Die achte Veranstaltung des Postdoctoral Academic Salon der Zhejiang University: NetEase Fuxi diskutiert neue Bereiche der Intelligenz

Am 5. Juni endete die achte Sitzung des Postdoctoral Academic Salon der Zhejiang University auf dem Yuquan Campus der Zhejiang University erfolgreich. Bei dieser Veranstaltung handelt es sich um einen gemeinsamen akademischen Salon, der von der Postdoktorandenvereinigung der Zhejiang-Universität und dem NetEase Fuxi Laboratory organisiert wird. Die vier Hauptredner, Ph.D. Fan Changjie, Ding Yu, Li Lincheng und Zhao Zeng, stammen alle vom NetEase Fuxi Laboratory. Das Thema dieses Salons sind die Arbeitsergebnisse des NetEase Fuxi Laboratory im Bereich der künstlichen Intelligenz. Fan Changjie stellte die Forschungsergebnisse zur agentenorientierten Programmierung vor, Ding Yu stellte verwandte Forschungsergebnisse zu digitalen virtuellen Menschen vor, Li Lincheng erläuterte die Fortschritte im Visual Computing und Zhao Zeng konzentrierte sich auf die Weitergabe der Ergebnisse der AIGC-Systemkonstruktion. Durch diesen Salon erhielten die Teilnehmer ein tiefes Verständnis für die innovativen Errungenschaften des NetEase Fuxi Lab im Bereich der künstlichen Intelligenz und führten einen intensiven Austausch und Diskussionen. Diese Salonveranstaltung bietet eine wertvolle Plattform für den akademischen Austausch für Postdoktoranden der Zhejiang-Universität und fördert die Entwicklung akademischer Zusammenarbeit und innovativer Forschung.

In der Mitteilung sagte Fan Changjie, Leiter von NetEase Fuxi, dass mit zunehmender Alterung der Nation und dem Verschwinden der demografischen Dividende weiterhin Arbeitskräftemangel und hohe Arbeitskosten alle Lebensbereiche plagen werden. Daher ist es heute zu einem unvermeidlichen Trend in der Entwicklung einer intelligenten Gesellschaft geworden, künstliche Intelligenz (KI) und Roboter mit sich wiederholenden, risikoreichen Aufgaben befassen zu lassen und den menschlichen Wert zu steigern. Als führendes Labor für künstliche Intelligenz in China ist NetEase Fuxi bestrebt, einen Weg zu erkunden, bei dem die Mensch-Maschine-Zusammenarbeit im Mittelpunkt steht, um die praktischen Probleme zu lösen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wie z. B. hohe KI-Schwellenwerte, lange Forschungs- und Entwicklungszyklen und Schwierigkeiten bei der Anwendungsimplementierung .

Die Aura Robot Platform ist ein neues Programmierparadigma, das auf diesem Hintergrund basiert und auf Ideen wie AOP basiert. Ihr Kernwert besteht darin, einheitliche standardisierte Schnittstellen und Dienste für die Verbindung von Maschinen (oder KI) und Menschen bereitzustellen. Derzeit sind viele Unternehmen von NetEase Fuxi mit dieser theoretischen Methode verbunden. Nehmen Sie als Beispiel den Bau wichtiger Infrastrukturprojekte im Südwesten Chinas: Einerseits ermöglicht die Plattform traditionellen Baggermeistern, durch die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine eine intelligente Produktion zu realisieren sich nicht mehr auf repetitive, langweilige und gefährliche Sexarbeiten einlassen. Zusätzlich zu den Anwendungsszenarien für Bergbauroboter wurde die Plattform auch in den Bereichen Gesichtserkennung für Spielcharaktere, Erkennung von Bild- und Texterkennung, Smart Parks, Kunst-Crowdsourcing und anderen Szenarien implementiert, um die starke Umsetzung, Nachhaltigkeit und Reproduzierbarkeit der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit zu bestätigen Plattform. Sex.

