ZD至顶网CIO与应用频道 03月20日 北京消息:3月19日,第10届UEC杯世界电脑围棋大会决赛今日在东京落幕,腾讯AI Lab(人工智能实验室)研发的围棋人工智能程序“绝艺”(Fine Art)首次参加比赛便一路过关斩将,力压日本的DeepZenGo、法国的Crazy Stone,斩获冠军,取得了本次比赛的冠军。

绝艺决胜局
UEC杯2007年始于日本,是最具传统和权威的计算机围棋大赛,每年邀请各国高水平AI齐聚东京比赛,促进相关学术及科技的交流。本届UEC杯共有来自中国、日本、韩国、美国、法国等国家的30个围棋AI参赛,是历届UEC比赛参赛“棋手”水平最高的一次。

比赛现场
据了解, “绝艺”英文名FineArt,名出唐朝诗人杜牧的《重送绝句》——绝艺如君天下少,闲人似我世间无。由腾讯AI Lab团队自主研发而成,涵盖了人工智能最热门的研究领域——深度学习和强化学习。“绝艺”的学习主要包括人类棋谱数据库和机器自对弈,它的算法基于策略网络与价值网络两大核心,并创新性地大幅提升了价值网络的精度,使其大局观表现更好。

UEC 3月18日循环积分赛结果
腾讯云发力AI,促使人工智能技术落地
“绝艺”问鼎世界冠军并非偶然,只是腾讯人工智能战略的一个体现,早在2016年5月,腾讯云在中国大数据产业峰会的展台上就展示了人工智能、互联网金融、互联网医疗、云存储和流媒体等技术应用,将AI发展划入战略日程。随后,在7月5日的腾讯"云+未来"峰会上,腾讯云正式宣布推出一站式数据分析与挖掘服务平台--数智方略,将腾讯大数据能力全面开放,覆盖基础平台、通用数据应用及行业解决方案在内的40余个产品及服务。
2016年12月26日,腾讯云宣布向全球企业正式提供7项AI云服务,包括人脸检测、五官定位、人脸比对与验证、人脸检索、图片标签、身份证OCR识别、名片OCR识别,宣告着腾讯云正式跻身世界人工智能“战场”。
腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾曾表示,未来互联网行业就是用人工智能在云端处理大数据。而紧握AI,在面对竞争日益激烈的云计算市场,腾讯找到了赢得云端这场战争的一件新“武器”。
“绝艺”冠绝天下,冠军基因铸就冠军级服务能力
不仅如此,开发围棋AI的意义并不局限于围棋领域,“‘绝艺’背后‘精准决策’的AI能力,其应用前景非常广阔,如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。如果AI从围棋AI进化到不完美对称博弈系统,也就是能处理现实中更常见的不确定性问题时,想象空间非常巨大。”腾讯公司副总裁、AILab负责人姚星表示。
从团队角度看来,研发“绝艺”促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅,并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。另一方面,“绝艺”给了研发团队向更广阔AI领域积极进军的信心,随着腾讯对AI的研究不断深入,AI在其他领域的更多可能将被逐渐挖掘。
凭借QQ、微信等社交矩阵产生的大数据,结合腾讯18年的互联网服务和海量数据运营经验,腾讯云拥有亿万级别的服务能力。同时,腾讯人工智能云服务的推出,经过长时间的实践积累和磨砺,由内而外进行延展,可靠性更高。
在云计算、大数据及腾讯系优质资源的交互融合下,腾讯云给企业带来的附加值是巨大的。此次“绝艺”夺冠,也意味着腾讯云将为行业提供世界冠军级别的工人智能服务,为合作伙伴提供更多发展可能。
好文章,需要你的鼓励
新加坡人工智能机构与阿里云发布全新大语言模型Qwen-Sea-Lion-v4,专门针对东南亚语言和文化特色进行优化。该模型结合阿里云Qwen3-32B基础模型和大量东南亚地区数据集,在东南亚语言模型评估榜单中位居开源模型首位。模型支持119种语言,能在32GB内存的消费级笔记本上运行,采用字节对编码技术更好处理非拉丁文字,并具备3.2万词元上下文长度,可执行文档级推理和摘要任务。
这项由CMU与亚马逊AGI联合完成的研究揭示了当前AI系统的重大缺陷:即使最先进的模型也不知道何时该说"我不知道"。研究团队开发的RefusalBench评估系统通过176种语言操作技巧动态生成测试案例,发现顶级AI在多文档任务中的拒绝准确率低于50%。这项研究不仅提供了标准化测试工具,更为构建诚实可靠的AI系统指明了方向。
AI智能体是下一代业务自动化工具,不仅能对话交流,还能执行复杂任务。与ChatGPT聊天机器人不同,它们可在最少人工干预下规划并完成工作。文章介绍了五个高影响力应用:自动化客户服务解决方案、销售CRM管理、合规自动化、招聘筛选与排程、市场情报报告。这些应用都具有重复性工作流程、依赖结构化数据、遵循可预测规则等特点,能够释放员工宝贵时间用于更有价值的工作。
这项由中国人民大学联合腾讯开发的LaSeR技术,发现了AI在生成答案最后一刻会无意中透露对答案质量的评估。通过观察这个"最后一词效应",研究人员开发出了一种让AI高效进行自我评估的方法,在几乎不增加计算成本的情况下,大幅提升了AI的自我验证能力,为构建更可信的AI系统开辟了新路径。