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AI收银员火了 阿里云AI产品体系首次全方位公开

昨天,刚刚上任的AI收银员就让阿里云官抖收获了第一条10万+,嗯就是下面这个视频。 人类在点餐速度上输给了AI,面对每秒速5个字的点单需求:“五个巧克力、两个香草拿铁,巧克力加奶油……”咖啡师总共花费2分37秒点完30多杯咖啡。而AI,仅仅用了49秒。 其实AI收银员的能力就来自于阿里云的AI产品和技术,除了可以做收银员之外,阿里云的智能语音技术还在上海地铁卖起了票,全程语音控制,购票时长仅需要10秒。 曾经的AI只会下棋,今天Alibaba Intelligence 已⼤规模应⽤在各个领域:ET城市大脑、淘宝小蜜、无人超市、工业大脑…… 自2015年起,阿里云陆续推出了多款AI产品,除了语音识别,还有图像识别、视觉识别……等130多款细分产品,适用于300多个场景,这些能力都经过实践检验,在产业场景下发挥价值,更具生命力。 5月23日,2

本周 AI 论文良心推荐,你想 pick 谁?

Adaptive Scaling for Sparse Detection in Information Extraction@roger 推荐Information Extraction 本文是中科院软件所发表于 ACL 2018 的工作,论文主要研究信息抽取中检测任务的类别不平等问题。该问题具体体现在:1. 训练样本类别不均衡;2. 神经网络常用的交叉熵目标函数与评价指标(F-score)不平等。 为解决这一问题,本文提出了一种基于边际效用的动态调整训练实例权重的解决方案,在 Batch-wise 的训练过程中直接针对 F-score 进行优化,同时不需要引入超参数。 本文分别在 KBP2017 的中英文事件检测任务进行了实验验证,实验结果证明了 AS 方法的有效性和稳定性。类别不平等问题在自然语言处理领域中广泛存在,AS 方法可以被应用在更多的自然语言处理任务中。 论文链接https://www.paperweekly.site/papers/1963代码链接https://github.com/sanmusunrise/AdaScaling Self-Attention Gen...

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