15年来，爱莫科技杨恒在数据仿真研发领域取得了显著成果。在此期间，他见证了大数据模型的兴起和发展。

2023-08-30 17:33:00 深圳爱莫科技有限公司

• 杨恒是深圳爱莫科技有限公司的创始人兼CEO，也是剑桥大学博士和伦敦大学博士。他曾在复旦大学、西电、深圳大学等学校担任兼职教授，并被评为深圳市海外高层次人才、深圳市南山区第六届政协委员和深圳市十佳创业英才。杨恒博士在数据仿真和计算机视觉领域有超过十五年的研究经验，本科硕士期间攻读的是“模式识别与智能系统”专业，后来前往英国伦敦大学攻读博士学位，并聚焦人脸识别的研究方向。他在剑桥大学做博士后研究期间，深度参与了多项AI领域的国家863/国际重点项目研发，并在AI顶级会议期刊（如CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML/IEEE Trans等）发表论文30余篇，已获授权发明专利40余项。 AI科技评论：近期关于大模型缺少训练数据的话题引起了广泛关注。相应的，“AI训练AI”、“合成数据”等声音也层出不穷。您如何看待这些观点？爱莫科技的数据仿真式训练模型方法是什么？能否实现应用落地？ 杨恒：很高兴听到大家关注这些话题。对于大模型缺少训练数据的问题，我们团队一直在努力探索解决方案。关于合成数据，我们认为它可能加速通往“超级智能”AI系统的道路。但是，我们也认识到合成数据存在偏差，使用合成数据训练可能会导致模型出现不可逆转的缺陷。因此，我们采用了结合真实数据和合成数据的方式，力求在真实场景中实现更好的效果。 AI科技评论：您的团队成立于2018年，爱莫科技的主要业务是利用人工智能技术为线下消费零售提供数字化解决方案。您能否为我们介绍一下属于爱莫科技的数据仿真式训练模型方法？ 杨恒：当然可以。我们采用了基于深度学习的数据仿真式训练模型，主要分为两个阶段。第一阶段，我们对大量真实数据进行训练，以学习真实世界的数据分布和规律。第二阶段，我们利用这些训练好的数据，通过深度学习技术生成合成数据，以用于模型的训练和优化。这种数据仿真式训练模型方法能够保证模型的真实性和准确性，同时有效提高模型的

  

• 招聘范围主要集中在深圳、成都、长沙，主要招聘经验要求为3-5年，学历要求为本科的岗位。

• 公司参与中标69次，中标金额为5922.66（万元），最近项目为：平台软件系统开发项目定标结果公示、平台软件系统开发项目候选人公示、营销数字化提升项目中标结果公告。