AI一周热闻盘点:亚马逊开发 Alexa Smart Specs 眼镜;百度开源自动驾驶平台 Apollo 1.5 正式发布

AI 热闻盘点,一周热闻尽收眼底,快来看看这周又有哪些热点消息吧!

内容导读:

亚马逊正在开发 Alexa Smart Specs 眼镜

百度开源自动驾驶平台 Apollo 1.5 正式发布,开放五大能力

海知智能发布第三方技能插件平台,打造语音“技能商店”

特斯拉联手 AMD 开发自动驾驶 AI 芯片

吴恩达招聘要求每周工作 70 小时,引 reddit 网友热议

LARS 算法 24 分钟完成 ImageNet 训练,刷新世界纪录

英特尔与 Waymo 合作,打造完全自动驾驶计算平台

Facebook 将在加拿大蒙特利尔建立 AI 研究室


亚马逊正在开发 Alexa Smart Specs 眼镜

你准备好了吗?不久的将来,不论你在哪里,你随时都可以听到你的人工智能助手轻柔的声音。


英国《金融时报》(Financial Times) 报道称,亚马逊正在为其人工智能助手 Alexa 打造可穿戴设备——以智能眼镜的形式。该设备由前谷歌眼镜 (Google Glass) 负责人 Babak Parviz 开发,该设备会舍弃作为其他智能眼镜重点的摄像头和屏幕。反之,亚马逊将会为该设备内嵌时刻在线的 Alexa,与附近的智能手机同步,并使用骨传导音频,这样用户就不需要戴耳机了。有消息称,亚马逊的智能眼镜 huo'ji 他们可以在年底前推出。

亚马逊开发的 Alexa specs 从几个方面来看都可谓是明智之举。首先,它没有使用摄像头和屏幕,避免了可穿戴硬件的电池寿命限制。其次,它将使用户可以把 Alexa 带至户外,而不仅仅在家里使用。当然,亚马逊的移动硬件历史存在一些瑕疵:Kindle 所向披靡,但是亚马逊的智能手机却销售困难。然而,如果它能够打破束缚,那么 Alexa specs 的到来将进一步推动 AI 管家技术成为我们与机器交互的主要方式。

新闻来源:

https://www.technologyreview.com/the-download/608913/amazon-is-reportedly-building-alexa-smart-specs/


百度开源自动驾驶平台 Apollo 1.5 正式发布,开放五大能力

9 月 20 日,百度对外宣布 Apollo 1.5 正式开放,并在「Apollo Meetup」Apollo 1.5 开放技术发布会现场发布了 Apollo 开发者生态计划。

Apollo 1.5 开放了障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习(End-to-End)等五大核心能力。该版本正式支持单车道巡航(one lane cruise),并带来了一些新的组件:e2e、elo、map、routing、perception、prediction 和 planning 。

Apollo(阿波罗) 是百度重点打造的 AI 开放平台之一,是一个开放的、完整的、安全的平台,将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。Apollo 计划主要包含 4 个技术模块:定位 / 感知模块、车辆规划与运营(AI+ 大数据,精准控制车辆,适合不同路况)、软件运营框架(支持英特尔、英伟达等多种芯片)。

根据百度集团总裁、COO 陆奇的介绍,Apollo 将在今年 12 月推出 2.0 版本,开放障碍物行为标注数据、2D 障碍物标注数据、日志提取仿真场景数据等。

新闻来源:

[https://mp.weixin.qq.com/s/jukvIYi5k2K4F2wXgUCfRg](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNDU2MTU5MA==&mid=2649968020&idx=1&sn=c67b0ee8f32ec346565fd0d03638a8dc&scene=21#wechat_redirect)

https://www.oschina.net/news/88910/apollo-1-5-0


海知智能发布第三方技能插件平台,打造语音“技能商店”

![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/8100155-7ec97d4c7fd822cc?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

9 月 20 日,AI 创业公司海知智能推出第三方技能插件开放平台。一方面该平台可以向客户输出语音技能插件,如小米音箱使用了其 17 个技能;另一方面工程师甚至普通人员通过海知平台提供的技能开发工具,可以高效、低成本地开发语音技能。

该平台目前有三款产品:技能插件工具、智能分析员和知识图谱生产,这也对应了海知智能智能家居技能输出、智能客服、智能分析员三块业务。

由于面向开发者和 B 端客户,一直以来海知智能较为低调。它是一家专注于语义理解的公司,通过自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)相结合,向开发者和 B 端客户提供第三方 Bot 开放平台和 Skill 开发工具。

新闻来源:

http://zhidx.com/p/94499.html


特斯拉联手 AMD 开发自动驾驶 AI 芯片

![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/8100155-6f129e36aa5081ba?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

据 CNBC 报道,知情人士透露,特斯拉正在与电脑芯片厂商 AMD 合作,开发自己的无人驾驶人工智能芯片,这一消息也得到了业内人士的间接证实。特斯拉会以 AMD 的知识产权为基础,进行相应的芯片开发计划。据悉,特斯拉和 AMD 的合作已经有了一些成果,特斯拉已经拿到了无人驾驶人工智能芯片的样品,目前正在进行测试。另外,报道还透露,该项目的负责人是长期担任芯片架构师的特斯拉硬件和软件主管吉姆·凯勒(Jim Keller),他也是 AMD 公司的前任高管。

新闻来源:

http://www.jianshu.com/p/ccf848e819a8

https://www.cnbc.com/2017/09/20/tesla-building-an-ai-chip-for-its-cars-with-amd-globalfoundries.html


