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ACL 2023 | 持续进化中的语言基础模型

尽管如今的 AI 模型已经具备了理解自然语言的能力，但科研人员并没有停止对模型的不断改善和理论探索。自然语言处理（NLP）领域的技术始终在快速变化和发展当中，酝酿着新的潮流和突破。

发布时间：2023-07-12 类型：深度文章

微软亚洲研究院推出AI编译器界“工业重金属四部曲”

编者按：编译器在传统计算科学中一直是一个重要的研究课题。在人工智能技术快速发展和广泛应用的今天，人工智能模型需要部署在多样化的计算机硬件架构上。同时，训练和部署大型人工智能模型时又对硬件性能有着更高的要求，有时还需根据硬件定制化代码。这些都对人工智能时代的编译器提出了新的更高的要求。

发布时间：2023-07-11 类型：深度文章

Distributional Graphormer：从分子结构预测到平衡分布预测

编者按：近年来，深度学习技术在分子微观结构预测中取得了巨大的进展。然而，分子的宏观属性和功能往往取决于分子结构在平衡态下的分布，仅了解分子的微观结构还远远不够。在传统的统计力学中，分子动力学模拟或增强采样等是获得平衡分布中采样的常用方法，但这些方法昂贵又耗时。

发布时间：2023-07-07 类型：深度文章

Qlib全新升级：强化学习能否重塑金融决策模式？

编者按：2020年，微软亚洲研究院开源了金融 AI 通用技术平台 Qlib。Qlib 以金融 AI 研究者和金融行业 IT 从业者为用户，针对金融场景研发了一个适应人工智能算法的高性能基础设施和数据、模型管理平台。一经开源，Qlib 便掀起了一阵热潮，相关开源项目在 GitHub 上已收获了11.4k颗星。作为一个通用技术平台，Qlib 不仅大大降低了行业从业者使用 AI 算法的技术门槛，还为金融 AI 研究者提供了一个相对完整的研究框架，让他们可以基于专业知识探索更广泛的金融 AI 场景。

发布时间：2023-07-06 类型：深度文章

ACL 2023｜大模型时代，自然语言领域还有什么学术增长点？

国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称 ACL）是自然语言处理（NLP）领域的顶级国际会议，ACL 2023 将于2023年7月9-14日在加拿大多伦多举行。随着人工智能技术的快速发展，确保相关技术能被人们信赖是一个需要攻坚的问题。微软亚洲研究院也在不断推进负责任的人工智能的探索发现与应用实践。今天我们为大家带来3篇微软亚洲研究院以负责任的人工智能为主题入选 ACL 2023 的论文。

发布时间：2023-07-04 类型：深度文章

CVPR 2023 | 掩码图像建模MIM的理解、局限与扩展

编者按：掩码图像建模（Masked Image Modeling, MIM）的提出，为计算机视觉模型训练引入无监督学习做出了重要贡献。得益于 MIM 的预训练算法，计算机视觉领域在近年来持续输出着优质的研究成果。然而整个业界对 MIM 机制的研究仍存在不足。

发布时间：2023-06-20 类型：深度文章

CVPR 2023 | 计算机视觉顶会亮点前瞻

在知识和技术都迅速更新迭代的计算机领域中，国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机视觉方向的“顶级流量”，引领着学科及相关领域的研究潮流。今天我们为大家带来5篇微软亚洲研究院被 CVPR 2023 收录的论文，主题涵盖手语识别与检索、多模态生成、图像编辑、视频理解任务等。

发布时间：2023-06-14 类型：深度文章

以科技之力，守护地球家园：微软亚洲研究院助力实现可持续发展

编者按：2023年3月，联合国政府间气候变化专门委员会发布的一份报告[1]表明：“人类活动主要通过排放温室气体，已毋庸置疑引起了全球变暖。不利的气候影响已经比预期的更加深远和极端”。这些巨大的排放量来自全球各行各业，与整个人类的活动都密切相关，随着人类文明的发展，地球也正在遭受破坏。保护环境，建设和谐的生态家园，是人类共同的责任。

发布时间：2023-06-05 类型：深度文章

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