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2020-03-31 01:22:03 来源:王宇 

www.56698.com——【欢迎访问本网站】网易科技讯 3月8日消息,据国外媒体TheVerge报道,在发布自有移动网络服务Project Fi十个月后,谷歌不再对其实施邀请使用机制,宣布在全美范围对所有人开放服务。

大众创业、万众创新,这样互联网+的时代风口也就这么一年,我们必须全力地抓住,如果简单从经营的逻辑来说,我认为不需要这么疯狂,但是我们今天就是这么疯狂。我觉得需要去抓住时代带来的机遇。

AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

正如深度学习被预测的那样,随着单一系统越来越多地能进行多个任务,数据的特征和所学的概念之间的界限将变得模糊。这种深度功能实现的另一个示范来自康奈尔大学和圣路易斯华盛顿大学的一个团队,他们使用一种深度网络的权重的维数减少形成了一种卷积特性的表面,那能简单地过渡到有意义地和自动地改变真实照片的特定方面,比如,改变人的面部表情或年龄,或给照片上色。

网易科技讯 3月5日消息,据美国媒体报道,今年早些时候谷歌推出了新工具,允许竞选总统候选人直接在谷歌搜索结果中发布有关他们观点的帖子。现在该公司准备将此功能推广到商业领域,提供给部分精选的小企业。

“我们会根据十几项指标(如兴趣爱好、职业、家乡等)来猜测用户比较喜欢什么类型,而且用户使用产品越久,根据算法进行的准确率越高。从最近一个月抽样来看,除了大多用户照片会在3张以上之外,75%的人还填了各种标签,平均每人填18个。这些都是在照片背后的信息,可以为成功率(尤其男生)极大加分。”

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