摘要：
亚马逊科学家提出创新方法，通过连接时序分类模型和实体列表偏置技术，实现语音识别系统对新词汇的零样本学习，在医学术语和欧洲议会数据集上分别将F1分数提升23%和31%，显著降低模型更新成本。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 23:06
CodeShare
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊科学家在首届AutoML会议上提出新型超参数优化终止准则，通过统计误差与遗憾值的边界比较实现计算效率与模型精度的最优平衡，该成果荣获最佳论文奖。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 22:21
CodeShare
阅读(14)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
该篇文章无摘要 阅读全文
posted @ 2025-07-29 20:01
CodeShare
阅读(8)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊机器人团队正在研发多模态识别技术(MMID)，通过计算机视觉和机器学习算法实现商品自动识别，目标取代传统条形码扫描流程，提升仓储自动化水平。目前该系统在汉堡和巴塞罗那运营中心已实现99%的匹配准确率。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 19:13
CodeShare
阅读(13)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊科学家George Karypis在WSDM 2022上的主题演讲探讨了图神经网络的核心技术挑战，包括结构信息捕获、数据建模方式对性能的影响以及防止过度平滑等前沿问题，揭示了该领域仍处于早期发展阶段的理论空白。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 18:06
CodeShare
阅读(18)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Osmo公司通过图神经网络构建"主气味图谱"，实现分子结构到人类嗅觉感知的精准预测，该技术将革新香水工业并有望应用于蚊虫驱避剂开发与疾病呼吸诊断，获亚马逊Alexa基金投资支持。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 17:22
CodeShare
阅读(33)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊科学家开发的新型AI模型可自动分析产品评论中的实用建议，通过计算支持与反对证据的量化指标，帮助消费者判断"产品使用技巧"的可信度。该方法在SIGIR 2022发表，支持率检测准确率达72%。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 16:18
CodeShare
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文介绍亚马逊提出的SEAD方法，一种基于模型集成与动态加权的无监督异常检测技术，可实时适应数据流变化，在15项任务中超越13种基线模型，适用于制造业缺陷检测、系统故障预警等场景。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 15:11
CodeShare
阅读(31)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文探讨了大型语言模型中提示工程的重要性，以及如何通过改进提示设计来提升模型输出的连贯性和一致性。文章还讨论了如何使模型对不同表达方式的提示具有鲁棒性，并介绍了少样本学习和任务组合等新兴研究方向。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 14:03
CodeShare
阅读(14)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文详细介绍了Prime Video如何通过机器学习技术区分三种特殊事件类型（预期事件、非预期低影响事件和非预期高影响事件），有效降低误报率并实现精准异常告警的技术方案。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 12:41
CodeShare
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊利用语音解耦技术分离语音中的语调、口音、年龄等特征，通过机器学习生成多样化的Alexa语音响应，提升语音AI的包容性与个性化体验。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 10:56
CodeShare
阅读(19)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
亚马逊推出基于生成式AI的Q Developer助手，集成在SageMaker Canvas中，允许用户仅通过自然语言描述即可快速构建、训练和部署机器学习模型，无需专业数据科学知识。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 08:02
CodeShare
阅读(17)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本文深入解析亚马逊Astro家用机器人实现流畅运动的四大核心技术：预测性规划、不确定性建模、独特约束轨迹优化和多尺度规划系统，揭示其如何在有限算力下完成优雅避障与拟人化交互。 阅读全文
posted @ 2025-07-29 06:01
CodeShare
阅读(16)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号