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- 以原创手艺系统为基本，，，，，，，，SenseCore商汤AI大装置为焦点基座，，，，，，，，结构多领域、多偏向前沿研究，，，，，，，，
快速买通AI在各个笔直场景中的应用，，，，，，，，向行业赋能。 。。。。。
- 01游戏AI智能体
- 02群体智能
- 03通用决议AI工具链
- 04自动驾驶决议系统
- 05交通讯号控制
- 06重大盘算图优化
- 07多模态数据处置惩罚
- 08强化学习算法框架设计
- 09漫衍式深度强化学习系统设计和优化
01 / 09
游戏AI智能体
支持RTS, FPS, SPORTS等游戏AI的快速训练，，，，，，，，能举行陪玩，，，，，，，，托管，，，，，，，，高端局AI挑战。 。。。。。
02 / 09
群体智能
高效的大规模强化学习训练框架，，，，，，，，从智能体的自我博弈出发，，，，，，，，随着训练逐渐扩充至拥有上百数目智能体的同盟。 。。。。。通过智能的匹配机制和大宗的对局，，，，，，，，能快速爆发实力从低到高和战略各异的大宗个体。 。。。。。
03 / 09
通用决议AI工具链
DI-zoo提供富厚的强化学习算法实现。 。。。。。它包括了充分调优的训练设置、高效的算法实现和预训练的模子库，，，，，，，，资助研究者和工程师快速开启强化学习的学习、验证想法以及生工营业基线模子。 。。。。。
04 / 09
自动驾驶决议系统
我们搭建了决议 AI 与自动驾驶之间的桥梁，，，，，，，，将学术界前沿的决议算法应用于自动驾驶使命中，，，，，，，，并通过实车数据转化而来的场景举行训练与剖析，，，，，，，，买通学术界与工业界之间的壁垒。 。。。。。
05 / 09
交通讯号控制
将决议人工智能手艺应用于都会级的交通讯号灯控制、潮汐车道变换等场景中，，，，，，，，实现通行效率的最大化，，，，，，，，抵达了比古板信控通车效率提升 8%~47%的现实路测效果。 。。。。。
06 / 09
重大盘算图优化
通过重大盘算图的数据流优化、结构轻量化以及大规模训练的稳固性优化，，，，，，，，实现高性能、低资源开销的重大盘算图训练优化。 。。。。。
07 / 09
多模态数据处置惩罚
针对差别模态数据的重大信息提取结构设计，，，，，，，，快速实现多种模态数据的有用特征提取和高效融合，，，，，，，，赋能基于多模态信息的模子训练优化。 。。。。。
08 / 09
强化学习算法框架设计
针对种种深度强化学习算法的盘算模子，，，，，，，，设计笼统通用的强化学习编程模子，，，，，，，，团结多种决议妄想要领构建混淆型AI，，，，，，，，可便捷地应用到多种情形和多种盘算标准下，，，，，，，，从而提升强化学习算法的通用性和易用性。 。。。。。
09 / 09
漫衍式深度强化学习系统设计和优化
团结AI算法特征和系统设计要领，，，，，，，，提高漫衍式强化学习训练的数据吞吐和资源使用率，，，，，，，，设计高效稳固的漫衍式通讯系统，，，，，，，，针对性优化数据传输和模子传输等焦点性能瓶颈，，，，，，，，构建能够支持种种型决议问题的通用训练平台，，，，，，，，并设计相关的基准测试集，，，，，，，，为AI+System建设更多形态。 。。。。。
01 / 09
游戏AI智能体
支持RTS, FPS, SPORTS等游戏AI的快速训练，，，，，，，，能举行陪玩，，，，，，，，托管，，，，，，，，高端局AI挑战。 。。。。。
02 / 09
群体智能
高效的大规模强化学习训练框架，，，，，，，，从智能体的自我博弈出发，，，，，，，，随着训练逐渐扩充至拥有上百数目智能体的同盟。 。。。。。通过智能的匹配机制和大宗的对局，，，，，，，，能快速爆发实力从低到高和战略各异的大宗个体。 。。。。。
03 / 09
通用决议AI工具链
DI-zoo提供富厚的强化学习算法实现。 。。。。。它包括了充分调优的训练设置、高效的算法实现和预训练的模子库，，，，，，，，资助研究者和工程师快速开启强化学习的学习、验证想法以及生工营业基线模子。 。。。。。
04 / 09
自动驾驶决议系统
我们搭建了决议 AI 与自动驾驶之间的桥梁，，，，，，，，将学术界前沿的决议算法应用于自动驾驶使命中，，，，，，，，并通过实车数据转化而来的场景举行训练与剖析，，，，，，，，买通学术界与工业界之间的壁垒。 。。。。。
05 / 09
交通讯号控制
将决议人工智能手艺应用于都会级的交通讯号灯控制、潮汐车道变换等场景中，，，，，，，，实现通行效率的最大化，，，，，，，，抵达了比古板信控通车效率提升 8%~47%的现实路测效果。 。。。。。
06 / 09
重大盘算图优化
通过重大盘算图的数据流优化、结构轻量化以及大规模训练的稳固性优化，，，，，，，，实现高性能、低资源开销的重大盘算图训练优化。 。。。。。
07 / 09
多模态数据处置惩罚
针对差别模态数据的重大信息提取结构设计，，，，，，，，快速实现多种模态数据的有用特征提取和高效融合，，，，，，，，赋能基于多模态信息的模子训练优化。 。。。。。
08 / 09
强化学习算法框架设计
针对种种深度强化学习算法的盘算模子，，，，，，，，设计笼统通用的强化学习编程模子，，，，，，，，团结多种决议妄想要领构建混淆型AI，，，，，，，，可便捷地应用到多种情形和多种盘算标准下，，，，，，，，从而提升强化学习算法的通用性和易用性。 。。。。。
09 / 09
漫衍式深度强化学习系统设计和优化
团结AI算法特征和系统设计要领，，，，，，，，提高漫衍式强化学习训练的数据吞吐和资源使用率，，，，，，，，设计高效稳固的漫衍式通讯系统，，，，，，，，针对性优化数据传输和模子传输等焦点性能瓶颈，，，，，，，，构建能够支持种种型决议问题的通用训练平台，，，，，，，，并设计相关的基准测试集，，，，，，，，为AI+System建设更多形态。 。。。。。
