接收，代码已开源。论文链接：http://arxiv.org/abs/2212.01737开源链接：https://github.com/tencent-ailab/RLogist此前，「绝悟」AI

（请在PC端体验）联络邮箱：ailabnlp@tencent.com特色一多维度的文本补全能力文涌为写作者提供不同粒度和不同维度的文本补全能力，包括短语补全、检索式句子补全、AI

Lab从2018年开始对抗机器学习方面的研究，在白盒攻击、黑盒攻击、物理攻击和对抗样本防御等多个方向取得了丰富的研究成果，相关技术涵盖人脸识别，图像分类，物体检测，图像表述，图学习等多个任务。1.

完全掌握所有英雄的所有技能，能应对高达10的15次方的英雄组合数变化；优化了禁选英雄（BanPick，简称BP）博弈策略，能综合自身技能与对手情况等多重因素派出最优英雄组合。相关研究已被

而在另一项研究《自平衡轮式移动机器人平衡的增益规划控制器设计》中，不同于传统方法将静态和动态平衡区分对待，研究团队建立了可以同时描述轮式移动机器人动态特性和静态特性的统一的数学模型。

11月15日，科学脱口秀X-Talk在腾讯北京总部举行，邀请自然科学家、哲学社会学者、科幻作家、文化学者等科技和文化相关领域人士，探讨前沿科技的突破以及对人类社会的影响。腾讯

Lab官网免费下载。矩阵全文下载地址：https://share.weiyun.com/8InYhaYZAI安全的威胁风险矩阵据了解，该矩阵由腾讯两大实验室

正努力探索强化学习技术在复杂环境中的应用潜力。本文即是其中的一项成果，研究用深度强化学习来为智能体预测游戏动作的方法，论文已被AAAI-2020接收。此技术支持了腾讯此前推出的策略协作型

篇文章，很高兴与大家分享腾讯围棋AI「绝艺」世界大赛再夺金的好消息，三年四冠，砥砺前行！中国围棋协会主办的2019「中信建投证券杯」世界智能围棋公开赛今天在山东日照落幕。由腾讯

FPS游戏类的AI研发，其难点在于对3D环境建模及感知实现视角的转换，移动寻人等系列难题。但有了先前经验，我们很快在与清华联合研究后夺得了FPS射击类游戏VizDoom

「绝悟」今天在吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事——世界冠军杯半决赛的特设环节中，在职业选手赛区联队带来的5v5水平测试中获胜，升级至王者荣耀电竞职业水平。而「绝悟」的

2030年，地球人口将增至85亿，与之相反，伴随着全球的城市化进程，耕地面积和务农人口却在持续减少。如何在气候变化、资源有限的情况下增加农业产出，同时保持可持续发展，是全人类所面临的重大难题。

本文由Intel实验室独立完成。多任务学习问题通常建模成为一个极小化问题，其中这个优化问题的损失函数为多个任务的损失函数的线性组合。在本文中，作者创造性的将多任务学习直接建模成为一个多目标优化问题，

(baseline为20层的残差网络)。其中上半部分为在网络的同一个地方连续加入非局部模块得到的实验结果，下半部分为在网络的三个不同地方加入三个非局部模块得到的实验结果。

Lab第三次参加NeurIPS，共20篇论文入选，位居国内企业前列。会议期间，我们选取7篇论文进行深度解读。今天解读论文为：

模型族。下表中是各种模型在测试集上的分位数损失函数值，其中（a）用了21个概率水平上的分位数（均匀分布于(0,1)），（b）用了0.01，0.05，0.1这三个概率水平上的分位数，即常用的VaR。

在下表的LFW人脸识别任务中，DCP算法通过对SphereNet模型进行通道剪枝，在3.66倍提速下识别精度提升0.1%，计算复杂度显著低于FaceNet、DeepFace、VGG等复杂模型。

如果您感兴趣，欢迎访问本项目英文主页：https://sites.google.com/view/nips2018-synpo，那里有更详尽的介绍、论文、实验用环境和代码。

2、本文提出的SPIDER技巧非常灵活，不仅可以用于更好的追踪梯度，也可以帮助我们更好的追踪许多其他感兴趣的量，例如对于0阶算法，使用SPIDER技术，可以得到满足d乘以ɛ负3次幂收敛速度的算法

多任务模型如此之多，如何为给定的多任务问题选择最优模型呢？一种解决方案是做模型选择，即使用交叉验证或其变体。该解决方案的局限性之一是计算量很大，因为每个候选模型都需要进行多次训练。

交互式机器翻译基于自主实现的约束翻译解码技术，在提升译文准确性的同时，解码速度也被优化到满足互联网环境中实时交互的要求。实时解码速度是影响交互式机器翻译产品落地的关键因素。结合已有积累，腾讯AI

