8月5日消息，DeeCamp2020人工智能訓(xùn)練營(yíng)總冠軍答辯暨結(jié)營(yíng)典禮今日正式舉行。DeeCamp2020 開放性競(jìng)賽共設(shè)立五大賽道，共有37支團(tuán)隊(duì)提交AI Demo，其中6項(xiàng)入圍總冠軍答辯。這里面有AI切割長(zhǎng)視頻、AI預(yù)測(cè)匯率變化、AI聽診、AI設(shè)計(jì)人像積木、AI創(chuàng)作科幻小說(shuō)、AI改進(jìn)自動(dòng)駕駛等奇思妙想。
最終，自動(dòng)駕駛賽道的Faster&Better團(tuán)隊(duì)和創(chuàng)新賽道的方仔照相館團(tuán)隊(duì)最終共同奪得總冠軍。這也是DeeCamp自舉辦以來(lái)的首次“雙冠軍”，兩支總冠軍隊(duì)伍各獲得10萬(wàn)元獎(jiǎng)勵(lì)。其余四個(gè)項(xiàng)目獲得各賽道冠軍。
DeeCamp2020總冠軍答辯暨結(jié)營(yíng)典禮現(xiàn)場(chǎng)
對(duì)于DeeCamp首次評(píng)選出“雙冠軍”，評(píng)委之一、創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開復(fù)表示，“這兩個(gè)項(xiàng)目評(píng)委打分相同，難分伯仲。‘Faster&Better’團(tuán)隊(duì)的技術(shù)讓人震撼，團(tuán)隊(duì)解決了潛在的很大問(wèn)題，因?yàn)槿绻院筌嚩际菬o(wú)人駕駛，服務(wù)器的負(fù)荷量會(huì)有多大，團(tuán)隊(duì)能做到這一點(diǎn)有很深的技術(shù)力量，尤其是一批學(xué)生做出來(lái)，這個(gè)項(xiàng)目是技術(shù)取勝。這說(shuō)明在今天，黑科技創(chuàng)業(yè)的空間仍然存在。而‘方仔照相館’團(tuán)隊(duì)則以商業(yè)取勝，讓我們驚訝于積木居然可以與AI結(jié)合。他們的“方頭仔”產(chǎn)品讓人充滿購(gòu)買欲望，幾乎是一項(xiàng)可以直接拿到融資的項(xiàng)目。“我們認(rèn)為這兩個(gè)組，任何一個(gè)單獨(dú)奪冠，都不能完整表達(dá)DeeCamp代表的精神，所以最終決定評(píng)選出兩個(gè)總冠軍。”
DeeCamp2020入圍總決賽的6大團(tuán)隊(duì)
李開復(fù)強(qiáng)調(diào)，DeeCamp的初衷是用AI技術(shù)解決真實(shí)世界的問(wèn)題，最頂級(jí)的技術(shù)未必會(huì)產(chǎn)生最大的商業(yè)價(jià)值，和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合才能釋放AI潛力。大家一定要理解產(chǎn)業(yè)，找到真實(shí)場(chǎng)景中落地機(jī)會(huì)。
DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)是一項(xiàng)面向全球大學(xué)生的公益項(xiàng)目，專注培養(yǎng)應(yīng)用型AI人才。創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)王詠剛表示，DeeCamp是一個(gè)為學(xué)生服務(wù)、充分發(fā)揮學(xué)生自主精神的人工智能訓(xùn)練營(yíng)，鼓勵(lì)所有來(lái)到DeeCamp的同學(xué)進(jìn)行一段自我驅(qū)動(dòng)的AI學(xué)習(xí)實(shí)踐之旅。
DeeCamp2020有 200余位學(xué)員入選，他們來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、南京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)等44所國(guó)內(nèi)高校，以及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院、牛津大學(xué)、康奈爾大學(xué)等30所海外高校，分布在86個(gè)國(guó)內(nèi)城市及北美和歐洲的17個(gè)海外城市。
