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  • Facebook提出了3D导航任务来训练自主机器人

    Facebook提出了3D导航任务来训练自主机器人

    在Facebook上,乔治亚技术研究所和美国俄勒冈州立大学的研究人员描述了一个预印纸本周公布的新课题AI -通过聆听自然语言的方向(例如,“下井大厅,左转导航的3D环境木桌”)。他们说,这可以为遵循自然语言指令的机器人助手打下基础。研究人员的任务称为连续环境下的视觉和语言导航(VLN-CE),发生在Facebook的栖息地Habitat中,该模拟器可以训练AI代理在旨在模拟现实环境的环境中进行操作。以直径为0.2米的1.5米高的圆柱体为代表的特工放置在源自Matterport3D数据集的内部,该数据集是通过1080...

  • Google发布API以训练更小,更快的AI模型

    Google发布API以训练更小,更快的AI模型

    Google今天发布了 Quantification Aware Training(QAT)API,使开发人员可以利用量化的性能优势来训练和部署模型-将输入值从大集合映射到较小集合的输出过程-同时保持接近原始状态准确性。目标是支持开发更小,更快,更高效的机器学习模型,这些模型非常适合在现成的机器上运行,例如那些计算资源非常宝贵的中小型企业环境中的机器。通常,从较高精度到较低精度的过程很嘈杂。这是因为量化将一小范围的浮点值压缩到固定数量的信息存储区中,导致信息损失,类似于将小数值表示为整数时的舍入误差。(例...

  • Qcraft筹集超过2400万美元用于在仿真中训练自动驾驶汽车系统

    Qcraft筹集超过2400万美元用于在仿真中训练自动驾驶汽车系统

    专注于自动驾驶汽车(AV)开发的机器人初创公司Qcraft今天上午宣布已筹集超过2400万美元的种子资金。(一位发言人没有透露确切的金额,但表示是“数十亿美元”。)该公司表示,将利用这笔资金进一步开发其大型智能仿真平台,该平台可生成可帮助工程师的行车场景数据。优化自主系统的运动计划和决策能力。基于仿真的AV开发方法并不是什么新颖的方法-Waymo,Uber,Aurora,GM Cruise和Argo AI都是使用数字环境来调整支持其无人驾驶汽车的AI的初创公司。但是Qcraft声称其仿真系统和自学习框架比大多数更复...

  • 亚马逊和SenseTime详细介绍了OmniSource,该框架可抓取网络视频以训练AI

    亚马逊和SenseTime详细介绍了OmniSource,该框架可抓取网络视频以训练AI

    人工智能初创公司SenseTime,亚马逊和香港中文大学的研究人员表示,他们已经开发出一种利用Web数据的新框架OmniSource,该框架可在视频识别域中对记录进行标记。通过克服图像,短视频和长时间未修剪的视频等数据格式之间的障碍,并采用数据平衡等良好做法,表面上它可以比最先进的模型更准确地对视频进行分类,而使用的数据却少了100倍。将来,OmniSource可以应用于私人和公共场所的安全摄像机。或者,它可以为诸如Facebook之类的网络上使用的调节算法提供信息。研究人员指出,收集训练分类算法所需的数据既昂贵又...

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