微软小冰携手阅文集团：「IP 唤醒计划」让大规模IP私人定制化成为可能 9 月 25 日消息，阅文集团宣布联合微软（亚洲）互联网工程院开启 AI 赋能网络文学「IP 唤醒计划」。基于阅文集团旗下 100 部小说原著和主人公 IP，微软小冰 Avatar Framework 经过框架性的整合学习后，重建小说所描述的虚拟世界观和知识体系，赋予四个大类共 100 个男主人设全新的可交互「生命」。目前，上述小说主人公均已在阅文集团旗下红袖读书 App 上线。此次微软与阅文集团及旗下红袖读书开启的「IP 唤醒计划」，是人工智能技术携手网络文学以来，历史上最大规模的 AI 赋生 IP 角色，意味着微软小冰 Avatar Framework 赋能虚拟 IP 量产化加速。今年 8 月，微软小冰正式发布 Avatar Framework 第一个工具包版本，该工具包与微软小冰框架同源，包含对话、声音、视觉、观点、技能、知识及创造力等丰富工具，并可驱动兼容的 3D 人物模型进行实时交互，可轻松构建具有完整情感计算能力的人工智能助手、社交对话机器人、人工智能内容创作和 IP 人物角色等。

微众银行AI团队斩获国家自然科学基金委卫星遥感图像智能分析竞赛双赛道冠军近日, 国家自然科学基金委信息科学部、「空间信息网络基础理论与关键技术」重大研究计划指导专家组主办的「遥感图像稀疏表征与智能分析竞赛」落下帷幕, 微众银行 AI 团队在遥感图像场景分类赛道力压竞争对手, 获赛道冠军。与此同时, 微众银行 AI 团队与西安电子科技大学联合团队也在目标跟踪赛道中斩获冠军。据了解, 这已经是国家自然科学基金委筹办的第三届竞赛, 设置遥感图像场景分类、遥感图像目标检测、遥感图像语义分割、遥感图像变化检测和遥感视频目标跟踪五个竞赛主题, 吸引了 11 个国家,115 个城市 2191 支来自各大高校、研究所与科技公司相关领域研究团队参赛。

阿里巴巴人工智能实验室发布「家庭大脑」计划 9 月 25 日消息，阿里巴巴人工智能实验室在 2019 杭州云栖大会上正式发布「家庭大脑」计划，将以天猫精灵为家庭终端，融合语音、视觉、触摸等多种人机交互方式，通过 AI 感知、理解和决策能力，打造 5G 时代的智慧家庭。「家庭大脑」将融合阿里经济体的生态能力，首先在浙江省衢州市进行试点。此外，天猫精灵还发布了两款带屏新品，在智能音箱上首次实现全领域的全双工自然对话技术。

行业动态

上海：聚焦支持人工智能企业发展，打造一流AI芯片高地上海印发《关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态的行动方案（2019-2021 年）》，聚焦支持人工智能企业发展，打造一流 AI 芯片高地。到 2021 年，全力打响上海人工智能「一流创新生态」标志性品牌。布局建设 4+X 融合创新载体，部署十大全球领先创新应用场景。强化原始创新动力，推进开放五大枢纽创新平台，培育一批国际顶尖创新团队。

产品与应用

阿里巴巴第一颗自研芯片，全球最强AI芯片含光800问世刚刚，达摩院院长张建锋在杭州云栖大会现场展示了含光 800。在业界标准的 ResNet-50 测试中，含光 800 推理性能达到 78563 IPS，比目前业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍；能效比 500 IPS/W，是第二名的 3.3 倍，“含光800是阿里巴巴在芯片领域的万里长征第一步。”

腾讯与工匠社推出首款王者荣耀的格斗机器人由工匠社制作，《王者荣耀》授权打造的国内首款体感控制格斗机器人——GANKER EX盾山机器人正式上线。工匠社专门开发的专属操控技术，使盾山机器人具备毫秒级操作响应、动作精准校对等操作亮点。

阿里发布天猫精灵CCL智能带屏蓝牙音箱，采用平头哥定制芯片 9 月 25 日，阿里巴巴人工智能实验室发布天猫精灵 CCL 智能带屏蓝牙音箱，搭载阿里人工智能实验室和平头哥共同定制开发的智能语音芯片 TG6100N，正面配备了一块 7 英寸高清 IPS 大屏，同时支持语音、视觉和触屏三种交互方式，首发价 369 元，有旭日红和星月白两款颜色可选，9 月 27 日上午 10 点正式开售。

波士顿动力更新：机器人Spot即将走出实验室，机器人Atlas连贯掌握常规体操动作今日，波士顿动力公司更新了两则实验室最新动态，Spot Launch 广告片以及双足人形机器人 Atlas 完成体操动作。Spot 是波士顿动力的四足机器人，该公司今日公布了其商业化广告宣传片 Spot Launch, 该款机器人的基础功能包括地形移动，360 度躲避障碍，导航以及遥控等等，用户还可根据自己需求利用不同应用程序定制 Spot。除此之外，该公司还公布关于双足人形机器人 Atlas 的新视频。视屏中，Atlas 能够完成包括翻筋斗，短的倒立动作，360 度旋转的跳跃，甚至是弹道分裂的跳跃等体操动作。令人影响深刻的是，Atlas 呢个够将所有动作捆绑在一起，形成了一个具有凝聚力的常规程序。视屏说明表示，该机器人通过「模型预测控制器」，将一种演习与另一种演习融合在一起。（The Verge）

研究与技术

伯克利发表 rlpyt：PyTorch 中用于深度强化学习的研究代码库今天，加州伯克利大学介绍了他们的最新研究成果：rlpyt，它使用领先的深度学习库 Pytorch 包含 Python 中许多常见的深度 RL 算法的模块化实现。在众多现有实现中，rlpyt 是研究人员使用的更为全面的开源资源。 rlpyt 被设计为高通量代码库，用于深度 RL 的中小型研究（大规模是 DeepMind AlphaStar 或 OpenAI Five，具有 100 个 GPU）。rlpyt 从「分布式强化学习中的循环体验重播」（R2D2）中复制了 Atari 域最近的创纪录的结果-除非不需要分布式计算基础结构来收集所需的十亿帧游戏框架。研究员还介绍了一种名为 namedarraytuple 的新数据结构，该结构在 rlpyt 中广泛用于处理 numpy 数组的集合。链接：https://github.com/astooke/rlpyt

机器学习可以为心脏 MRI 扫描提供更快、更精确的结果根据美国心脏协会杂志《循环：心血管影像》发表的最新研究显示，使用自动机器学习技术时，心脏磁共振成像（MRI）分析可以以与专家相似的精度加速 186 倍进行。由于测量误差的最大来源是人为因素，因此 AI 有潜力改善未来的临床决策。（Science Daily）

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