吴恩达招聘要求每周工作 70 小时,引 reddit 网友热议

不久前,吴恩达的创业公司 deeplearning.ai 发布了一条招聘信息,面向全球招聘深度学习工程师。招聘启事当中,不仅希望应聘者会流利的中文(加分项,非硬性指标),还要求应聘者能够适应每周 70 个小时的工作时间,然而就是这个 70 小时工作时间的要求让全世界的网友炸了锅。

在知名技术社交网站 reddit 上,关于“70 小时工作是否合理”的讨论话题也异常火热。我们已经为各位读者整理了一部分讨论的内容,外国网友的观点大致可以分为几类,包括“这种工作时间机器不人性”、“业界学界不同,70 小时是在耗费生命”和“年轻人事业初期,到底应不应该 70 小时”。详见:

[吴恩达每周工作 70 小时惹巨大争议,不过就是国内 996!](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653163085&idx=1&sn=7e221886acd04f1ea35c3b39598f434c&chksm=8b493323bc3eba358b17e13e3c9ed38e4bdf93651550de7a2283fe1a949538b040b428ecd0ed&scene=21#wechat_redirect)

欢迎你来投票并发表自己的看法!

新闻来源:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/70vuj5/d_twitter_thread_on_andrew_ngs_transparent/


LARS 算法 24 分钟完成 ImageNet 训练,刷新世界纪录

近年来,深度学习的一个瓶颈主要体现在计算上。比如,在一个英伟达的 M40 GPU 上用 ResNet50 去训练 ImageNet 需要 14 天;如果用一个串行程序在单核 CPU 上训练可能需要几十年才能完成。这个问题大大限制了科技的发展。为了设计新的模型,研究人员往往需要不断调整模型,再去做实验,每次实验结果都要等一天是无法接受的。所以,在半小时之内完成大型神经网络的训练对科技的进步意义重大,交互式研究能大大提高研发效率。

![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/8100155-6bd962f786167cf0?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

或许你还记得 Facebook 研究人员使用 256 块 GPU 在 1 小时内训练完 ImageNet 的新闻。现在这项纪录已经被刷新:UC Berkeley 的尤洋博士等人采用 LARS 新算法,在 24 分钟内完成 ImageNet 的 Alex 模型训练,创下新的世界纪录,并发表了一篇相关论文。论文中还提到他们仅使用 120 万美元的硬件(相比 Facebook 当时 410 万美元),也是使用 ResNet-50 在 1 小时内进行 ImageNet 训练迄今最低预算。

AI 前线第一时间联系到论文作者之一,UC Berkeley 的尤洋博士亲自为我们的读者解读这篇论文,详见:

[24 分钟完成 ImageNet 训练,刷新世界纪录](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653163064&idx=1&sn=924035abd5402782af9b1217ab926d91&chksm=8b493356bc3eba40e4b63b2b5e842e294dbef52dee77a119d926e375b72ed5b3418033ed09c8&scene=21#wechat_redirect)

英特尔与 Waymo 合作,打造完全自动驾驶计算平台

9 月 18 日,英特尔宣布与谷歌旗下的自动驾驶公司 Waymo 展开合作,打造适用于任何路况的 Level 4 级和 Level 5 级自动驾驶计算平台。Waymo 在声明中称:“英特尔的技术支撑着我们汽车内部的先进处理能力,该公司有能力满足 Waymo 的大规模生产需求。”菲亚特克莱斯勒汽车公司在两家科技巨头的合作当中起到了关键性的纽带作用。自 2015 年以来,Waymo 自主开发的克莱斯勒 Pacifica 小型货车就采用了英特尔的传感器处理技术、通用计算以及连接技术。双方都希望在这个基础上,能够通过进一步合作让自动驾驶车辆摆脱人为干预,进而实现在任何路况下的自动驾驶。双方合作的基础是,Waymo 一直在致力从内部构建其传感器和计算技术,目前正在与英特尔联手将更多芯片厂商的处理器集成到自己的计算平台中;而对于英特尔来说,这家公司也正在通过与行业顶尖公司的合作,抢占自动驾驶计算领域的先机。

新闻来源:

https://venturebeat.com/2017/09/18/intel-and-waymo-collaborate-on-self-driving-compute-platform/http://www.jianshu.com/p/251e89d97d45

Facebook 将在加拿大蒙特利尔建立 AI 研究室

![](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/8100155-9b67437db0dc1b72?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

对科技公司来说,人工智能是一个快速发展的领域,而 Facebook 一直致力于人工智能研究和工程方面的投资。他们最近宣布将在加拿大蒙特利尔建立 AI 研究室,致力于 AI 研究。

Facebook 表示,该团队将成为其 Facebook AI 研究项目(FAIR)的一部分,并将与加利福尼亚、纽约和巴黎的 100 多位科学家一起开发和研究 AI 项目。除了一般的 AI 研究,Facebook 表示,蒙特利尔实验室将专注于强化学习和对话系统,同时 Facebook 还将投资 700 万美元帮助蒙特利尔进行 AI 和学术研究。

今年早些时候,由加拿大蒙特利尔大学教授兼著名机器学习研究者 Yoshua Bengio 创办的加拿大 AI 初创公司 Element AI 获得了 1.02 亿美元的风险投资。3 月份,加拿大政府还宣布将投资 1.25 亿美元用于资助国内 AI 研究与开发。美国科技公司纷纷进驻加拿大并且已经在加拿大的 AI 开发领域取得了立足之地,如 Uber、Google 和微软都是其中之一。

新闻来源:

https://newsroom.fb.com/news/2017/09/fair-montreal/http://www.ibtimes.com/facebook-launches-artificial-research-lab-montreal-2590748

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