# AI技术应用2021年9月20日简报 ## 核心定义 > 人工智能技术通过模拟人类智能行为，实现自动化处理和决策，广泛应用于各个领域。 ## 核心洞察（TL;DR） - AI成本高昂，训练深度学习模型如GPT-3的费用超过400万美元。 - AI在语言语义处理、合同审核、简历分析、招聘和客户反馈分析等领域应用广泛。 - AI在跨语言语音学习、机器翻译、软件测试自动化、机器人系统等方面取得进展。 - AI在数字化招聘、智能家居、监管合规等方面也展现出重要作用。 ## 关键事实与数据 - 关键事实1: 训练错误率5%的ImageNet数据集识别的深度学习系统，将花费1000亿美元。 - 关键事实2: 小冰公司首席执行官李笛表示，1700万虚拟人有26%是人类替身。 - 关键事实3: neural magic宣布由NEA牵头的3000万美元系列A轮融资。 - 关键事实4: NBA Top Shot背后的NFT初创公司DapperLabs收购虚拟影响者初创公司Brud。 - 关键事实5: Autify筹集了1000万美元的A系列，通过解决方案推进软件测试自动化。 - 关键事实6: 麻省理工学院的研究人员创建了一个机器人系统，可以快速筛选杂物以找到隐藏的物品。 - 关键事实7: Patreon表示，它将使用其1.55亿美元4月融资的很大一部分来资助原创内容。 - 关键事实8: 合同管理初创公司ContractPodAI筹集了1.15亿美元的C轮融资。 - 关键事实9: 中国大部分企业招聘仍以与网络招聘平台进行浅层合作、线上面试等简单线上行为为主。 - 关键事实10: 美团因在2018年收购共享单车公司摩拜单车而受到调查，被罚款34.42亿。 ## 正文 AI技术应用2021年9月20日简报 ================== 人工智能出了能写bug，还能测bug，自动化测试代理执行标准化操作，各种搭配无限可能，麻省的RFusion真是个小聪明，比你养的宠物狗要好用。本周，在语言语义处理上，合同审核、简历分析和招聘、客户反馈市场舆情分析，是几个好用的场景。 ### **01＃AI应用** **让ImageNet识别错误率降到5%，要花1000亿美元，连谷歌都喊贵！** \[摘要\]:近几年诞生的著名深度学习模型都面临着成本问题，即使是财大气粗的谷歌、OpenAI也承认，训练模型太贵了。OpenAI设计并训练了深度学习语言系统GPT-3，成本超过400万美元。图中显示，训练一个错误率5%的ImageNet数据集识别的深度学习系统，将花费1000亿美元，产生的碳排放量相当于纽约市一个月的排放量。 **1700万虚拟人有26%是人类替身？三个词解锁这场发布会** \[摘要\]:小冰公司首席执行官李笛举例道，当人工智能听不懂人类说的话或者无法完成任务时，助理型人工智能会回答“对不起，我好像不明白”，而一个性格有缺陷的人工智能会问“你问这么多干嘛，你作业写完了吗。据介绍，每个用户均可在该App创造自己的岛屿，岛屿模拟了大自然的景色和声音，并有若干人工智能个体生活在其中。”沈向洋说，基于这样的认识，小冰框架创造出的人工智能，可以有不同声音、不同感情、不同情绪。 **跨语言语音学习的最新研究综述** \[摘要\]:IPA表示衍生的语音学特征在小数据合成的应用对抗式训练也有相当一部分研究工作基于 \[7\] 的对抗式训练方法继续相关的研究。其中 ya 表示语言 a 的语音，用于提取说话人音色信息，sb 表示语言 b 的文本，LUT 为 look-up table，Na 表示语言 a 的 speaker encoder，G 表示 TTS 生成模型，虽然训练比较麻烦，有点类似回译训练的方法，但论文实验结果表明使用了这种多阶段训练方法后可以有效提高跨语言语音的相似度。 **从技术到体验：vivo机器翻译落地实践** \[摘要\]:这时，我们做混合语种切分，仅将英文为主的句子输入翻译模型，其余不过模型，则能够有效解决这个问题。语种检测平时做实验时测试，都是预先知道输入文本的语种，直接调用对应的翻译模型。在具体训练时，加大领域相关的文本的权重，或者说在模型快要收敛之前，用领域的数据对模型做一个微调，使它的选词更加符合领域的特点。 **neural magic 宣布由 NEA 牵头的 3000 万美元系列 A 资金** \[摘要\]:neural magic 诞生于麻省理工学院，创造了突破性的算法和工具，将软件（而非专用硬件）带到机器学习 （ML） 基础架构的中心阶段。