In diesem Austausch stellte Dr. Ding Yu von der digitalen virtuellen menschlichen Fuxi-Abteilung von NetEase die neuesten Fortschritte von Fuxis Spitzenforschung und praktischen Anwendungen im Bereich virtueller menschlicher Ausdrücke vor. In Bezug auf die drei Aspekte der KI-Ausdruckssynthese, -erfassung und -bindung berichtete er über die eingehende Erkundung und Praxis des Fuxi-Teams und demonstrierte die praktischen Auswirkungen der Anwendung dieser Technologien in vielen NetEase-Spielen. Unter anderem bietet die Anwendung des Fuxi AOP-Programmierparadigmas eine effektive Lösung für die Modellierung des Algorithmusprozesses der KI-Ausdruckserfassung und -bindung. Diese Arbeit wurde erfolgreich auf viele NetEase-Spiele angewendet, beispielsweise „Ni Shui Han“, „Tian Yu“, „Meet Ni Shui Han“ und „Ni Shui Han (Mobile Game)“. Die obige Arbeit widmet sich der Realisierung der automatischen Generierung und zeichenübergreifenden Wiederverwendung von 3D-Ausdrucksparametern. Darüber hinaus hat Fuxi mehr als 20 Top-Konferenz- und Zeitschriftenbeiträge im Bereich Ausdrücke veröffentlicht und war führend beim Vorschlag von 135 Klassifizierungsstandards für Ausdrücke, wodurch der Branchenfortschritt weiter vorangetrieben wurde. Darüber hinaus hat Fuxi dreimal in Folge die Meisterschaft und den zweiten Platz der Expression Perception Challenge (ABAW) bei den Top-Konferenzen im Bereich Bildsehen (ICCV2021, CVPR2022-2023) gewonnen und insgesamt sechs Meisterschaften gewonnen zwei Zweitplatzierte.

Dr. Li Lincheng von NetEase Fuxi Visual Computing berichtete hauptsächlich über die intelligente Erforschung der 3D-Charakter- und Szenenerstellung für Spiele und Metaverse-Anwendungen. Der bisherige manuelle Modellierungsprozess erforderte einen hohen Arbeitsaufwand und war schwierig, den vielfältigen, personalisierten und individuellen Bedürfnissen der Benutzer gerecht zu werden. In diesem Zusammenhang stellte Dr. Li ausführlich die Forschungsarbeit von NetEase Fuxi zur intelligenten Erstellung von 3D-Charakteren und -Szenen (3D AIGC) vor. Durch intelligente Erstellungslösungen, die auf 3D-Skeletten und -Netzen basieren, müssen Benutzer nur Bilder oder Text eingeben, um echte dreidimensionale Charaktere zu erstellen, digitale Zwillinge echter 3D-Szenen zu replizieren und sogar ideale 3D-Szenen zu generieren, wodurch Personalisierungs- und Anpassungsanforderungen vollständig erfüllt und optimiert werden Benutzererfahrung. Die Anwendung dieser Ergebnisse eröffnet unbegrenzte Möglichkeiten für den Aufbau der digitalen Welt und Datendarstellung und verleiht der Branche neue Dynamik.

Am Ende des Austauschs teilte Dr. Zhao Zeng, ein Experte für künstliche Intelligenz von NetEase Fuxi, den Inhalt über „NetEase Fuxi AIGC System Construction and Practice“. Er wies darauf hin, dass die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz, angetrieben durch die natürliche Sprache, immer weiter reift und das Verständnis der Öffentlichkeit für ihre generativen Auswirkungen auf Text, Bilder, Audio- und Videoinhalte sowie 3D-Inhalte auffrischt. Wenn die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz jedoch aus dem Forschungsbereich in industrielle Szenarien Einzug hält, steht sie immer noch vor zahlreichen Herausforderungen, darunter Problemen in mehreren Dimensionen wie Kontrollierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Kosten. Durch die Lösung dieser Herausforderungen kann die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz besser in tatsächlichen Szenarien eingesetzt werden.

NetEase Fuxis selbst entwickeltes Grafik- und Textmodell – Danqing

NetEase Fuxi entwickelt seit 2018 Technologien für generative künstliche Intelligenz und hat Unterstützung von wichtigen Forschungs- und Entwicklungsprojekten des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie der Provinz Zhejiang erhalten. Der Umfang der selbst entwickelten Modelle hat sich von den ersten 100 Millionen Parametern auf 100 Milliarden Parameter erhöht. Der Modellbereich hat sich von Text auf Grafiken, Musik, Verhaltenssequenzen und andere Modalitäten ausgeweitet und umfangreiche Erfahrungen im Modelltraining vor dem Training gesammelt und technische Optimierung. Relevante Technologien wurden auch in Geschäftsszenarien wie Wortspielen, intelligenten NPCs, textunterstützter Erstellung, musikunterstützter Erstellung, Kunstdesign und Internetsuchempfehlungen innerhalb der NetEase Group eingesetzt und haben bedeutende Geschäftsergebnisse erzielt.

Als führende inländische Institution, die sich auf KI-Forschung und -Anwendung für Spiele und Pan-Entertainment spezialisiert hat, wird NetEase Fuxi weiterhin Bereiche wie Verstärkungslernen, Bildaktionen, virtuelle Menschen, natürliche Sprache, Benutzerporträts und Großformate erforschen. In Kombination mit den Crowdsourcing-Fähigkeiten intelligenter Roboter werden „menschliche“ Entscheidungsfindungs- und Datenkreisläufe eingeführt, um die Fähigkeiten intelligenter Agenten weiter zu verbessern.

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