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作者：qq企業郵箱 發布時間：2019-12-12 14:40:20 訪問量：3154
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。
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。
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。
點贊 0 來源：騰曦網絡
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