该公司创建机器学习模型，在商品 CPU 硬件上提供 GPU 级性能，创建一个灵活的 AI 世界，完全在软件中交付和执行。 **NBA Top Shot背后的NFT初创公司DapperLabs收购虚拟影响者初创公司Brud** \[摘要\]:NFT 初创公司 Dapper Labs 将以未公开的金额“收购”人工智能虚拟影响者初创公司Brud 。布鲁德专攻 数字渲染的社交媒体影响者，其中一位名叫 Lil Miquela 的人声名狼藉。虚拟影响者被描述为具有人类特征的“人工智能生成的人”。出于这个原因，Brud 将自己标榜为“一家专注于人工智能和机器人技术的技术初创公司”。因为它主要雇用视觉效果艺术家和内容制作人，而不是数据科学家等。 **更智能地工作：利用机器学习优化 CO2 吸收** \[摘要\]:在最近发表在《环境科学与技术》上的一项研究中，高丽大学和新加坡国立大学的一个合作研究小组采用了一种基于机器学习的方法，可以指导未来多孔碳合成策略的发展。科学家们指出，影响 BWDPC 中 CO2 吸附特性的三个核心因素是：多孔固体的元素组成、其质地特性以及其运行时的吸附参数，如温度和压力。然而，直到现在，在开发 BWDPC 时应该如何优先考虑这些核心因素仍不清楚。 **EA AI团队发现，AI增强学习可以改善游戏测试** \[摘要\]:EA 的一项研究显示，AI 代理可以测试视频游戏，以确保它们“平衡且可解决”。 **对于特斯拉、Facebook 和其他人来说， AI 的缺陷越来越难以忽视** \[摘要\]:深度学习的人工智能系统旨在松散地模仿人脑，可以发现肿瘤、驾驶汽车和编写文本，在实验室环境中显示壮观的结果。但问题就在于此。当涉及到在不可预知的现实世界中使用该技术时，AI 有时会失败。这是令人担忧的，当它被吹捧用于高风险的应用程序，如医疗保健。 **日本初创公司Autify 筹集了 1000 万美元的 A 系列，通过解决方案推进软件测试自动化** \[摘要\]:Autify 的平台让用户无需编码即可自动执行 Web 和移动应用程序测试。每次运行时，Autify 的 AI 都会“检测源代码/用户界面更改并自动更正测试场景”。主要功能包括跨浏览器、同步多设备测试、AI 自动修复和视觉回归。 **麻省理工学院的研究人员创建了一个机器人系统，可以快速筛选杂物以找到隐藏的物品** \[摘要\]:使用摄像头和射频天线来定位和找回丢失的物品，被称为 RFusion 的机械臂使用机器学习来找到物品的确切位置，移动隐藏它的物体，并抓住正确的物品。强化学习用于训练神经网络以“优化机器人到物体的轨迹”。该系统在检索完全隐藏在一堆下的物体方面成功率为 96%。一旦系统变得更快，它可以帮助安装工厂组件和完成仓库订单，以及其他应用程。 **Patreon 表示，它将使用其 1.55 亿美元 4 月融资的很大一部分来资助来自播客、直播等的原创内容** \[摘要\]:该公司价值 4B 美元，计划构建新的消费工具，为创作者提供赚取经常性收入和发布内容的一站式解决方案；Patreon 计划很快进行首次公开募股，但尚未透露时间表。 **maestroqa筹集了 2500 万美元的 A 轮融资** \[摘要\]:MaestroQA使用机器学习来跟踪和分析客户反馈和互动，为服务代表的培训提供信息，该平台与 Zendesk、Salesforce 和其他 CRM 提供商集成；MaestroQA 为 DraftKings 等消费品公司和包括Monday.com在内的 B2B 客户提供服务。 **合同管理初创公司contractpodai 1.15 亿美元用于 AI 驱动的法律审查** \[摘要\]:合同管理初创公司ContractPodAI筹集了 1.15 亿美元的 C 轮融资；这家总部位于伦敦的公司为法律审查、知识产权组合管理等提供无代码界面；迄今为止筹集了 1.7 亿美元。 **数字化招聘报告：2022市场规模将破50亿，布局招聘服务生态是趋势** \[摘要\]:中国大部分企业招聘仍以与网络招聘平台进行浅层合作、线上面试等简单线上行为为主，由以AI、大数据、RPA等重要技术构成的产品服务尚未实现大规模落地应用。而在艾媒咨询的调研中，受访的企业表示仍未步入招聘数字化阶段的占比甚至达到了90.0% ### **02＃产品市场创新** **反抗算法的年轻人** \[摘要\]:可以确认的是，技术上存在手机App获取用户语音信息的可能，只是这不能必然推导出精准推荐源自“偷听”数据。