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「救救AI领域，救救孩子！」这是一个AI从业者的倡议
2020-04-10 12:46:43机器之心报道参与：张倩、蛋酱昨天，知乎上出现了一个「救救 AI 领域，救救孩子！」的帖子，在社区内引起了广泛关注。AI 领域出了什么问题？怎么拯救？这篇文章将重点探讨这些问题。原贴链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/127085043发帖者认为，目前 AI 领域的「灌水」、造假乱象已经到了不可忽视的地步，因此呼吁大家揭露
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如何让图卷积网络变深？腾讯AI Lab联合清华提出DropEdge
2020-04-07 14:17:08机器之心发布机器之心编辑部近年来，图神经网络的研究异常火爆，被各大顶会录取的文章数量爆炸式增长。然而，目前大部分图卷积网络，尤其是面向节点分类的网络，都是浅层网络。这些模型分类效果往往随着深度加深而变差（即使使用残差连接），这与用于图片分类的卷积网络动辄超过几十层的现象很不一致。图卷积神经网络变深之后难以训练的现象严重制约了其表达能力。所以，如何有效的训练超深
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人脸识别再曝安全漏洞:清华创业团队推全球首个AI模型"杀毒软件"
2020-04-07 13:31:28机器之心报道参与：泽南瑞莱智慧刚刚发布的首个 AI 安全平台，发现了迄今为止最为「重大」的人脸识别安全漏洞。4 月 7 日，来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）发布了 RealSafe 人工智能安全平台，随之推出的测试结果令人惊讶：通过平台对微软、亚马逊云服务的人脸比对演示平台进行测试显示，基于 RealSafe 平台生成的对抗样本「噪音」能够极大干扰两大主流
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「NLP」在 NLP 领域创业，真的很难
2020-03-06 23:22:40来源 | 公子龙作者 | 公子龙从 2015 年开始，在 AI 领域创业的公司如雨后春笋一般林立而起。如果细分的话，可以分为机器学习ML，图像视觉CV，和自然语言处理NLP。当然，理论上来说，CV 和 NLP 也是属于 ML 范围的。市面上，这几个领域的创业公司都有不少，相对而言，CV 领域的公司数目和规模是较大的。我从事 NLP 行业，在相关的创业公司待过一
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【NLP】从Transformer到BERT模型
2020-03-17 22:49:54来源 | Microstrong作者 | Microstrong目录：ELMo与Transformer的简单回顾DAE与Masked Language ModelBERT模型详解BERT模型的不同训练方法如何把BERT模型应用在实际项目中如何对BERT减肥BERT存在的问题1. ELMo与Transformer的简单回顾1.1 一词多义1.2 ELMoELMo
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「DL」小孩都看得懂的熵、交叉熵和 KL 散度
2020-03-06 23:30:21来源 | 王的机器作者 | 王圣元全文共 4351 字，23 幅图，预计阅读时间 22 分钟。本文被以下三份资料所启发，纯纯的致敬！[Christopher Colah] - Visual Information Theory[Aurélien Géron] - A Short Introduction to Entropy, Cross-Entr
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「DL」如何配置一台深度学习工作站？
2020-03-06 23:28:16来源 | 极市平台作者 | 杨培文这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。如果希望一台机器同时具备 6~8 个 GPU 需要联系专门的供应商进行配置，并且有专业的机房存放，放在家里噪声很大并且容易跳闸。CPU由于最近 AMD 和 I
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【NLP】从静态到动态，词表征近几十年发展回顾
2020-04-09 22:45:31来源 | AI科技评论作者 | 杨晓凡作者 | 杨晓凡编辑 | 丛末在自然语言处理技术的整个发展历史中，如何把最小语义元素「单词」做数字化表示，一直都是一个研究热点。近几年，用海量无标记文本数据训练出的低维单词表征向量，也就是词嵌入 embedding，已经在包括词性标注、句法解析、命名实体识别、语意角色标注、机器翻译等许多任务中展现出了有效性。但这种词嵌入是
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拥抱人工智能竞赛，但不要忽略项目审计
作者 | Nielsen译者 | 夏夜策划 | Tina人工智能为世界各地的业务和组织创造了巨大的机会，那些用到了人工智能的企业和组织能够更快更好地应对未来的挑战和机遇。在 Nielsen，我们继续重度依靠人工智能来掌控数据的力量，但这也仅仅是人工智能帮助我们所在组织的方式之一。随着公司发掘出利用人工智能的新方式，他们需要确保在人工智能开发过程中管理好任何相关的风险。这就是为什么我们的内部审计职能
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如何从 8 个维度全面比较机器学习算法？
2020-04-07 16:28:32人类发明的机器学习（ML）算法简直数不胜数。当然，大多数时候只有一小部分被用于研究和工业。然而，对于个人来说，理解并记住所有这些 ML 模型的细节仍然有点困难。有些人可能会有一个错误的印象，认为所有这些算法都是完全不相关的。更重要的是，当两种算法似乎都有效时，如何选择使用算法 A，还是 B？图片来源： https://unsplash.com/photos/q