DeeCamp2020 五個(gè)賽道分別是：
•教育賽道：AI 驅(qū)動(dòng)的教育新工具和新方法
•醫(yī)療賽道：用 AI 應(yīng)對(duì)醫(yī)療和公共衛(wèi)生領(lǐng)域的新挑戰(zhàn)
•創(chuàng)新賽道：人工智能的創(chuàng)新思考與前沿設(shè)計(jì)
•商業(yè)賽道：AI 賦能的商業(yè)決策與商業(yè)流程優(yōu)化
•自動(dòng)駕駛賽道：自動(dòng)駕駛的技術(shù)突破與前沿創(chuàng)新
兩支并列總冠軍
總冠軍：Faster&Better
所屬賽道：自動(dòng)駕駛的技術(shù)突破與前沿設(shè)計(jì)
挑戰(zhàn)賽題：算符算力約束下的無(wú)人駕駛車輛檢測(cè)
自動(dòng)駕駛是人工智能中最具挑戰(zhàn)、最具有應(yīng)用前景的方向之一。對(duì)于需要大規(guī)模落地量產(chǎn)的車輛檢測(cè)場(chǎng)景，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只能在較為廉價(jià)的芯片上運(yùn)行，這為檢測(cè)模型的效率帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)和約束。
數(shù)據(jù)分析：標(biāo)注可視化
Faster&Better團(tuán)隊(duì)在滿足嚴(yán)格算符算力的約束下，設(shè)計(jì)了一種極為高效的anchor-free車輛檢測(cè)模型。該模型采用了backbone、后處理策略，將物體看作點(diǎn)，使用輕量的head來(lái)預(yù)測(cè)物體位置、類別和bounding box，在保障性能的同時(shí)大幅提升了速度。
Faster&Better團(tuán)隊(duì)對(duì)項(xiàng)目的商業(yè)價(jià)值也進(jìn)行了思考。該車輛檢測(cè)模型能夠很容易地部署在低成本的芯片上，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的落地，帶來(lái)商業(yè)回報(bào)。模型迭代速度快，可以使用更低的功耗訓(xùn)練和維護(hù)。模型精度高，能夠?yàn)闊o(wú)人系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性保駕護(hù)航。
未來(lái)，該車輛檢測(cè)模型也有廣闊的應(yīng)用空間。一是可以部署到行車記錄儀等傳統(tǒng)硬件上，使其智能化，具備行車預(yù)警功能；二是可以部署到安防監(jiān)控中，使用模型自動(dòng)過(guò)濾篩選，將視頻中有車輛的場(chǎng)景加以保存，節(jié)省存儲(chǔ)空間，也節(jié)省人員回放視頻的時(shí)間。
總冠軍：方仔照相館BrickMeStudio
所屬賽道：人工智能的創(chuàng)新思考與前沿設(shè)計(jì)
挑戰(zhàn)賽題：自動(dòng)積木建模
AI+積木？聽起來(lái)如此跨界的兩件事，會(huì)有什么奇妙的組合？
來(lái)自北京航空航天大學(xué)、清華大學(xué)、香港中文大學(xué)、奧地利科學(xué)技術(shù)研究所的同學(xué)們組成的“方仔照相館”團(tuán)隊(duì)，用AI玩轉(zhuǎn)積木，為創(chuàng)意插上了翅膀。
他們打造了一個(gè)AI積木創(chuàng)作平臺(tái)“方仔照相館”，只需通過(guò)簡(jiǎn)單上傳一張頭像照片，就可以生成個(gè)性化定制的方頭仔玩偶頭像。在未來(lái)，在網(wǎng)上一鍵下單，百變?nèi)の兜姆筋^仔就可以郵送到家。
李開復(fù)博士定制款“方頭仔”
怎么實(shí)現(xiàn)呢？他們先根據(jù)輸入的圖像，抽取特征向量，比如發(fā)型、劉海、胡子、眼睛、下巴、膚色、上衣款式、衣服圖案、鞋子顏色、手的擺放、褲子紋理等，匹配相應(yīng)的積木零件，然后生成積木模型和拼裝步驟。
