新一代通用视觉技术体系“书生”(INTERN)日前已由上海人工智能实验室联合商汤科技、香港中文大学、上海交通大学共同发布。该技术体系旨在系统化应对计算机视觉在多任务、跨场景、少数据等方面存在的瓶颈问题。
一个“书生”基模型即可全面覆盖分类、目标检测、语义分割、深度估计四大视觉核心任务。在 ImageNet 等26个最具代表性的下游场景中,“书生”模型展现了极强的通用性,显著提升了这些视觉场景中长尾小样本设定下的性能。相较于当前主流开源模型,“书生”在准确率和数据使用效率上均取得大幅提升。
“书生”(INTERN)体系由七大通用视觉模块组成,除数据系统、网络结构、评测基准三个基础设施模块外,还包含四个阶段的训练模块:第一阶段,夯实“基础能力”,在“书生”体系中储备充足而广泛的基础常识;第二阶段,深耕“专家能力”,使各模型在某一垂直领域的训练做到极致;第三阶段,拓展“通用能力”,借助庞大的“专家”模型矩阵,提升“书生”在跨领域的通用价值。第四阶段,进化“迁移能力”,将“书生”的通用知识迁移到智慧城市、智慧医疗、自动驾驶等存在小数据、零数据等样本缺失的细分或长尾领域。
为进一步推动“书生”技术体系的研发工作,现针对以下岗位招募人才:
书生 - 机器学习理论科学青年研究员
书生 - 深度学习神经网络结构青年研究员
书生 -多模态学习青年研究员
书生 - 表征学习青年研究员
书生 - 视频理解青年研究员
书生 - 3D重建和生成青年研究员
书生 - 计算机基础视觉青年研究员
书生 - 自然语言处理青年研究员
书生 - 认知科学青年研究员
书生 - 知识图谱青年研究员
书生 - 强化学习青年研究员
书生 - AI标准与伦理青年研究员
书生 - AI系统架构师
书生 - 大模型训练系统工程师
书生 - 前端开发工程师
书生 - 科研项目经理
书生 - 技术开源社区运营管理
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