多模态技术成为趋势,追一科技数字人走进DeeCamp

“文本对抗训练中,梯度扰动和随机扰动,哪个效果更好?”“多轮对话中,目标和话题转移用什么方法?”7月24日下午,广州黄埔,一场“高精尖”的NLP讲堂

“文本对抗训练中,梯度扰动和随机扰动,哪个效果更好?”

“多轮对话中,目标和话题转移用什么方法?”

7月24日下午,广州黄埔,一场“高精尖”的NLP讲堂互动在DeeCamp火热进行,这也是今夏最受瞩目的人工智能训练营。追一科技联合创始人兼CTO刘云峰博士作为训练营导师,系统分享了 NLP发展历程、挑战问题、在企业服务中的应用,并与来自广州现场以及北京、上海、南京远程的学员们,进行了热烈的互动。

追一科技CTO刘云峰与DeeCamp学员交流

除了理论和实践的分享,追一科技还携手DeeCamp,推出最前沿的AI交互产品应用实战。作为DeeCamp实践课题之一,追一科技数字人首次走进课堂,让学员感受工业界氛围下的AI产品研发与应用魅力,探索文本、语音和视觉多模态交互创新的无限可能。

DeeCamp人工智能训练营由创新⼯场于2017年发起,旨在提升高校AI人才在行业应用中的实践案例经验,同时推进产学研深度结合。2018年DeeCamp被教育部选中作为“中国高校人工智能人才国际培养计划”两个组成部分之一的学生培训营。

2019年DeeCamp盛况空前。北京、上海、广州、南京四地启动,报名人数达到万人,最终入选600人。导师阵营也达到新高度,学术与产业界大咖加盟,南大周志华、上海交大俞勇、港科大张潼、悉尼科技大学徐亦达等,视觉、语音、语义领军企业如旷视、科大讯飞、追一科技等一起助力产业型AI人才培养。

“大年”之后的NLP

“类比于人,视觉和语音是输入和输出,NLP则更接近大脑,挑战很大。”

在训练营基础理论部分,刘云峰博士从上世纪五十年代的形式语言说起,到2000年后崛起的神经网络,直到近期各种刷榜模型,让学员对技术发展脉络和未来发展趋势,以及技术到应用和产业化转换路径,也有了更全面的认知。

“2018和2019年可以说NLP的两个大年,从Elmo、GPT、BERT到XLNet,可以载入历史的里程碑不断涌现”,刘云峰博士说,目前看来,算力换效果的路径还没有看到天花板,但未来未必尽然。NLP作为机器学习的一种上层应用,很多问题还需要回到学习模式层面来解决问题。

而NLP的应用突破上,追一科技在企业级市场,探索和实践了丰富的AI交互应用,包括非结构化的FAQ、文档,以及结构化的数据库、知识图谱等。并在今年融合多模态、多通道技术,推出了创新的数字人产品。

AI技术集大成,追一数字人走进DeeCamp

追一科技最新的数字人产品也作为实践课题,首次走进DeeCamp课堂。

学员们在现场体验了多种形态的数字人。其中,拟人数字人,通过同音驱动技术,可以“异口同声”说话,而神态、表情甚至动作都完全不同。3D数字人,通过语音合成、语义理解、表情与唇形推理等,能够做到表情逼真,自然生动。

 

追一科技导师为DeeCamp学员介绍数字人课题

作为集大成的AI交互产品,数字人背后综合应用了多项人工智能技术,包括语义、语音和视频多模态等技术。其中,语义是交互的基础,也是追一深耕的重点,并不断与其他技术融合。并在这一过程中,沉淀了丰富的AI技术产品方法论和数据集,帮助企业快速开发和落地自己的智能交互应用。

此次DeeCamp训练营中,通过追一提供的产品工具、方法和数据集,学员们可以体验产品设计,DIY自己的数字人产品,并参与DeeCamp竞赛活动。

“人机的交互习惯,从文本到语音再到多模态,形态越来越丰富,体验会越来越好。”刘云峰博士说。数字人可以应用在多种场景比如智能客服、虚拟主播、在线教育等等,并为用户带来全新的交互体验。

目前追一科技正在与合作伙伴紧密合作,推进AI机器人升级至数字人产品等。同时,追一科技还在持续攻坚AI交互技术,加速产品迭代创新,相信很快大家就可以看到功能和场景更丰富的数字人产品。

助力产业智能,培养AI应用人才

四城联动,学员百里挑一。

DeeCamp火爆,与人工智能产业化进程息息相关。AI的焦点逐步从学术、竞赛等向落地、应用和规模商业化深入,社会影响力和AI人才需求也逐步扩大。与此同时,产业AI层面也呈现海归学术和工程实践背景等多元化趋势。

作为创新工场重点投资NLP企业和产业伙伴,追一科技一直注重“技术与应用双向驱动”的AI发展理念,这也与DeeCamp宗旨不谋而合。2016年成立以来,追一科技的智能化解决方案,已经在金融、运营商、政企、泛互联网等多领域落地,深度合作招商银行信用卡、中国移动、南方电网等数百家标杆客户。追一也成为首批实现AI场景化、规模化应用的创业公司之一。

今年DeeCamp活动,追一科技将携手创新工场等合作伙伴,全程深度参与,融合理论与实践,以场景化应用落地和丰富的实践课题,推动中国应用型AI人才的培养,为自然语言处理技术创新和人工智能产业化应用,不断贡献力量。

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