编者按：国际万维网会议（Proceedings of the ACM Web Conference，简称 WWW）是互联网技术领域最重要的国际会议之一。今年的 WWW 将于4月25-29日在法国里昂以线上会议的形式召开。本届会议共收到了1822篇长文投稿，论文录用率为17.7%，微软亚洲研究院也有多篇论文入选。今天我们为大家精选了其中的六篇进行简要介绍，研究主题关键词包括个性化新闻推荐、图异配性建模、多层推荐推理、日志解析、基于因果学习的可解释推荐、增量推荐算法等，欢迎感兴趣的读者阅读论文原文，一起了解互联网技术领域的前沿进展！
发布时间：2022-04-19 类型：深度文章
编者按：随着深度学习的不断发展，语音识别技术得到了极大的提升，同时为人们的日常生活提供了许多便利。然而，一个语音模型的训练并非易事，因为语音数据天然存在着获取难、数据标注耗时昂贵的问题，而且还会面临模型漂移、标注数据不足等难题。因此，迁移学习技术对于语音数据非常重要。为了解决语音识别的跨领域和跨语言问题，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院提出了跨领域和跨语言语音识别的 CMatch 和 Adapter 方法。这两项技术是如何提升模型迁移学习性能的？他们又利用了哪些创新技术？让我们从今天的文章中来获得答案吧。
发布时间：2022-03-31 类型：深度文章
走出校园初次求职，表述简洁的职位要求或许会让你一头雾水，不知从何下手。如何将你的学术经历“翻译”为适用于产业界招聘的语言？这篇微软研究员 Alaina Talboy 博士的手记将手把手教你读懂招聘潜台词，并将自己的经历进行精确匹配。
发布时间：2022-03-31 类型：深度文章
编者按：语音识别支持着许多生活中的常见服务，比如手机端的语音转文字功能、视频网站的字幕自动生成等等。但语音识别模型往往并不完美，需要纠错模型来纠正语音识别中的错误。目前，大部分纠错模型采用了基于注意力机制的自回归模型结构，虽然能够提升语音识别的准确率，但是延迟较高，这也成为了纠错模型在实际应用中的瓶颈。一个直接的做法是利用非自回归模型来提升速度，但是简单利用当前的非自回归模型不能降低错误率。为此，微软亚洲研究院机器学习组与微软 Azure 语音团队合作，推出了 FastCorrect 系列工作，提出了低延迟的纠错模型，相关研究论文已被 NeurIPS 2021 和 EMNLP 2021 收录。
发布时间：2022-03-22 类型：深度文章
编者按：量子计算有望帮助我们解决人类所面临的一些最严峻的挑战。然而，在这个新生领域，我们仍处于发展的早期阶段。目前，在量子计算机的帮助下，研究人员已经能够开展一些有趣的研究项目，但他们仍然受制于系统规模的不足，无法开展更多研究。现有的量子计算机所依赖的量子比特有很多类型，但迄今为止还没有哪一类能够扩展到足够多的量子比特，以充分发挥量子计算的潜力。
发布时间：2022-03-18 类型：深度文章
Swin Transformer迎来30亿参数的v2.0，我们应该拥抱视觉大模型吗？
编者按：2021年，获得 ICCV 最佳论文奖的 Swin Transformer，通过在广泛的视觉问题上证明 Transformer 架构的有效性，加速了计算机视觉领域基本模型架构的变革。2021年末，微软亚洲研究院的研究员们又进一步提出了 Swin Transformer v2.0 版本，新版本训练了迄今为止最大的稠密视觉模型，并在多个主流视觉任务上大大刷新了记录，相关论文也已被 CVPR 2022 接收。研究员们希望借助 Swin Transformer v2.0 展现视觉大模型的“强悍”能力，呼吁整个领域加大对视觉大模型的投入，并为之提供相应的训练“配方”，从而为视觉领域的科研人员做进一步探索提供便利。那么，Swin Transformer v2.0 有哪些不同？今天就让我们来一探究竟吧！
发布时间：2022-03-17 类型：深度文章
编者按：此前我们曾提出了一个问题：从文字脚本生成创意视频一共分几步？微软亚洲研究院的开放领域视频生成预训练模型给出了答案：只需一步。现在，我们追问：除了文字生成视频之外，还有哪些途径可以生成视频？我们能否使用自然语言对视觉内容进行编辑？微软亚洲研究院最新推出的多模态模型 NÜWA，不仅让视觉内容创造多了一条路，甚至还让 Windows 经典桌面有了更多的打开方式。
发布时间：2022-03-03 类型：深度文章
编者按：近年来，计算生物学无疑是人工智能领域的一大热门话题。但，计算生物学究竟是什么？目前进展如何？未来又蕴藏了怎样的机遇？
发布时间：2022-02-22 类型：深度文章
气候变化、流行病、发展鸿沟…… 应对这些挑战我们还要做些什么？
编者按：可持续发展关乎着人类社会的现在及长远未来，一直是全社会热议的话题。对此，微软也做出了多项承诺，包括到2030年实现公司的碳负排放、零废弃、水资源正效益，到2050年消除公司自1975年成立以来直接排放及因供应链而排放的所有碳。我们该如何看待可持续发展？科技创新在可持续发展中扮演了怎样的角色？什么是具有复原力的社会？下次社会危机到来前我们能做好准备吗？微软的科学家们对2051年又有怎样的期许？
发布时间：2022-02-17 类型：深度文章
编者按：AAAI 是由人工智能促进协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）主办的人工智能领域顶级学术会议之一。今年的AAAI 大会将于2月22日-3月1日举办，微软亚洲研究院共有十余篇论文入选，涵盖概念漂移、平面布局自动生成、假新闻检测、视频分割、跨语言预训练、文本摘要、注意力机制、连续深度神经网络、领域泛化、在线影响力最大化等等人工智能的多个领域。今天，我们为大家精选了其中的12篇进行分享，并配有此前的论文分享直播视频，希望可以帮助大家更深入地了解人工智能领域的前沿进展！
发布时间：2022-01-27 类型：深度文章
