专题：人工智能前沿技术

本此演讲将着重介绍语音交互的端到端一体化发展的技术趋势，核心围绕信号声学一体化、语音语言一体化、以及语义拒识一体化等百度最新研发的深度学习语音建模技术，介绍百度语音的最新进展和产品落地。同时结合5G和AI技术的未来发展趋势，介绍了百度鸿鹄芯片之后的下一代AI语音芯片的发展思路，重点介绍了适合端侧全双工交互的语音 NPU IP 的设计理念和产品思考，并针对智能汽车导航领域的具体引用，展示了最新研发的端侧全双工语音导航交互系统的产品原型。  

听众收益

1. 听众可以了解到最新的百度语音交互技术和百度语音的相关产品落地
2. 听众可以了解到最前沿的跨学科的端到端深度学习建模技术
3. 听众可以了解到5G时代的最新AI语音芯片的发展趋势和技术思路

深度学习的广泛应用，促使了对传统数据搜索的改变。传统搜索多采用关键词等确定性的检索方法，多强调相关性的发现。AI 的应用增加了非结构化数据（如语音、语言、图片、视频等）的处理能力，搜索也从原来的单模态转为多模态，从关键词检索转为向量化检索，从确定性转为相似性检索。

本次演讲将从业务场景出发（如：图像/视频搜索场景、关键词 AI 检索场景、搜索推荐场景等），并结合真实的业务应用（如：淘宝推荐、优酷视频搜索、城市大脑等），阐述相关的技术方案和选型，也就涉及到与传统数据库技术、大数据离线处理技术如何结合等问题。

演讲提纲：

1. 传统搜索 vs AI 检索
2. AI 检索应用场景
3. AI 检索的问题和技术挑战
4. AI 检索与传统技术结合（数据库技术和大数据处理）
5. AI 检索案例分析

你将获得：

1. 了解阿里达摩院一些前沿的技术和成果
2. 开拓一些新思路，用新方法如何解决传统的一些搜索问题
3. 目前领域相关的挑战，以及大数据结合的情况下未来的展望

自然语言生成（NLG）是自然语言处理领域的一个重要研究方向，被广泛应用于文本摘要、对话生成、诗歌生成、报表描述生成、新闻和天气预报生成等。在零售及电商领域，数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，达人赚取佣金。为解决达人创作商品文案成本高、量产性差、质量参差不齐的问题，利用 NLG 技术为商品自动生成营销文案极具应用前景。

本次分享将介绍京东科技 NLP 团队在商品营销文案自动生成方面的实践，包括实践过程中的挑战和解决方案，希望给关注文本生成技术的与会者带来启发和帮助。具体地，我们提出的融合商品多源（商品标题文本、商品详情介绍文本和商品知识图谱等）和多模态（文本和图片）信息的文本生成模型，通过提取商品的卖点、要素和属性，实现可控的商品营销文案生成，在文本多样性、流畅性和忠实度方面均得到显著提升。相关研究发表在 AAAI2020、ACL2021、EMNLP2021 和 COLING2021。

演讲提纲：

1. 自然语言生成（NLG）前沿技术与应用简介
2. 商品营销文本自动生成面临的挑战
3. 文本多样性问题解决方案
4. 文本流畅性问题解决方案
5. 文本忠实度问题解决方案
6. 商品营销文本自动生成的算法实践
7. 展望和总结

你将获得：

1. 可以全面掌握自然语言文本生成的前沿技术、研究动态等；
2. 可以了解文本生成技术在电商领域的落地场景、面临的挑战、成功应用的经验及未来的机会；
3. 为业内提供商品营销文案自动生成的新思路。

自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”，是认知智能的关键突破所在。近年来，以 Bert、GPT 为代表的大规模预训练模型席卷并横扫整个 NLP 领域，并在文本分类、问答、对话、阅读理解、文摘等 NLP 任务上取得了瞩目的效果。

本次演讲将剖析自然语言处理所走过的范式，并对新范式预训练进行技术和应用综述，直面其现状，展望其未来。

演讲提纲：

1. 什么是 NLP
2. NLP 走过的范式
3. NLP 新范式
4. NLP 范式展望

你将获得：

1. 了解NLP前沿技术、研究动态
2. 了解到预训练挑战与展望