新闻中心

排序方式

集“百家”之长,成一家之言!微软提出全新预训练模型MPNet

近年来,预训练语言模型无疑成为了自然语言处理的研究热点。这些模型通过设计有效的预训练目标,在大规模语料上学习更好的语言表征来帮助自然语言的理解和生成。其中,BERT 采用的掩码语言模型 MLM 和 XLNet 采用的排列语言模型 PLM 是两种比较成功的预训练目标。然而,这两种训练目标各有优缺,具有较大的提升空间。为此,微软亚洲研究院机器学习组的研究员们,继去年面向自然语言生成任务推出预训练模型 MASS 之后,在自然语言理解任务上推出全新预训练模型 MPNet。它在 PLM 和 MLM 的基础上扬长避短,在自然语言理解任务 GLUE 和 SQuAD 中,超越 BERT、XLNet 和 RoBERTa 等预训练模型,取得了更好的性能。

发布时间:2020-04-21 类型:深度文章

ICLR 2020丨微软亚洲研究院精选论文解读

编者按:在全球疫情影响之下,原计划首次在非洲举行的国际 AI 学术会议 ICLR 2020 将成为第一届完全通过网络远程举行的 ICLR 会议。本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了 BERT 在机器翻译中的应用,有理论保障的对抗样本防御模型 MACER,一种新的基于自我博弈的文本生成对抗网络(GAN)训练算法,以及可广泛应用于视觉-语言任务的预训练通用特征表示 VL-BERT。

发布时间:2020-04-20 类型:深度文章

微软“爱写作”公众号上线:英文写作的AI私教

“听说读写”是英语学习的四大核心要素, 而“写”可谓是英语学习中最考验学习者综合语言运用能力的一项。对很多学生来说,除了写作技巧,行文中的语法问题常常不自知,更不要提灵活使用“高级”词汇和句式了。很多时候学生们即使想多做练习,却奈何没有一个随时随地可以帮忙指导、批改的专业人士,而私教则需要支付昂贵的费用。对英语老师来说,日常工作中最大的工作量就是批改作文,每篇文章即使逐字阅读、改错和点评,也很难做到一对一的详细指导。尤其在网上提交作业时,学生们五花八门的手写文章照片,更是加重了老师们的工作量…

发布时间:2020-04-16 类型:深度文章

解读AI在高等教育中应用的四大机遇与思考

在人工智能已经逐渐渗透进各行各业的今天,AI 在教育领域的应用现状如何?“AI+教育”又有哪些机遇点将在未来大放异彩?微软亚太及日本高等教育项目主管 Alexandros Papaspyridis 在这篇文章中分享了他的独到见解。

发布时间:2020-04-15 类型:深度文章

CVPR 2020丨基于范例的精细可控图像翻译CoCosNet,一键生成你心目中的图像

图像翻译是近年来的研究热点,类比于自然语言翻译,它将输入图像的表达转化为另一种表达,在图像创作、图像风格化、图像修复、域自适应学习等领域有着广泛应用。然而现有技术通常仅能产生合理的目标域图像,其具体风格并不可控。为此,微软亚洲研究院视觉计算组近期提出基于范例的图像翻译技术 CoCosNet,建立原域图与目标域范例图像的密集对应,使生成图片精细匹配范例图片风格。

发布时间:2020-04-14 类型:深度文章

微软超级麻将AI Suphx论文发布,研发团队深度揭秘技术细节

2019年8月,微软在世界人工智能大会上正式宣布由微软亚洲研究院研发的麻将 AI 系统 Suphx 成为首个在国际知名专业麻将平台“天凤”上荣升十段的 AI 系统,其实力超越该平台公开房间顶级人类选手的平均水平。麻将 AI 到底有哪些难点?Suphx 这一在游戏 AI 领域具有跨越性的突破具体是如何实现的?微软亚洲研究院 Suphx 研发团队已将相关论文发表在 arXiv 上,本文将为大家解读论文的核心内容。

发布时间:2020-04-08 类型:深度文章

微软Project Tokyo让视障群体感知身边友人,重启社交

当你和三两好友聚会,你们在交谈中会很自然地面向正在说话的人,频频对视,或身体前倾表示正在聆听。眼神和肢体语言是交流中非常重要的一部分,但对盲人和视障群体来说,这几乎是不可完成的任务。而微软研究院 Project Tokyo 项目正在通过 AI 技术构建个性化智能代理,赋予视障群体更多能力,让不可能成为可能。

发布时间:2020-04-07 类型:深度文章

一键提升多媒体内容质量:漫谈图像超分辨率技术

作为将模糊的图像变清晰的神奇技术,图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中,微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表,并转化入 PowerPoint 产品中。

发布时间:2020-04-02 类型:深度文章