Google 研究部门的负责任 AI:技术、人工智能、社会和文化
Google 将AI 视为一项基础性和变革性技术,近年来,生成式 AI 技术取得了进展,例如LaMDA、PaLM、Imagen、Parti、MusicLM和类似的机器学习 (ML) 模型,其中一些现已被整合到我们的产品中。这种变革潜力要求我...
Google 将AI 视为一项基础性和变革性技术,近年来,生成式 AI 技术取得了进展,例如LaMDA、PaLM、Imagen、Parti、MusicLM和类似的机器学习 (ML) 模型,其中一些现已被整合到我们的产品中。这种变革潜力要求我...
时间序列预测是一个重要的研究领域,对零售供应链优化、能源和交通预测以及天气预报等多项科学和工业应用至关重要。例如,在零售用例中,人们观察到,提高需求预测准确性可以显著降低库存成本并增加收入。现代时间序列应用可能涉及预测数十万个相关时间序列(...
深度学习的最新进展使得大量基于机器学习 (ML) 的高性能实时多媒体应用成为可能,例如用于视频和电话会议的人体分割、用于 3D 重建的深度估计、用于交互的手部和身体跟踪以及用于远程通信的音频处理。然而,开发和迭代这些基于 ML 的多媒体原型...
尽管医学人工智能(AI)领域最近取得了进展,但大多数现有模型都是狭窄的单任务系统,需要大量标记数据进行训练。此外,这些模型无法在新的临床环境中轻松重复使用,因为它们通常需要为每个新的部署环境收集、去识别和注释站点特定数据,这既费力又昂贵。这...
教会移动机器人在复杂的户外环境中导航对于现实世界的应用至关重要,例如送货或搜索和救援。然而,这也是一个具有挑战性的问题,因为机器人需要感知周围环境,然后探索以确定通往目标的可行路径。另一个常见的挑战是机器人需要克服不平坦的地形,例如楼梯、路...
视觉语言基础模型建立在单次预训练和随后适应多个下游任务的前提下。两种主要的、不相交的训练场景很流行:CLIP风格的对比学习和下一个标记预测。对比学习训练模型预测图像-文本对是否正确匹配,有效地为相应的图像和文本输入构建视觉和文本表示,而下一...
几十年来,研究人员共同努力,组装出人类分子指令的完整副本——人类基因组 图谱。初稿于 2000 年完成,但缺少几部分。即使在 2022 年实现了完整的参考基因组,他们的工作仍未完成。单一参考基因组无法包含已知的遗传变异,例如决定一个人是A...
移动设备上的智能助手在执行简单的日常任务(例如设置计时器或打开手电筒)方面具有显著的语言交互能力。尽管取得了进展,但这些助手在支持移动用户界面 (UI) 中的对话交互方面仍然面临限制,因为许多用户任务都是在移动用户界面 (UI) 中执行的。...
PT Telekomunikasi Indonesia International (Telin) 和 Indosat Ooredoo Hutchison (IOH) 合作开发印度尼西亚 Cable Express 系统 2 (ICE Sy...
计算机与通信行业协会(CCIA)强烈支持美国贸易代表(USTR)宣布就加拿大数字服务税(DST)与加拿大进行磋商,认为该税对美国公司具有歧视性。美国计算机和通信行业协会(CCIA)对美国贸易代表(USTR)最近宣布的与加拿大就数字服务税(D...