AI趋势周报第93期：阿里巴巴、百度、小米开源自家SOTA等级的研究

重点新闻(0712～0718)

  阿里巴巴   开源       小米  

阿里巴巴、百度、小米开源自家SOTA等级的研究

近日3家中国科技龙头开源自家SOTA等级的研究，包括阿里巴巴、百度和小米。其中，阿里巴巴达摩院开源新一代人机对话模型ESIM，曾在由微软和卡内基美隆大学举办的国际对话系统挑战赛中拿下双冠军，将人机对话准确度的世界纪录提高至94.1％，也已应用于中国地铁订票系统。百度则开源自驾车系统Apollo 5.0，提供进阶的深度学习感知模型和360度可视性，来因应复杂的道路状况。

小米AI实验室则开源公平神经架构搜寻（FairNAS）方法，该方法在训练和继承过程中给予严格的公平性，主张公平的采样方式和训练可发挥各模组优势。结果显示，FairNAS的超网（Superweb）展现良好的收敛性和极高的准确度，其中，FairNAS-A在ImageNet上Top-1验证准确度为75.34％，FairNAS-B则是75.10％。

Google     资料回音     模型训练  

Google Brain发表新技术“资料回音”要加速AI模型训练时间

Google Brain提出一套资料回音（Data Echoing）新方法，要来加速I/O和资料前处理等AI加速器无法派上用场的初期工作流程，让整体AI模型训练更快速。

在典型的训练流程中，AI系统会先读取输入的资料并解码，再将资料交错运算、采用资料增强（Data augmentation），接着将样本集合批次处理，并迭代更新参数以减少错误。研究团队的资料回音方法，就是在这个流程中新增一个阶段，也就是在参数更新前，重复输出前一阶段的资料，来善用闲置的运算能力。实验时，团队用资料回音算法来评估以开源资料集训练AI模型的时间，包括2个语言建模任务、2个影像分类任务和1个物体侦测任务，结果发现，资料回音可减少训练AI模型所需的样本，而且在工作流程中越早进行资料回音，所减少的样本也就越多，来优化整个流程。（详全文）

  DeepMind     BigBiGAN    影像生成  

DeepMind打造超强影像生成模型BigBiGAN

DeepMind近日发表了一款非监督特征学习新模型BigBiGAN，也就是一款双向GAN模型，结合了时下最先进的2种GAN模型：BigGAN和BiGAN，并以BigGAN为生成器，透过新增编码器和修改鉴别器，来提高其特征学习的表现，同时改善了BiGAN的DCGAN架构无法对高分辨率影像建模的问题。

在实验中，研究员利用ImageNet上未标注的影像资料来预训练BigBiGAN，并利用标注的资料来训练一层线性分类器。实验结果发现，BigBiGAN可以提高非监督学习，将top-1准确度从55.4％拉升至60.8％。（详全文）

  Google     Nvidia     MLPerf  

Google和Nvidia打破ML基准测试MLPerf纪录

Google和Nvidia赢过40多家科技界和学术界龙头，创下MLPerf竞赛最新纪录，在6项ML模型基准测试中拿下最快训练时间纪录。MLPerf是一项业界用来衡量ML模型性能的基准测试，测量类别包括影像分类、物体侦测、翻译、下围棋等。这次竞赛吸引40多家科技龙头和顶尖大学的AI研究员参加，像是Google、Nvidia、AMD、脸书、英特尔、阿里巴巴、百度等。

其中，在轻量物体侦测和非回归翻译任务中，Google Cloud TPU v3 Pod训练Transformer和物体侦测SSD模型的时间，比起时下最快的on premise系统，还要快上84％。而Nvidia Tesla V100 Tensor Core GPU表现也十分出色，搭配自家DGX SuperPOD，将ResNet-50影像分类的训练时间缩短至80秒；2年前，Nvidia用DGX-1系统和V100 GPU，也要花8个小时才能完成。（详全文）

