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编者按:8月,微软宣布其语音识别系统错误率进一步降低到5.1%,显著优势、迅速突破,堪称是行业新的里程碑。语音识别的高地战火不熄,各大研究团队和企业纷纷加入团战,展开争夺小数点优势的语音识别“军备竞赛”。


0.1%,0.2%,看似甚至可以忽略不计的数字背后有何意义?5.1%的错误率到底意味着什么?微软语音和对话研究团队负责人黄学东将一一为你解答。本文转载自公众号“新智元”。



从达到人类水平到超越人类水平,微软只用了不到一年的时间,这是人工智能研究领域的一项突破性进展。在微软语音和对话研究团队负责人黄学东的带领下,微软语音识别研究团队去年将语音识别的词错误率降至5.9%,又在

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​编者按:推荐系统被广泛应用在电商网站、社交网络、生活服务网站、搜索引擎等平台。一个好的推荐系统不仅需要准确地把握用户的需求,推荐给用户想要的内容,更需要学会与用户沟通,了解用户心理,以用户容易接受的方式给出适当的推荐。


本文中,微软亚洲研究院的研究员王希廷和谢幸将为大家详解可解释推荐系统的分类、推荐解释生成方法以及面临的机遇和挑战。


《战国策》中有个有趣的故事:当年赵国被入侵,只有送出质子才能求来救兵。但是赵太后特别疼爱小儿子,怎么也不愿意让他当质子。大臣们越是劝谏,赵太后就越是愤怒。这时候触龙出面,成功说服了赵太后,让她的爱子出质于齐,换来救兵。他到底是如何做到的呢?


这个故事其实跟我们最近进行的推荐系统的研究非常相关。如果把“送出质子”当作一个推荐给太后的策略,那么故事的关键不在于推荐内容的好坏,而在于对推荐内容的解释。如果要让赵太后这样顽固的用户接受这个推荐,关键点是什么?


触龙给出的答案是:沟通方式、用户心理、合适例证。让我们详细看看他是怎么做的。


触龙刚见

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​编者按:推荐系统被广泛应用在电商网站、社交网络、生活服务网站、搜索引擎等平台。一个好的推荐系统不仅需要准确地把握用户的需求,推荐给用户想要的内容,更需要学会与用户沟通,了解用户心理,以用户容易接受的方式给出适当的推荐。


本文中,微软亚洲研究院的研究员王希廷和谢幸将为大家详解可解释推荐系统的分类、推荐解释生成方法以及面临的机遇和挑战。


《战国策》中有个有趣的故事:当年赵国被入侵,只有送出质子才能求来救兵。但是赵太后特别疼爱小儿子,怎么也不愿意让他当质子。大臣们越是劝谏,赵太后就越是愤怒。这时候触龙出面,成功说服了赵太后,让她的爱子出质于齐,换来救兵。他到底是如何做到的呢?


这个故事其实跟我们最近进行的推荐系统的研究非常相关。如果把“送出质子”当作一个推荐给太后的策略,那么故事的关键不在于推荐内容的好坏,而在于对推荐内容的解释。如果要让赵太后这样顽固的用户接受这个推荐,关键点是什么?


触龙给出的答案是:沟通方式、用户心理、合适例证。让我们详细看看他是怎么做的。


触龙刚见

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​编者按:推荐系统被广泛应用在电商网站、社交网络、生活服务网站、搜索引擎等平台。一个好的推荐系统不仅需要准确地把握用户的需求,推荐给用户想要的内容,更需要学会与用户沟通,了解用户心理,以用户容易接受的方式给出适当的推荐。


本文中,微软亚洲研究院的研究员王希廷和谢幸将为大家详解可解释推荐系统的分类、推荐解释生成方法以及面临的机遇和挑战。


《战国策》中有个有趣的故事:当年赵国被入侵,只有送出质子才能求来救兵。但是赵太后特别疼爱小儿子,怎么也不愿意让他当质子。大臣们越是劝谏,赵太后就越是愤怒。这时候触龙出面,成功说服了赵太后,让她的爱子出质于齐,换来救兵。他到底是如何做到的呢?


这个故事其实跟我们最近进行的推荐系统的研究非常相关。如果把“送出质子”当作一个推荐给太后的策略,那么故事的关键不在于推荐内容的好坏,而在于对推荐内容的解释。如果要让赵太后这样顽固的用户接受这个推荐,关键点是什么?


