今年的美国网球公开赛的赛场内没有球迷,所以IBM希望可以利用人工智能激发讨论,丰富体验,甚至是复现体育场馆内的喧闹声。
作者:Larry Dignan
格林尼治标准时间2020年8月28日12:00(东八区标准时间20:00)
主题:体育分析:企业可以学到什么
IBM希望Watson,自然语言处理和人工智能能够为美国公开赛带来新的、数字化的球迷体验。
由于新冠肺炎大流行,今年的美国网球公开赛的赛场将没有球迷。作为美国网球协会(USTA)的长期合作伙伴,IBM经常利用美国网球公开赛来展示该公司的技术。但是其中大部分展示都是在幕后进行。今年,IBM可能会有更大的舞台,因为这项锦标赛如果从8月31日开赛的话,所有的体验都将是数字化的。
蓝色巨人(IBM)和美国网球协会(USTA)正在利用自然语言处理和Watson从多个云端的数据集中提取数据,以在USOpen.org和US Open应用程序上创建新的数字体验。数字化设计机构IBM iX负责创造这种体验。
美国网球协会(USTA)还将通过Zoom Video Communications推出VIP体验,包括活动、教程和访谈。
这些在75天之内创造的美国网球公开赛体验包括:
Open Questions with Watson Discovery,以促进USOpen.org粉丝之间的辩论。问题围绕最有影响力的网球选手展开,辩论由结构化和非结构化数据促成。
Match Insights with Watson Discovery,在比赛之前利用人工智能技术提供洞察。通过自然语言处理,Watson Discovery将搜索和理解之前比赛的文章、观点和统计数据,并以叙述的形式提供见解。
AI Sounds将分析去年美国网球公开赛赛场上数百小时的视频录像,并据此重现体育场馆内球迷的声音。球迷的反应将与比赛和赛场内的状况相匹配。
在幕后,美国网球公开赛基础设施将利用混合云和Red Hat OpenShift连接数据集、订阅推送和远程操作。
好文章,需要你的鼓励
数据分析平台公司Databricks完成10亿美元K轮融资,公司估值超过1000亿美元,累计融资总额超过200亿美元。公司第二季度收入运营率达到40亿美元,同比增长50%,AI产品收入运营率超过10亿美元。超过650家客户年消费超过100万美元,净收入留存率超过140%。资金将用于扩展Agent Bricks和Lakebase业务及全球扩张。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
医疗信息管理平台Predoc宣布获得3000万美元新融资,用于扩大运营规模并在肿瘤科、研究网络和虚拟医疗提供商中推广应用。该公司成立于2022年,利用人工智能技术提供端到端平台服务,自动化病历检索并整合为可操作的临床洞察。平台可实现病历检索速度提升75%,临床审查时间减少70%,旨在增强而非替代临床判断。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。