不止是他，反技术依赖小组里的一些人也在尝试使用不同平台的手机网页端戒掉自己的App瘾症。大一的课上，内容索然无味，他下意识解锁手机，一一翻看通讯软件和社交平台上的信息。 **弗吉尼亚州的一家公司已经将手机直接连接到卫星上** \[摘要\]:Lynk的联合创始人兼首席执行官查尔斯·米勒说，卫星互联网在空间和电信行业风靡一时，SpaceX、OneWeb、亚马逊、Telesat等公司都在发射或计划发射大型卫星星座，以提供宽带互联网。竞争对手YNK并不是唯一一家致力于将地面电话与卫星直接连接的公司。在美国、英国和巴哈马群岛，许多移动电话能够在卫星经过头顶时与卫星连接，就好像它是太空中的一座虚拟手机塔。 **Twitter 如何规划自己未来产品进化** \[摘要\]:Jack Dorsey  “我们打算建立一个由互联功能和服务组成的生态系统，专注于为三个核心工作提供服务：新闻，这就是正在发生的事情；讨论、交谈；并帮助人们获得报酬”。 **AI 可以像人类错误和所有代码一样编写代码** \[摘要\]:AI 生成错误代码的风险可能出奇地高。纽约大学的研究人员最近分析了副驾驶产生的代码，发现对于某些安全性至关重要的任务，该代码大约 40% 的时间都包含安全缺陷。 **NPD：41%的智能家居用户会选择订阅服务** \[摘要\]:NPD集团的行业分析师兼董事Jill Aldort表示：“智能家居订阅服务长期以来一直被视为智能家居制造商实现盈利的途径，但创造吸引消费者的产品从功能和财务角度看将是建立忠诚基础的关键。 ### **03＃监管与合规** **美团被罚34.42亿，下一个会是谁？** \[摘要\]:监管机构还要求美团退还大约 2 亿美元的独家交易。该公司已被要求提高佣金和送货司机的权利。美团因在 2018 年收购共享单车公司摩拜单车而受到调查。2020 年，美团在外卖空间的本地市场份额为68.2% 。4 月，美团是国家市场监督管理总局传唤的 34 家公司之一，该公司早些时候因反垄断行为对阿里巴巴处以2.75B 美元的罚款。 **《新一代人工智能伦理规范》发布 -中华人民共和国科学技术部** \[摘要\]:9月25日，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》，旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。 **新加坡派遣机器人Xavier帮助警方在为期三周的审判中确保街道安全** \[摘要\]:Xavier 配备了自主导航传感器、七个摄像头和一个交互式仪表板，它旨在检测诸如不适当的社交距离、在禁区吸烟、非法摆卖、自行车停放不当、五人以上的集会符合现有的社会距离措施，以及机动主动移动装置和人行道上的摩托车。作为支持公职人员提高公众健康和安全的一项试验的一部分，该机器人名为Xavier，由HTX和科学、技术和研究局联合开发。 **监视员工闹上法庭！谷歌开除员工引争议，说好的「不作恶」？** \[摘要\]:美国法律赋予了他们监控员工的权利，从记录击键到抓屏，再到查看电子邮件都是合法的，并且一些公司还被强制要求监控员工，例如，许多金融服务监管机构要求证券公司记录员工与交易活动有关的电话交谈、电子邮件和聊天记录，以避免潜在的市场操纵。 --- ## 引用与溯源 **来源**：哈希泰格 (HaxiTAG) **原始链接**：[https://haxitag.com/brief/ai-brief-20210920-ai2021920-v1](https://haxitag.com/brief/ai-brief-20210920-ai2021920-v1) **来源索引（站内可追溯）**：[麦肯锡](https://haxitag.com/search?q=%E9%BA%A6%E8%82%AF%E9%94%A1)、[普华永道](https://haxitag.com/search?q=%E6%99%AE%E5%8D%8E%E6%B0%B8%E9%81%93)、[Gartner](https://haxitag.com/search?q=Gartner)、[IDC](https://haxitag.com/search?q=IDC)、[Forrester](https://haxitag.com/search?q=Forrester) **版权声明**：本文由哈希泰格 AI 引擎优化生成，引用请注明出处。