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自动驾驶复苏在 2020
2020-04-02 15:52:29去年，全球自动驾驶行业经历了一个低谷，虽然有人认为目前行业还是没有从低谷中走出来，但是近一段时间的种种迹象仍然证明了：行业还在整体向上走，只不过速度没那么快罢了。2019 年，全球的自动驾驶行业度过了一段发展不太顺利的日子。平静、沉寂、安静…有无数类似的形容词可以对这一年行业经历的种种进行描述。这一年里，一些公司承诺的全自动驾驶没有兑现，另一些公司
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解读 AI 引擎 MindSpore 开发实践与技术细节
2020-04-02 17:06:54过去一年，开发者生态发生了一些或巨大、或微妙的变化，大的变化如巨头云厂商正在通过开源、收购等方式争夺开发者生态，比如微软以 75 亿美金收购 GitHub，谷歌 1 亿美金领投 Gitlab，使得后者估值突破 10 亿美金，企业级研发管理平台 Coding 获腾讯云一亿元 B+ 轮融资等。微妙的变化正发生于开源厂商与云厂商之间。广受欢迎的开源数据库
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安防AI领域强敌环伺，创业公司的生存法则是？
2020-04-01 17:21:20很早，VC 们就已放出人工智能将在 2018 年泡沫破灭的预言，现在的他们正作壁上观，盯着那张写满已投公司的图纸，以尽力确认自己抓住的是泡沫背后的真实。身为主角的 AI 创业公司似乎倒没多大兴趣知道哪些同行公司其实是在裸泳，就整体行业发展趋势而言，至少在公开场合，他们与 VC 大多持相反论调。但在 AI+安防领域，他们对趋势判断或许是一致的：巨头进场，独角兽公
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AI工程师的机遇在哪？机器学习工程师最急缺
2020-04-02 17:30:38当前，人工智能技术已应用于各行各业，落地成为大家关注的核心问题。在经历了 2019 年的行业低谷期之后，无论是行业巨头还是新兴独角兽，都开始审视 AI 能够切实落地的场景。用审视的眼光来看，很多企业当前还停留在信息化阶段，AI 所能发挥的优势还不够明显，但有趋势可以看出一些新兴的 AI 形态得到了认可和落地，例如 RPA、对话系统等。在这样的背景下，开发者们逐
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快手王华彦：追求极致效率，开发下一代计算机视觉算法
2020-04-02 17:26:11创立八年，短视频平台快手目前已经有超过两亿人在每天登陆使用，每天还有超过 1500 万条短视频被制作和上传，每天的累计观看数更是达到 150 亿。拥有如此庞大的用户数，快手用户涵盖中国社会的各个地域和阶层，生产丰富的视频内容。这些用户拍摄的视频就像一个社会博物馆，几十年后许多生活方式和民俗都会随着社会变迁而消失，但它们都以最原始的形式保存在快手用户
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C#也能做机器学习，这篇市场还是一片“处女地”？
2020-04-02 17:21:52.NET 框架是由微软开发，致力于敏捷软件开发、快速应用开发、具平台无关性和网络透明化的软件框架，目前全球有 620 万开发者在使用 .NET 开发程序。然而，开发者在学习、开发和应用 AI 时，会发现市面上少有基于 .NET 的 AI 开发类库、人工智能应用技术平台和商业支持服务。在这样的背景下，SciSharp AI 开源社区应运而生，它打造一个基于 .N
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大公司争相开源 AI 项目，互联网公司联手发起开源运动
2020-04-02 17:28:03一条因为“好玩儿”而起的探索之路，他将一腔热情给了热爱的开源运动。开源热情就是好玩儿。说起他在22年前的第一款开源软件LVS（Linux Virtual Server），章文嵩这样描述彼时心态。从一开始做这个后来名噪一时的Linux集群项目他就没想着赚钱，去做任何商业性发展，所以选择毫无保留地开源。那时国内的互联网还处在早期阶段，一台服务器加载一个网站都忙不过
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Office 365 官宣更名为 Microsoft 365，AI 云新功能抢先预览
微软昨日宣布，4 月 21 日，Office 365 将升级为 Microsoft 365。新套件基于 Office 365 构建，具有「全新 AI、丰富内容和模板，以及云服务功能」。4 月 21 日，Microsoft 365 Personal 和 Microsoft 365 Family 消费者订阅版（最多 6 人）将替换原有的 Office 365 Personal 和 Office 365
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深度学习领军人物迈克尔·乔丹的发言！
2020-04-01 17:18:24机器学习的泰斗级人物迈克尔·乔丹（Michael I.Jordan）的声音或许是最洪亮的一位。他是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，现执教于 UC 伯克利大学电子工程与计算机学院和统计学院，是统计学与机器学习交叉融合的主要推动者之一，也是贝叶斯网络、概率图模型、层次随机过程等多个重要方向的主要奠基者之一。AI 领域诸多知名学者是他的学生，如人们
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AI 终于受凉了？？
2020-04-01 17:16:22一阵凉风吹过人工智能，让这个曾是燥热的领域逐渐冷却下来，留下的是扎实地在做研究的人、机构、企业。先后在 NEC 公司中央研究所、微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室从事和领导 AI 技术研发，现任字节跳动人工智能实验室总监的李航，就是一位 AI 技术的坚实研究者和实践者。在字节跳动的一间会议室，笔者第一次见到这位卓有建树的AI技术研究者和实践者。关于李航的严谨和