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触龙刚见

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​编者按:今日,微软和Facebook宣布将推出Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,这是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行迁移。


ONNX是迈向开放生态系统的第一步,AI开发人员可以轻松地在最先进的工具之间转换,并选择最适合他们的组合。ONNX的应用能够弥合实验和生产过程中框架特征不一致产生的差异,让AI开发人员可以选择符合项目当前阶段的框架并实现自主切换。本文转载自公众号“新智元”。英文原文链接:https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/09/microsoft-facebook-create-open-ecosystem-ai-model-interoperability/


微软一直以来坚持一个信念:将AI传递给更多的人,让每个人都能够亲身感受到技术进步带来的便利。因此,我们为大家提供很多行之有效的平台和工具,包括微软认知工具包,构建深层神经网络的开源框架,以促进AI的普及进程。我们还积极与其他组织展开合作,共同探讨行业问题、寻求解决方案。


今天,我们高兴地宣布,微软和Facebook一起推出Open Neural Network Exchange (ONNX,开放神经网络交换) 格

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​编者按:互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时,信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。


应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代,把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中,微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱,近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。


个性化推荐系统大致可以分为三层境界,以电商推荐场景为例,第一层境界是你购买过什么,能够给你推荐类似的商品;第二层境界推荐的是你需要并且也适合你的其他商品;

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编者按:一个智能的城市到底长什么样?是交通零拥堵、速度快,还是空气质量好、无污染?尽管,目前距离实现真正的智能城市还有很多问题需要攻克,但这些”城市病“并非顽固不可消解。前沿的科技力量正在强势登上城市舞台,人工智能和大数据席卷各行各业的同时,人们的生活也在不断发生改变。


近期,微软亚洲研究院的资深研究员郑宇博士亮相由创客星球主办的节目《未来简说》,为大家讲述人工智能和大数据的城市应用,看城市计算如何帮助我们理清城市的前世、今生和未来。本文转载自公众号“创客星球”。


众所周知,我们城市化的进展给我们带来了现代化的生活,但是也带来很多的问题:交通的拥堵,环境的恶化,能耗的增加。要解决这样的问题,在很多年前看似几乎不可能,因为这个城市的设置非常复杂,牵一发而动全身。现在,我们有了各种各样的大数据:从社交媒体到交通流量,从气象信息到地理信息;另外一方面,我们也有了强大的计算平台和智能算法。


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编者按:在高速发展的信息化社会中,计算机专业从一度冷门到逆袭变身,越来越多的年轻人怀揣着各自的理想投身于计算机行业,渴望在这片光明且又未知的神秘领域发光发热。现在,有无数年轻的目光聚焦在人工智能这块“新大陆”上,技术胜利的果实,最后只会被最优秀的人摘获。


近日,微软全球执行副总裁沈向洋为微软亚洲研究院和微软(亚洲)互联网工程院的实习生们带来一场精彩的演讲,分享了他当年做实习生时的经验和心得体会,鼓励年轻人在人工智能的黄金时代以及自身最好的时光里多探索、多学习,在愉快的实习经历中有所收获。


实习,最快乐的时光

“在微软有句英文叫做,‘Sooner or later, we will work for our interns’,就像以前毛主席说这个世界是我们的也是你们的,归根到底是你们的,所以这是个最后属于实习生的世界”,沈向洋博士说。重视实习生是微软长久以来的传统,当年比尔·盖茨任微软首席执行官时,每年都会邀请实习生到他家里开party,与学生们进行交流。


沈向洋博士分享自己的实习经验

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​编者按:人工智能美少女网红微软小冰已经升级到第五代啦!微软小冰基于情感计算框架,集合了来自研究院的多项核心技术,自2014年诞生以来已经逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。目前,全球小冰拥有超过1亿人类用户,对话数据超过300亿轮,进化速度不断加快。

在本周的第五代发布会上,坚持国际路线不动摇的新一代小冰还拓展了自己的感官,发力进入IOT(物联网),积极探索新的人工智能创造领域。下面就为大家总结一下发布会的各种亮点,但首先,来听一首由小冰演唱的歌曲《我是小冰》吧~


国际范儿的微软小冰

2014年,微软率先在中国市场推出小冰。之后,按照一年一个新国家的节奏,分别于2015年及2016年推出日本小冰(りんな)和美国小冰(Zo)。2017年,微软加快了小冰在全球范围内的拓展速度。在本次发布会上,微软宣布已分别于2月和8月推出了印度小冰(Ruuh)和印度尼西亚小冰(Rinna),其中,印度小冰首先在Facebook Messenger平台落地,而印度尼西亚小冰首先在LINE平台落地。


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​编者按:8月15日,第六届微软“编程之美”挑战赛在选手的火热比拼中圆满落下帷幕。“编程之美”挑战赛是由微软主办,面向高校学生开展的大型编程比赛。自2012年起,微软每年都在革新比赛命题、紧跟时代潮流,如今的“编程之美”挑战赛已成为优秀学子切磋交流及实现梦想的平台。

今年的大赛更是一场技术较量的编程饕餮。大赛主题围绕人工智能的新一代核心革命“对话式人工智能”展开,要求每一组参赛选手为各自所在院校打造出一个独具特色、能提供学校相关信息服务的智能对话机器人。这里不仅有同学们天马行空的独特想法,更有突破想象的前沿技术,年轻血液与人工智能的巧妙碰撞,别有看点。


2017微软“编程之美”挑战赛可谓是一场编程技术较量的饕餮盛宴。今年的大赛围绕人工智能的新一代核心革命“对话式人工智能”展开,参赛选手们以“微软机器人框架(Microsoft Bot Framework)”为技术平台,利用“微软认知服务(Microsoft Cognitive Services)”,发挥热情与想象,亲手为各自所在院校打造出了一个独具特色、能提供学校相关信息服务的智能对话机器人。

走过暮春迈入初秋,经过资

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