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全線升級!騰訊云發(fā)布七個重磅新品

汽車玩家 ? 來源:TechWeb ? 作者:周小白 ? 2019-12-12 15:59 ? 次閱讀

12 月 11 日消息,騰訊云今日發(fā)布七大新品,帶來在大數(shù)據(jù)與 AI 領(lǐng)域的最新研究成果,包括 AI 換臉甄別技術(shù) AntiFakes、騰訊星圖以及企業(yè)畫像平臺等七大重磅新品,并對 AI、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行全線升級。

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)的不斷成熟,產(chǎn)業(yè)智能化升級已成為必然趨勢。企業(yè)正渴望更豐富、精細(xì)的 AI 應(yīng)用場景,為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來新動能。基于這樣的背景,騰訊云正逐步打造相互協(xié)同、共同演進(jìn)的 AI 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣,推進(jìn)大數(shù)據(jù)與 AI 在真實(shí)場景下的有效落地。

視覺 AI 領(lǐng)域,得益于騰訊優(yōu)圖、騰訊安平 AI 安全實(shí)驗室、騰訊 AILab、微信開放平臺等團(tuán)隊的支持,騰訊云 AI 視覺此次共發(fā)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(shù)基于圖像算法和視覺 AI 技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對圖片或視頻中的人臉真?zhèn)芜M(jìn)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?biāo)惴?、APP所生成的假臉,最終對圖像或視頻的風(fēng)險等級進(jìn)行評估。

通用語音識別能力已擁有很高的識別率,但特定企業(yè)場景下存在大量生僻名詞,目前行業(yè)內(nèi)通用識別的效果較差。騰訊云這次發(fā)布的語言模型自學(xué)習(xí)工具,通過通過添加企業(yè)典型業(yè)務(wù)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(zhǔn)確率,從而讓語音機(jī)器人、電話錄音質(zhì)檢等行業(yè)的語音識別效果得到大幅提升。

在當(dāng)前 NLP 領(lǐng)域的研究及落地應(yīng)用中,為了達(dá)到更好的效果,預(yù)訓(xùn)練語言模型的使用已經(jīng)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(xùn)練成本的不斷攀升,以目前行業(yè)較大規(guī)模的模型訓(xùn)練為例,用 200G 語料訓(xùn)練一個 3 億參數(shù)的 bert 模型,需要 1400 多張 V100 的 GPU,訓(xùn)練 500 多分鐘才能得到一個可用的模型,訓(xùn)練成本是非常高昂的。騰訊云最新發(fā)布的 AutoNLP 依托騰訊云語料積累和公有云算力,一次訓(xùn)練多次使用,提供數(shù)十個騰訊自研的預(yù)訓(xùn)練模型,降低了訓(xùn)練成本,提升模型創(chuàng)新及應(yīng)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(yè)領(lǐng)域的應(yīng)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(nèi)存消耗降低7-10 倍的情況下,性能提升了近 50 倍。

另外,大數(shù)據(jù)場景下,面向智慧城市、金融監(jiān)管、企業(yè)評估等場景的領(lǐng)域,騰訊云新推出企業(yè)畫像平臺綜合服務(wù)平臺,通過構(gòu)建百億級企業(yè)知識圖譜,深度挖掘企業(yè)及其產(chǎn)業(yè)鏈間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,為企業(yè)提前洞察金融等未知風(fēng)險,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的行業(yè)價值。

在新品不斷推出之外,騰訊云還對已有的 AI 和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行全棧升級。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(fù)印件等防偽能力。

大數(shù)據(jù)在基礎(chǔ)能力方面,云端全面升級 Hadoop 系列版本,借助最新的大數(shù)據(jù)技術(shù),數(shù)據(jù)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(yùn)維方面,通過對數(shù)百項監(jiān)控指標(biāo)、集群巡檢、安全集群等功能的豐富及升級,構(gòu)建了智能化運(yùn)維體系,降低運(yùn)維復(fù)雜度。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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