正因为难,所以一个很自然的解决思路就是分治法,挖掘出对话系统中的难点和痛点,分而治之,最后进行整体的融合与优化。这是2021年前的主流做法,Facebook一直是这种思路的领头羊和风向标,在长期记忆、一致性、安全性、拟人化和知识性等方面做了很多工作,但并没有取得令人惊艳的效果。
机器视觉通常包含深度学习,深度学习在机器视觉中的应用非常广泛,例如目标检测、图像分类、语义分割、人脸识别等。深度学习模型可以通过训练数据来学习复杂的特征表示,从而实现对图像和视频的理解和分析。深度学习算法与传统图像算法都是机器视觉的重要工具,都已经成功地应用到工业视觉检测项目中。深度学习能够解决更多高级的、...
围绕算法和系统联合设计的端到端并行计算(比如模型量化、推理计算从加速器片上并行化延展到cpu+GPU异构系统)、调度系统(比如OSDI的orca)领域都有大量的创新工作,大模型的云端推理计算是一个处理器微架构、编译器、深度学习、并行计算、软件工程交叉领域研究的大好机会,AI工程领域坑是越来越深,感觉跟早期深度学习模型...
这可能是世界上第一个最佳香蕉片三明治搭配的端到端计算机视觉程序。最大限度地将香蕉片覆盖到面包上,这样就能让你每一口三明治都应该得到面包、花生酱和香蕉同样的黄金比例。方法就是给你的香蕉和面包拍张照片,通过一个深度学习模型来定位目标,做一些非线性曲线拟合到香蕉,转换到极坐标,并沿着拟合曲线“切割”香蕉,...