【AI研究院】头条与抖音背后的AILab怎么样

Nora

正踏入计算机视觉领域，大四保研生一枚~

作者 | Nora

编辑 | Nora/言有三

接着上一篇介绍华为诺亚方舟实验室之后，今天带大家认识一下抖音背后的研究院——字节跳动AI实验室

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简介

字节跳动人工智能实验室，即 ByteDance AI Lab，作为信息流行业的产品和服务提供商，率先部署了大规模的人工智能模型，并重新定义人类连接和共享信息的方式，即个性化。

北京字节跳动科技有限公司成立于2012年3月，ByteDance AI Lab成立于2016年。字节跳动人工智能实验室依托字节跳动的海量数据，专注于开发为字节跳动内容平台服务的创新技术，并将研究成果应用于今日头条的产品中，利用人工智能帮助内容的创作、分发、互动、管理。同时，实验室也将针对人工智能相关领域内长期性和开放性问题进行研究，帮助公司实现对未来发展的构想，促进人类信息与知识交流的效率与深度。

AI Lab不仅是公司内部的AI研究所，也是AI技术提供商与服务商，注重与高校和政府的合作，并强调人才培养的重要性。

ByteDance AI Lab https://ailab.bytedance.com/

字节跳动科技有限公司 https://bytedance.com/#home

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领导团队

人工智能实验室负责人：

字节跳动副总裁、人工智能实验室负责人 马维英：

信息流的未来与人工智能的机会 | 新智元 2017

人工智能赋能内容创作和交流 | CNCC 2018

内容提要：

· 字节跳动AI Lab鼓励研究员直接参与到产品研发，利用丰富的应用场景、大量的数据和用户反馈推进科研和技术创新，即所谓的 Real Impact 。

· 五大战略

  • 大数据：最好这家公司能够拥有全世界最大的数据资源，拥有数据才是“王道”；

  • 应用场景：在字节跳动，研究人员每天都能够从公司的应场景中找到问题，并想要去解决；

  • 算力：字节跳动的Internet Data Center在国内也是比较出众的；

  • AI需闭环：其实很多用户交互相当于递给了你一份大数据的，提供了更为细粒度的标注数据，而字节跳动每日全球活跃用户所提供的数据之海量，堪称一笔财富；

  • 人才：最顶尖聪明的人才是非常关键的一点。不仅公司内部要有这样的人才，最好与之相关的学术界、产业界、社区都是顶级的人才。

· 利用人工智能帮助内容的创作、分发、互动、管理

  • AI时代下的4种管道（4种主要的方式分别是推荐、搜索、助理与社区/社交）连接人和信息，促进交流和创作。

  • 新一代AI驱动信息平台，使得交流与创作方式更加智能。

  • AI Lab赋能产品、服务人类（短视频）。

人工智能实验室主任：

字节跳动人工智能实验室总监 王长虎博士：

高通量媒体内容理解论坛抖音 | CNCC 2018

内容提要：

·  计算机视觉技术除了在抖音上有广泛应用，还支撑着今日头条、火山小视频、西瓜视频。计算机视觉是抖音和今日头条很多产品的重要基石，希望更多老师和同学加入字节跳动公司。

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研究领域

ByteDance AI Lab 聚集了人工智能方面的最有才华的研究人员，推动着机器智能的极限。从理论研究，到产品部署，ByteDance AI Lab将他们的最佳创意融入各个研究领域。

ByteDance AI Lab的研究领域主要分为以下几个部分：

3.1   自然语言处理

研究内容：利用平台上，如头条、Topbuzz或News Republic上积累的语言内容，研究机器在试图理解数百种语言时出现的复杂问题。

所用技术：句法和语义分析，情感分析，文本分类，文本匹配和检索，文本摘要，对话系统，问答，机器翻译，自然语言生成，信息提取，语言和视觉。

应用：

·  Byte Translator：为字节跳动所有产品提供翻译服务

·  AI写稿机器人Xiaomingbot: 涉猎体育、金融、时事的新闻写作机器人

·  头条和Tiktok (抖音) 的搜索服务

3.2   计算机视觉

研究内容：自动化实现识别物体、跟踪运动中的动物或理解空间等；改善跨平台的用户体验；开发新的人机交互模式。

所用技术：视觉理解（分类，识别，检测，分割，摘要，字幕，VQA）, 内容创建，图像和视频搜索，图像和视频消重，可视化平台，视频推荐，3D视觉/3D重建，即时定位与地图构建。

应用：

·  内容审核

·  短视频推荐系统

·  足球比赛理解

·  尬舞机

3.3   机器学习

研究内容：将机器学习应用于全面推荐系统，为跨平台的数十亿个请求提供个性化新闻、视频和其他类型的媒体。

所用技术：大规模优化，概率图形模型和贝叶斯方法，深度学习，强化学习，推荐系统，非参数模型，时间序列模型，半监督学习，对抗性学习。

3.4   数据挖掘

研究内容：数据挖掘可以提高浏览大量用户生成的数据和发现模式的方法，基于此可以深入了解如何更好地使用平台，以及如何改进。

所用技术：社交网络分析，图形挖掘，时间序列分析，数据可视化，异常检测，推荐系统，多媒体挖掘。

3.5   计算机图形&增强现实

研究内容：通过计算机图形来增强现实世界，创建未来最具沉浸感的体验。

3.6   系统&网络

研究内容：研发高可用性、高效率和畅销的系统，为数亿月活用户随时随地提供最相关的信息。

所用技术：机器学习系统，CPU / GPU / FPGA / ASIC 集成系统，云/边缘计算，数据中心网络，分布式网络存储，通过软件自动化实现高可用性系统，推荐系统，内容理解的系统支持。

应用：

·  机器学习培训

·  机器学习推理

·  云计算

3.7   安全&隐私

研究内容：过滤垃圾邮件、敏感和不适当内容、假新闻以及任何可能对社会影响有害的东西，保证在线社区的安全。

3.8   语音与音频

研究内容：处理语音理解、音乐和音频的核心问题，并提供能够模仿各种声音的强力工具。

所用技术：音频事件检测，语音识别，语音合成，音频指纹，音乐检索和生成。

应用：

·  AI辅助呼叫中心

·  虚拟广播员和歌手

·  具有语音功能的机器人和设备

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应用领域

4.1   开放API：Byted Effect 2.0

2.0推出更多功能，可对人脸/人体/手指进行精准检测，为中小企业提供多种移动端特效支持。同时Byted Effect 2.0 中所有能力均已接入抖音、Faceu等多个app使用。

https://ailab.bytedance.com/sdk2

4.2   APP(抖音、西瓜视频等)特效

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