1月21日,全球OCR领域公认最权威的学术会议“2017国际文档分析与识别大会(ICDAR)”揭晓2017 ICDAR竞赛结果,360企业安全人工智能团队凭借深度学习OCR技术获得自然场景中文文字识别比赛第一名。
ICDAR专注于文本领域的识别与应用,有OCR领域的奥斯卡盛会之称,是全球OCR领域公认最权威的学术会议之一,由其组织的RCTW-17竞赛也是当前OCR技术领域全球最具影响力的比赛之一,竞赛中的诸多方法对文字识别技术的发展具有强大推动力。高技术难度、强大实际应用性,也使该盛会受到科研院校、科技公司等的关注,至今已有89个国家的3500多支队伍参与。
图:ICDAR官网公布的比赛成绩单
360企业安全人工智能团队参加的专门针对中文识别的“端到端识别任务”是该项赛事的高难度项目,评测和检验的是对自然场景和网络图片、以及复杂视频中的文字的提取和智能识别能力,比赛中主办方会提供街道视图、海报、菜单、室内场景和屏幕截图等大规模的图片,这些图片中文字有倾斜、垂直、不同字体、各种清晰度等非常不规则和多样化的形态,是传统OCR无法提取和识别的,这也是人工智能技术应用的一个重要方向。
最终360企业安全人工智能团队凭借在深度学习领域的深厚技术积累和应用实践获得了该项目的冠军。并同时获得了另一个项目“文字检测任务”的第四名。
图:ICDAR官网公布的比赛图例
该团队负责人王占一表示,OCR技术可以广泛应用于卡证类、票据类的文字识别、车牌检测识别、商标识别、道路标识识别、自动驾驶等,大大提升产品检测识别效果和用户体验,降低人力成本。360企业安全的深度学习OCR技术适用于政企机构的数据防泄露和网站内容违规监测中,对代码、邮件、文件等不同类型的文档进行分类,然后识别发现文档中的违规行为,对违规文档进行过滤;标记被监测网站中的图片,对图片中的违规、违法、色情的文字内容进行识别发现。
图:在“文字检测任务”中获得第四名
人工智能技术的应用是网络安全行业技术发展的一个方向,360企业安全很早就开始了对机器学习、深度学习等人工智能技术在网络安全领域的研究、探索和实践,取得了阶段性的成果并成功应用于产品中。早在2015年,360企业安全人工智能团队的《深度学习在流量识别中的应用》议题就获得了世界网络安全行业认可,团队成员受邀在BlackHat大会上演讲。360天眼新一代威胁检测系统、NGSOC和态势感知系统等产品和方案中,在数据挖掘、异常检测、复杂网络分析中都成功使用了深度学习和机器学习技术。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。