• 反作弊是大事,Valve使用深度学习VACnet系统,还有64套服务器

    Axe斧娃 发布于2018-03-27 10:00 / 关键字: 深度学习, 作弊, Valve, VACnet

    游戏开发者大会(GDC 2018)已经在上周接近尾声时顺利结束,虽然我们都知道其中的关键词是光线追踪,不过Valve还有分享很多关于反作弊方面的信息。一位叫做约翰·麦当劳(John McDonald)为我们揭示道到其实Valve已经将深度学习领域的技术运用到反作弊领域,这可以让系统根据时间慢慢适应越来越复杂的作弊形式,这对于Valve来说还是第一次,这项系统已经在Valve的手中运转一年,被命名为VACnet,虽然听起来很像是VAC+Net,但其实并不是什么加强版的VAC。 

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  • EA SEED团队训练《战地1》AI BOT,完整训练需要300小时

    Axe斧娃 发布于2018-03-26 09:58 / 关键字: 战地, 深度学习, AI, Battlefield, Deep Learning

    上周,也就是游戏开发者(GDC 2018)会议举办的高潮期间,相信还有不少的读者注意到一条来自EA的新闻:他们创造出基于人工智能(AI)的《战地1》机器人(Bot),并且看上去已经有不俗的战斗力。然而这条新闻很快被淹没在大量的光线追踪的新闻海洋当中。其实这个还是蛮有意思的,而且我看到着手的其实还是EA那支负责Raytracing Demo的团队:Search for Extraordinary Experiences Division(EA SEED),据说这是一支去年年中才对外公布的高精尖小团队,很像是我们曾经报道过的寒霜实验室(Frostbite Labs),因为我们最初报道这支团队的时候是2016年,而团队主创在介绍自己的时候也表示这支团队是两年前建立的。

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  • 下一代HoloLens会是什么样?加入AI协处理器、布局深度学习

    Axe斧娃 发布于2017-07-26 16:04 / 关键字: 微软, 人工智能, 深度学习, 神经网络, Microsoft, AI, HoloLens

    以防大家已经不知道说个“冷知识“,今年年初才进入大陆市场的微软增强现实眼镜HoloLens其实首次公布是在2015年的1月份,换句话说这款设备已经在开发者的手里使用两年有余。按照一般设备寿命的规律,两年的窗口已经足够推出续作。不过正如我们在2月份报道的,微软原本计算在今年年初的时候推出一款改进版,但是在最后关头取消计划,并决定跳过HoloLens 2.0,直接在2019年甚至更晚些时候带来更进一步的HoloLens,或许我们可以称之为HoloLens 3.0。

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  • 人工智能到底有多少潜力?谷歌正在让他们成为顶尖摄影师

    Axe斧娃 发布于2017-07-15 11:17 / 关键字: 人工智能, 深度学习, 机器学习, 大数据, 谷歌, AI, Deep Learning, Big Date, Google

    如果说去年关于“虚拟现实”是被热潮的最多的一个词,今年就绝对是“人工智能”概念(虽然小编私下认为明年又会有新的概念给推上台面)。不过值得关注的一点是,人工智能不仅可以帮助我们去处理那些我们能够做到但因为成本而不原因做的事,更关键的是可以发现一些人力难以发觉的细节,并从海量的数据中自我学习、自我训练,最后从量变累积成质变,我们即将看到的就是谷歌是如何将人工智能化为艺术家和摄影师的。

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  • 还记得利用《GTA5》学习自动驾驶的AI吗?它最近在Twitch直播

    Axe斧娃 发布于2017-05-20 11:48 / 关键字: 人工智能, 深度学习, 自动驾驶, AI, Deep Learning, GTA5

    我们曾在上个月的这个时候报道过有研究人员利用《GTA5》当中细腻和真实的环境来测试研究无人驾驶和深度学习的新闻。当时这个研究还停留在大学的实验室与数据机房中,不过在昨天研究人在将试验的过程搬上著名的直播平台Twitch,让我们来看看AI在《GTA5》当中学习驾驶是一种怎样的体验。

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  • 抠图抠到心烦?不怕,Adobe Research提出深度学习抠图算法

    梁俊豪 发布于2017-03-23 12:03 / 关键字: Adobe, Photoshop, 深度学习, 神经网络

    如果你想问超能网里面的摄影师最讨厌的工作是什么,想必就是对每天拍摄好的海量产品照片进行抠图了吧,尤其是散热器以及透明的产品,更需要花费大量的时间与精力去完成抠图。毕竟目前PhotoShop中的魔棒还是以颜色作为特征区分物体与背景,很难完成复杂度较高的画面抠图。不过Adobe已经想出一个绝佳的方法解决这个问题,还是用上了深度神经网络对图像的自然结构进行抠图。

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  • 首个基于深度学习婴儿看护系统BabbyCam,Tesla计算卡显神威

    梁俊豪 发布于2016-11-01 12:38 / 关键字: NVIDIA, Tesla, 计算卡, 深度学习, 婴儿监视

    NVIDIA的Tesla计算卡性能之强大,我们毋庸置疑的,因为其目标就是面向AI计算,GPU加速效能比单纯的CPU方案提高45倍。因此NVIDIA工程师、BabbyCam创始人Benjamin Lui看上了Tesla强大性能,试图应用在婴儿看护监视上。分析婴儿的活动情况和情绪,及时地将提示信息反馈给父母,尽早发现婴儿的异常,减轻都市父母照顾婴幼儿负担。

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  • 谷歌翻译十周年,神经网络机器翻译现在更有逻辑和层次

    Axe斧娃 发布于2016-09-29 12:49 / 关键字: 谷歌, 翻译, 深度学习, 人工智能, 神经网络, Deep learn, AI

    对于很多依然在学校里埋头苦学的学生来说,谷歌翻译可能是日常学习中最常见的翻译工具,但是可能很少有人知道这项服务在昨天已经迎来了十岁的生日,而谷歌也在Google Research的官方博客中隆重介绍了未来的神经网络机器翻译系统。

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  • 相当于250台x86服务器!NVIDIA发布帕斯卡架构深度学习超算DGX-1

    Axe斧娃 发布于2016-04-06 10:20 / 关键字: NVIDIA, 深度学习, 超级计算机

    在昨晚开幕的英伟达GTC(GPU Technology Conference)2016大会上,英伟达不仅按照预料地发布了16nm FinFET制程超级核弹帕斯卡(Pascal)显卡,最让人惊叹的还是一款定位于深度学习的超级计算机DGX-1。DGX-1拥有8颗帕斯卡架构GP100核心的Tesla P100 GPU,以及7TB的SSD,由两颗16核心的Xeon E5-2698v3以及512GB的DDR4内存驱动。售价为129000美元(835378.2元人民币),今年Q4面市。

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