“方仔照相館”團(tuán)隊(duì)希望將自己對(duì)積木的熱情，傳遞給更多人。積木不只是孩子們的玩具，更是創(chuàng)造力的源泉，“AI時(shí)代，更要注重創(chuàng)造力培養(yǎng)”。
四支各賽道冠軍
教育賽道冠軍：Teched U
所屬賽道：用AI驅(qū)動(dòng)的教育新工具和新方法
挑戰(zhàn)賽題：網(wǎng)絡(luò)公開課聚類、檢索、評(píng)價(jià)和推薦工具
在線教育是未來(lái)趨勢(shì)，但錄播課的用戶體驗(yàn)不佳。大量的錄播課僅將一段長(zhǎng)視頻從線下直接搬運(yùn)到線上，難以避免冗余重復(fù)，造成學(xué)生積極性差、完課率低等問(wèn)題。
來(lái)自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和沃頓商學(xué)院的同學(xué)組成了Teched U團(tuán)隊(duì)，希望用AI技術(shù)賦能在線教育。他們通過(guò)自研原創(chuàng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) TopicNet，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)視頻切割、大綱提取、知識(shí)搜索三項(xiàng)功能。
通過(guò)視頻切割，尋找知識(shí)結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)，可以將一小時(shí)的教育視頻切割成5-10分鐘的短視頻，讓用戶利用碎片化時(shí)間學(xué)習(xí)；通過(guò)大綱提取，借助整理好的知識(shí)大綱進(jìn)行跳轉(zhuǎn)，讓用戶快速了解知識(shí)內(nèi)容的結(jié)構(gòu)；通過(guò)知識(shí)搜索，可以精確尋找到相關(guān)視頻和精確到秒的視頻跳轉(zhuǎn)位置。
目前，在線教育巨頭主要通過(guò)人工標(biāo)注做視頻切分，但對(duì)于缺乏人才和技術(shù)的中小型在線公司，這項(xiàng)低成本的視頻切割自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)，可以幫助他們豐富視頻內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，從而提升用戶體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率。
醫(yī)療賽道冠軍：心靈捕手
所屬賽道：用AI應(yīng)對(duì)醫(yī)療和公共衛(wèi)生領(lǐng)域的新挑戰(zhàn)
挑戰(zhàn)賽題：通過(guò)深度學(xué)習(xí)識(shí)別生物電信號(hào)
在DeeCamp，AI+醫(yī)療也可以大顯身手！
由“心靈捕手”小組帶來(lái)的“聽醫(yī)聲AI 診斷專家”項(xiàng)目，是本屆DeeCamp項(xiàng)目中唯一一個(gè)軟硬結(jié)合的項(xiàng)目。硬件制作、小程序設(shè)計(jì)開發(fā)等工作，全部是在DeeCamp期間用兩個(gè)月的時(shí)間完成。
創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)兼CEO李開復(fù)博士體驗(yàn)“聽醫(yī)聲”AI診斷專家
“聽醫(yī)聲”AI診斷專家通過(guò)電子聽診器采集心音、呼吸音、脈搏，并將電子化的信號(hào)傳遞給微信小程序及后臺(tái)云端分析系統(tǒng)，進(jìn)行定量分析判斷用戶的健康狀況，實(shí)現(xiàn)健康監(jiān)護(hù)、疾病預(yù)警、輔助診斷。若檢測(cè)到身體異樣，可自動(dòng)推薦附近的醫(yī)院。未來(lái)，“聽醫(yī)聲”既可以輔助醫(yī)生做疾病早期篩查、健康監(jiān)測(cè)，也可以用在留守老人監(jiān)護(hù)、殘疾人健康關(guān)愛等領(lǐng)域。
