Publicaciones

As AI improves at a rapid pace, we’re able to detect more hate speech, bullying, and harassing content than ever before. Our engineers worked to improve the way our AI systems analyze comments, considering both the comments and their context,
providing a better and deeper understanding of language as well as the ability to combine analyses of images, text, and other details contained in a post. Learn more: https://ai.facebook.com/…/ai-gets-better-every-day-heres-…/…

A medida que la IA mejora a un ritmo rápido, podemos detectar más lenguaje de odio, intimidación y contenido hostigador que nunca antes. Nuestros ingenieros trabajaron para mejorar la forma en que nuestros sistemas de IA analizan comentarios, considerando tanto los comentarios como su contexto, proporcionar una mejor y más profunda comprensión del lenguaje, así como la capacidad de combinar análisis de imágenes, texto y otros detalles contenidos en una publicación. Más información: https://ai.facebook.com/blog/ai-gets-better-every-day-heres-what-that-means-for-stopping-hate-speech/?utm_source=hootsuite&utm_medium=&utm_term=&utm_content=&utm_campaign=
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Introducing TT-Rec, a new method to dramatically shrink the size of cutting-edge Deep Learning Recommendation Models, which are very memory intensive. TT-Rec can also make it much easier to deploy these models at scale. We look forward to presenting our research at MLSys Conference 2021 and are sharing the code now so others can improve their DLRMs. https://arxiv.org/abs/2101.11714

Presentamos TT-Rec, un nuevo método para reducir dramáticamente el tamaño de modelos de recomendación de aprendizaje profundo de vanguardia, que son muy intensivos de memoria. TT-Rec también puede facilitar el despliegue de estos modelos a escala. Esperamos presentar nuestra investigación en MLSys Conference 2021 y estamos compartiendo el código ahora para que otros puedan mejorar sus DLRMs. https://arxiv.org/abs/2101.11714
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Puede ser una imagen de texto que dice "14 GB 12 12 Requirement の 10 0 Memory 2 TT-Rec Compression Ratio 4x 48.2x 117.3x TT-Rec Compression Ratio 2.5x 21.8x 95.5x Baseline 3TT- Emb. 5TT- Emb. 7n- Baseline 3 TT- Emb. Emb. Kaggle 5TT- Emb. 7T- Emb. Terabyte"
Vídeos
Model-Based Inverse Reinforcement Learning from Visual Demonstrations
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We’re releasing fairmotion, a library to help AI researchers use motion capture data for computer graphics and robotics. It provides tools to load, process and visualize motion, and demonstrates its utility with example tasks. We’ve used the library in our work presented at SIGGRAPH 2020 on controlling diverse behaviors for physically simulated characters. Get the code and paper: http://github.com/facebookresearch/fairmotion https://research.fb.com/publications/a-scalable-approach-to-control-diverse-behaviors-for-physically-simulated-characters/
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AI_Integrity_Rio_animation_V2.mp4
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