  脸书   CMU     扑克牌 

心理战没在怕！脸书与CMU共同打造的AI机器人击败5名德州扑克专家

脸书近日与卡内基美隆大学（CMU）共同开发的AI机器人Pluribus，已在无限注的赛局中打败5名德州扑克专家，立下新的AI里程碑。在德州扑克中，较劲的不只是牌运，还有牌值的概率与下注时的心理战，过去已有AI能够在德州扑克中击败单一对手，而Pluribus则是一次击败牌桌上5名专家，其中两名还是世界扑克大赛冠军。

Pluribus除了利用新的网络搜寻算法来评估可能的选项外，也采用新的自我对奕算法来应付隐藏资讯，这些技术让Pluribus的训练更有效率，只使用少量内存资源，换算成云端运算资源支出才150美元。Pluribus的特别之处在于它舍弃了双人对奕所使用的零和博弈政策，而是建立一个凭经验持续击败众多高手的AI；也创造出一个可察觉隐藏资讯的AI机器人。（详全文）

Hadoop    Cloudera     大数据  

Cloudera宣布商业授权将完全采用订阅制

Cloudera发布新的开源授权模式，将在接下来几个月内推出。该公司目前正在进行更新授权的前置工作，在未来6个月内，Cloudera会将少量闭源授权的专案，如Cloudera Manager、Cloudera Navigator和Cloudera Data Science Workbench等转换成开源授权，用户需要订阅才能获得专业支援。而Cloudera所使用的开源授权，将采由OSI认证的授权模式，包括Apache License v2与AGPL v3两种。

虽然Cloudera是开源专案的主要贡献者，但是过去其商业模式仍主要是销售授权软件，而今年1月整并Hortonworks之后，Cloudera打算采用Hortonworks的开源商业模式，并宣布将使用类似红帽等企业的开源战略，提供订阅制。Cloudera会为开发人员和试用提供无支援的免费版本，并向商业用户提供订阅付费的版本，订阅协议涵盖了支援以及维护，用户将能存取最新的更新以及安全补丁。（详全文）

CES    科技部     新创 

前进CES 2020！科技部号召80组新创团队，要打响台湾新创名声

科技部宣布明年要三度带领台湾新创团队赴美参加世界科技厂商盛会CES，即日起开放新创团队征案，也号召地方-新创育成计划中的新创加入，报名截止日为8月15日，获选结果将于9月16日公告。科技部次长许有进表示，自2018年来，科技部开始带领台湾新创团队赴CES参展，更设置台湾馆来吸引国际目光；前年，台湾参展团队为32组，今年则是44组，范围涵盖车联网、智慧零售、智慧医疗、智慧宠物等领域，其中更有8组获得新创大奖，获奖数全球第二，也拿下55亿新台币订单，科技部更决定明年要带80组新创团队进驻CES台湾馆。

如同以往，今年征选结果公布后，科技部将于10月进行Boot Camp，请来硅谷业师1对1辅导新创团队简报技巧，以及如何将商业模式调整为符合美国市场所需。CES结束后，科技部也将带领台湾新创制硅谷参加台湾Demo Day，让团队直接与国外创投、加速器和TA等面对面交流。（详全文）

神经机器翻译     Googl      即时翻译  

纳入神经机器翻译技术，Google翻译App再升级！

Google翻译App中的即时镜头翻译功能再升级，除了将支援语言新增至100多种，还纳入了神经机器翻译技术（NMT），让即时翻译更精准。Google表示，Google翻译App中的即时镜头翻译，可将画面中的文字翻译为另一种语言，也支援离线使用。而这次功能更新，则将原本支援的88种语言新增至100种以上，包括了阿拉伯文、印度文、马来文、泰文和越南文等，而且还可选择英文以外的翻译，比如将阿拉伯文译为法文，这是旧版所没有的。

此外，Google还在这次更新加入了NMT，提高译文的准确性和自然性。因为，相较于传统的词组机器翻译（PBMT），NMT将整个句子视为1个翻译单位，而非将句子分解为词组和单字，降低了逐字翻译的错误。而Google开发的GNMT利用零点翻译（Zero-shot），使两种语言可直接互译，不需要透过英语作为中介语。（详全文）

图片来源／小米、Google、脸书、科技部

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资料来源：iThome整理，2019年7月