李開復(fù)博士檢測(cè)結(jié)果
值得一提的是，“聽醫(yī)聲”的脈搏波數(shù)據(jù)集，通過(guò)與醫(yī)院、診所、體檢中心等工作單位合作，共采集了6000余例由中醫(yī)專家標(biāo)定的脈象數(shù)據(jù)，把專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為臨床診斷量化標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了中醫(yī)問(wèn)診的客觀化、信息化。
創(chuàng)新賽道冠軍：AI科幻世界
所屬賽道：人工智能的創(chuàng)新思考與前沿設(shè)計(jì)
挑戰(zhàn)賽題：科幻小說(shuō)自動(dòng)/輔助生成
你能想象一個(gè)AI構(gòu)建的科幻世界嗎？在DeeCamp2020，AI正在創(chuàng)造一個(gè)全新的寫作時(shí)代。
來(lái)自中科院、美國(guó)喬治梅森大學(xué)等高校的五位同學(xué)組成的“AI科幻世界”團(tuán)隊(duì)，基于Open AI 的GPT-2模型，在百億級(jí)中文大規(guī)模語(yǔ)料上重新訓(xùn)練，打造了一位神奇的“AI科幻小說(shuō)作家”。
這位“科幻作家”，可以根據(jù)設(shè)定好的故事主線、人物角色等，交互式生成科幻小說(shuō)內(nèi)容，不僅可以遣詞造句，還可以創(chuàng)作構(gòu)思，讓普通人也可以化身“科幻文學(xué)大咖”。
科幻小說(shuō)自動(dòng)/輔助生成界面
“AI科幻世界”團(tuán)隊(duì)在開發(fā)的過(guò)程中，借鑒作家創(chuàng)作小說(shuō)的過(guò)程，受到認(rèn)知心理學(xué)和文學(xué)理論啟發(fā)，提出情節(jié)大綱主導(dǎo)的、人機(jī)協(xié)同寫作的范式：用戶輸入第一句，機(jī)器輸出多個(gè)人稱一致、語(yǔ)句連貫、邏輯合理的下一句話候選，由用戶做篩選和修改，不斷重復(fù)形成情節(jié)閉環(huán)。
在人機(jī)協(xié)同的半自動(dòng)模式下，AI科幻世界寫作故事大綱的速度每分鐘可達(dá)50-100字。而在無(wú)人干預(yù)的全自動(dòng)模式下，可以在1秒鐘之內(nèi)寫出一個(gè)曲折動(dòng)人的兩千字故事，揭開了創(chuàng)作的神秘面紗。
未來(lái)，科幻小說(shuō)自動(dòng)/輔助生成可以應(yīng)用在商業(yè)傳播場(chǎng)景中，提升內(nèi)容的廣度和個(gè)性化，兼顧精準(zhǔn)分發(fā)下的用戶需求和內(nèi)容質(zhì)量，滿足企業(yè)對(duì)海量信息的搜集、分析、篩選、整理和發(fā)布需求。
商業(yè)賽道冠軍：“Non-pretrain”
所屬賽道：AI 賦能的商業(yè)決策與商業(yè)流程優(yōu)化
挑戰(zhàn)賽題：人工智能在量化交易和投資中的決策輔助
量化交易是指以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來(lái)超額收益的多種“大概率”事件以制定策略。
來(lái)自南京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)的“Non-pretrain”團(tuán)隊(duì)，針對(duì)外匯量化交易的歷史數(shù)據(jù)，提出了一種數(shù)據(jù)依賴的相似性度量方法。對(duì)每一個(gè)分類，分別使用所提出的層次注意力LSTM模型對(duì)未來(lái)匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后對(duì)多個(gè)類的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行集成，并結(jié)合挖掘出來(lái)的典型pattern制定交易策略。
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