但超参数取值对最终结果往往有着巨大的影。PocketFlow的超参数优化部分正是帮助开发者解决了这一大痛点，并且通过实验我们发现，其优化结果也要好于专业的模型压缩工程师手工调参的结果。其结构如下图：

manipulation：机器人要有精准灵活的操控执行，才能做有用的事。钢盔铁甲看起来很有力，但在人机共存时，可能会给人带来伤害。我们要考虑如何设计柔性机械臂，加上很多的传感器。

今日在南京举办的「腾讯全球合作伙伴大会」上宣布，其AI+医疗领域研究已抢先从影像筛查进入病理分析阶段，相关的「智能显微镜」项目已在研发测试阶段。

Lab主导，与电子科技大学和香港中文大学合作完成。序列到序列模型已经成功的在自动解数学题方向取得了较大成功。然而，这种方法虽然十分的简单有效，却仍然存在一个缺点：

Lab长期以来在文本表示学习方面有着持续的投入，相关研究成果近期在ACL、EMNLP、IJCAI等自然语言处理及人工智能顶级会议上发表[7,8,9,10]，并被应用于多个落地场景。未来，腾讯AI

Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放，为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据，及简单易用、性能强大的深度学习模型，促进人工智能行业共同发展。

Lab第三次参加NIPS，共有20篇论文入选，其中2篇被选为亮点论文（Spotlight），涵盖迁移学习、模仿学习、半监督学习等多个研究主题，去年我们入选论文8篇，含1篇口头报告（Oral）。

平滑。实验表明这两项改进能为模型带来显著的增益。下表展示了实验结果，可以看到在不使用外部语言模型的条件下，新提出的系统达到了比其它使用外部模型的最新端到端系统显著低的字错误率。

等人工智能领域顶级会议上发表论文一百余篇，先后获得中国计算机学会自然科学一等奖、nvidia先锋实验室等多个重要奖项，和多个国际比赛的冠亚军，是人工智能基础理论研究领域具有重要国际影响力的团队。

Lab独立完成。由于年龄变化会导致人的外貌产生显著变化，所以跨年龄人脸识别依旧是人脸识别领域的一项重要挑战。为了减少年龄变化导致的类内差异，本文提出了一种称为正交嵌入CNN（Orthogonal

人脸的算法。该算法结合了图像到图像的转换网络和超分辨率网络。其中图像到图像的转换网络分成两个子网络，分别学习高频和中频信息，使得模型可以捕捉更多细节。基于一系列不同角度拍摄的图像，算法首先计算出基础

target）的情感分类任务是为了检测用户对于给定评论实体的情感倾向性。直观上来说，带注意机制的循环神经网络（RNN）很适合处理这类任务，以往的工作也表明基于这类模型的工作确实取得了很好的效果。

尽管对这一问题的信息论极限的研究已有很多了，但能否通过有效的算法得到这样的极限很大程度仍未被研究过。此外，检验问题（尤其是图模型的组合结构）的构建方式对信息论极限的可达成性的影响方式也并不明朗。

Lab主导完成。在论文中，利用自然语言描述视频序列的视觉内容使这个问题得到解决。不同于以前的视频生成描述工作，主要利用视频内容中的线索生成语言描述，本文提出一个重构网络（RecNet）和编码器-

Speech，简称TTS）两大AI技术结合，希望以更轻松的方式让大众了解机器「视觉能力」提升的一小步。上传1到4张图片后，AI会生成相关的文字描述并匹配韵脚歌词，再通过合成语音配合旋律Rap出来。

Lab共有八篇论文入选，位居国内企业前列，其中一篇被选做口头报告（Oral），该类论文仅占总录取数的1.2%（40/3248），我们将在下文解析，也邀请大家在NIPS的现场跟我们进一步交流与讨论。

[126-128]。这种解决方案是一种完全无监督的域适应方法，不会利用太多关于新域的知识。它的训练是通过在编码器网络的域鉴别器网络之间插入一个梯度反向层（gradient

Research发布了新的强化学习框架ELF，其特点为支持多种环境-执行器的并发模型（一对一，多对一、一对多，多对多），这会为现代强化学习算法的实现，如模特卡罗树搜索（MCTS）和自我对战（Self

Linguistics）是计算语言学里最重要的国际会议，今年是第55届，于7月30日到8月4日在加拿大温哥华举办。会议涵盖生物医学、认知建模与心理语言学、交互式对话系统、机器翻译等各个领域。

论文有效提交数为2620篇（40%↑）、录取数为783篇（22%↑）、注册参会人数4950人（33%↑），并在新发布的2017谷歌学术指标中，成为计算机视觉与模式识别领域影响力最大的论文发布平台。

Lab于2016年四月成立，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大AI「应用探索」，提升AI的决策、理解及创造力，向「Make