最近,索尼人工智能团队和韩国高丽大学联合开发了一种名为FlavorGraph的人工智能映射工具,该工具可以推荐互补的配料,帮助厨师们烹饪菜肴。
索尼人工智能团队表示,FlavorGraph使用人工智能技术预测两种成分的匹配程度,FlavorGraph可以将从不同成分中发现的1,561种风味分子里提取的信息同以往数百万种食谱对这些配料的使用情况结合起来。
索尼人工智能战略和合作伙伴经理Fred Gifford和韩国高丽大学博士后研究生Donghyeon Park在一篇博客文章中写道:“以往从未有人探索过食品成分与风味化合物之间的关系,而FlavorGraph的研究将为某一种或者多种成分与其他成分的搭配提供更大的灵活性。”
“随着科学的发展,我们对食物的了解越来越深入,我们应该发现越来越多有趣的配料搭配,以及那些不健康或者不可持续配料的、新的替代品。”
FlavorGraph是索尼人工智能团队美食旗舰项目的首批项目之一。这家日本科技巨头于去年年底建立了自己的机器学习和人工智能研发部门,该团队称该项目的重点将落在三个关键的领域:可以创建新食谱的人工智能应用程序、可以在厨房为厨师提供帮助的机器人解决方案及社区共同创造活动。
索尼人工智能团队表示他们将使用数据源开发食谱创建应用程序,这些数据包括食谱和成分数据,例如味道、香气、风味、分子结构和营养成分,据此,该程序有望能够帮助厨师设计食谱和菜单。
还有其他一些关于索尼的新闻,该公司的半导体业务宣布其绰号为“Fab 5”的新工厂已经在长崎技术中心开业。索尼表示,这间新工厂将被用于批量生产用于智能手机的CMOS图像传感器。
好文章,需要你的鼓励
这项由Midjourney团队主导的研究解决了AI创意写作中的关键问题:如何让AI既能写出高质量内容,又能保持创作的多样性和趣味性。通过引入"偏差度"概念和开发DDPO、DORPO两种新训练方法,他们成功让AI学会从那些被传统方法忽视的优秀独特样本中汲取创意灵感,最终训练出的模型在保持顶级质量的同时,创作多样性接近人类水平,为AI创意写作开辟了新方向。
上海AI实验室联合多所高校开发出VisualPRM系统,这是首个专门用于多模态推理的过程奖励模型。该系统能像老师批改作业一样逐步检查AI的推理过程,显著提升了AI在视觉推理任务上的表现。研究团队构建了包含40万样本的训练数据集和专门的评估基准,实现了在七个推理基准上的全面性能提升,即使是最先进的大型模型也获得了5.9个百分点的改进。
上海AI实验室团队通过LEGO积木设计了创新评测基准LEGO-Puzzles,系统测试了20个先进多模态大语言模型的空间推理能力。研究发现即使最强AI模型准确率仅57.7%,远低于人类93.6%的表现,揭示了当前AI在三维空间理解和多步序列推理方面的重大不足,为机器人、自动驾驶等应用发展提供重要参考。
字节跳动团队突破了AI图像生成领域的三大难题:身份识别不准确、文字理解偏差和图片质量不佳。他们开发的InfiniteYou技术采用创新的InfuseNet架构和多阶段训练策略,能够根据用户照片和文字描述生成高质量个性化图像。实验显示该技术在身份相似度、文本匹配度和图像质量方面均超越现有最佳方案,并具备出色的兼容性,为个性化内容创作开辟了新道路。