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Facebook公布新视觉模型“SEER” 可实现自我分析数据

2021年3月5日

品玩3月5日讯,据VentureBeat报道,Facebook近日宣布了一个建立在10亿张图片上训练的AI模型,在一系列计算机视觉基准上取得了最先进的结果。这款视觉模型的名字叫做SEER,是SElf-supERvised的缩写。SEER包含10亿个参数,可以从互联网上的任何一组随机图像中学习,而不需要进行注释。

参数,是机器学习系统的基本组成部分,是模型从历史训练数据中得出的部分。与大多数计算机视觉模型不同的是,大多数计算机视觉模型是从有标签的数据集中学习的,而Facebook的模型则是通过暴露数据各部分之间的关系从数据中生成标签,这一步被认为对有朝一日实现人类级智能至关重要。

人工智能的未来在于制作系统,这些系统可以从任何给定的信息中进行推断,而不依赖于标注的数据集。提供文本、图像或其他类型的数据,AI系统最好能够识别照片中的物体,解释文本,或执行要求它完成的其他无数任务中的任何一项。

 

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