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騰訊云公布七款新品,并對大數據與AI產品升級

作者:qq企業郵箱    發布時間:2019-12-12 14:40:20  訪問量:1656  


導讀:12月11日,在騰訊云大數據AI新品發布會上,騰訊云發布了在大數據與AI領域的最新研究成果,包括AI換臉甄別技術AntiFakes、微碼、信息流智能圖像以及智能相冊、語言模型自學習工具、圖計算引擎騰訊星圖、企業畫像平臺等七款新品,并對AI、大數據產品進行全線升級,致力于降低企業AI技術應用門檻。



  12月11日,在騰訊云大數據AI新品發布會上,騰訊云發布了在大數據與AI領域的最新研究成果,包括AI換臉甄別技術AntiFakes、微碼、信息流智能圖像以及智能相冊、語言模型自學習工具、圖計算引擎騰訊星圖、企業畫像平臺等七款新品,并對AI、大數據產品進行全線升級,致力于降低企業AI技術應用門檻。

  在視覺AI領域,得益于騰訊優圖、騰訊安平AI安全實驗室、騰訊AI Lab、微信開放平臺等團隊的支持,騰訊云AI視覺此次共發布AntiFakes假臉甄別、微碼、信息流智能圖像以及智能相冊四大新品。其中,AntiFakes假臉甄別技術基于圖像算法和視覺AI技術,實現了對圖片或視頻中的人臉真偽進行高效快速的檢測和分析,鑒別圖片中的人臉是否為AI換臉算法、APP所生成的假臉,最終對圖像或視頻的風險等級進行評估。

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  通用語音識別能力已擁有很高的識別率,但特定企業場景下存在大量生僻名詞,目前行業內通用識別的效果較差。

  騰訊云這次發布的語言模型自學習工具,通過通過添加企業典型業務對話場景下的字詞句,自助提升特定場景下特定名詞識別的準確率,從而讓語音機器人、電話錄音質檢等行業的語音識別效果得到大幅提升。

  在當前NLP領域的研究及落地應用中,為了達到更好的效果,預訓練語言模型的使用已經成為一個很普遍的做法,但效果提升的同時也帶來了模型訓練成本的不斷攀升,以目前行業較大規模的模型訓練為例,用200G語料訓練一個3億參數的bert模型,需要1400多張V100的GPU,訓練500多分鐘才能得到一個可用的模型,訓練成本是非常高昂的。

  騰訊云最新發布的AutoNLP依托騰訊云語料積累和公有云算力,一次訓練多次使用,提供數十個騰訊自研的預訓練模型,極大地降低訓練成本,提升模型創新及應用效率,縮短定制化項目交付的周期。

  同時,針對圖計算在行業領域的應用難題,騰訊云推出的圖計算引擎騰訊星圖封裝了微信Plato圖計算框架,可大幅提升圖計算性能,在內存消耗降低7-10倍的情況下,性能提升了近50倍,將知識圖譜領域的發展推進一個全新的時代。

  另外,大數據場景下,面向智慧城市、金融監管、企業評估等場景的領域,騰訊云新推出企業畫像平臺綜合服務平臺,通過構建百億級企業知識圖譜,深度挖掘企業及其產業鏈間的復雜網絡關系,為企業提前洞察金融等未知風險,充分發揮大數據的行業價值。

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  除推出新品之外,騰訊云還對已有的AI和大數據產品進行全線升級。

  在人臉識別方面,騰訊云神圖新增人臉融合、人體識別以及跨年齡識別功能,語音合成正式商用、騰訊云NLP全新升級提供18項智能文本能力。

  此外,騰訊云OCR文字識別能力也從9項新增至50項,新增PS、翻拍、復印件等防偽能力,文字識別力位居業內第一。

  大數據在基礎能力方面,云端全面升級Hadoop系列版本,借助最新的大數據技術,數據存儲成本降低到之前的50%,部分典型計算場景性能提升30%以上。

  在運維方面,通過對數百項監控指標、集群巡檢、安全集群等功能的豐富及升級,構建了智能化運維體系,大大降低了運維復雜度。

  騰訊云副總裁王龍表示,針對目前整體AI行業的發展趨勢,過去一招鮮的發展模式已經難以為繼,取而代之的是真正能夠產生價值的、端到端的、全面的AI解決方案,并且隨著技術的不斷演進,企業進入和使用數據智能領域的門檻將繼續大幅降低。



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