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机器之心

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PyTorch创始人：Transformer太火很不好，AI易撞墙

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选自BusinessInsider 机器之心编译编辑：陈萍、杜伟 Souminth Chintala 担心 Transformer 可能导致人工智能碰壁。 2017 年 Transformer 首次亮相，便迅速在 AI 领域扩散开来，CV、NLP 等任务都有其身影，越来越多的研究人员投入其中。要说 Transformer 有多厉害，比如 OpenAI 重磅推出的 GPT-3，就是基于 Transformer 实现的。至于传播速度方面，短短 5 年，Transformer 便在 TensorFlow

2022-10-08

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在机器学习上，Google已为你准备好所有开发工具

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机器之心报道编辑：泽南上周，Google 开发者大会重聚线下。自从十年前吴恩达、Quoc Le 等人发表「识别猫」论文，引发技术革命之后，Google 一直引领着机器学习的风向，这家公司举办的开发者大会总会受到人们额外的关注。 9 月 14 日到 15 日，Google 开发者大会在上海举行。在这场活动中，Google 围绕自身在科技领域的最新技术，介绍了跨平台技术、隐私保护、机器学习、XR 等技术，以及与很多合作伙伴的最新落地成果。在机器学习领域里，TensorFlow 作为最流行的框架一直被人

2022-09-26

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谷歌官方回应：我们没有放弃TensorFlow，未来与JAX并肩发展

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机器之心报道编辑：陈萍 TensorFlow 不是谷歌的一枚「弃子」，将会继续开发。前段时间，AI 界流传着这样一种说法，大概意思就是说，TensorFlow 已经成为了谷歌的一枚「弃子」。更是有外媒 Business Insider 采访了一系列开发人员、硬件专家、云供应商以及与谷歌机器学习工作关系密切的人，获得了同样的观点：2015 年诞生的 TensorFlow，曾经辉煌一时，而 Meta 在 2017 年开源的 PyTorch 正在成为该领域的霸主，在此战争中，谷歌开始押宝 JAX。接近该

2022-06-29

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放弃TensorFlow，谷歌全面转向JAX

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选自Business Insider 作者：Matthew Lynley 机器之心编译机器之心编辑部 TensorFlow 大概已经成为了谷歌的一枚「弃子」。 2015 年，谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目，这款产品迅速流行起来，成为人工智能业界的主流深度学习框架，塑造了现代机器学习的生态系统。七年后的今天，故事的走向已经完全不同：谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护，因为他们已经转向了 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。曾经无处不在的机器学习工

2022-06-16

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终于可用可组合函数转换库！PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

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机器之心报道编辑：杜伟、陈萍 PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。假如你是一名长期的 TensorFlow 用户，你一直想切换到 JAX 或 PyTorch，或许 1.11

2022-03-14

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2022年，我该用JAX吗？GitHub 1.6万星，这个年轻的工具并不完美

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自 2018 年底推出以来，JAX 的受欢迎程度一直在稳步提升。2020 年，DeepMind 宣布使用 JAX 来加速其研究。越来越多来自谷歌大脑（Google Brain）和其他机构的项目也都在使用 JAX。

2022-02-24

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新方向！DeepMind提出人工生命框架，促进智能生物体的出现

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近日，DeepMind 的研究者提出了一种人工生命框架，旨在促进智能生物体的出现。该框架中没有明确的智能体概念，而是由原子元素构成的环境。这些元素包含神经操作，通过信息交换和环境中包含的类物理规则进行交互。研究者讨论了进化过程如何导致由许多此类原子元素构成的不同生物体的出现，这些原子元素可以在环境中共存和繁荣。此外，研究者还探讨了这如何构成通用 AI 生成算法的基础，并提供了这种系统的简化版实现，讨论了需要做哪些改进才能进一步扩大规模。

2021-02-23

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自动微分到底是什么？这里有一份自我简述

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自动微分现在已经是深度学习框架的标配，我们写的任何模型都需要靠自动微分机制分配模型损失信息，从而更新模型。在广阔的科学世界中，自动微分也是必不可少的。说到底，大多数算法都是由基本数学运算与基本函数组建的。

2020-06-05

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只知道TF和PyTorch还不够，快来看看怎么从PyTorch转向自动微分神器JAX

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Jax 是谷歌开发的一个 Python 库，用于机器学习和数学计算。一经推出，Jax 便将其定义为一个 Python+NumPy 的程序包。它有着可以进行微分、向量化，在 TPU 和 GPU 上采用 JIT 语言等特性。简而言之，这就是 GPU 版本的 numpy，还可以进行自动微分。甚至一些研究者，如 Skye Wanderman-Milne，在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。

2020-05-19

1.4K0

Jax 生态再添新库：DeepMind 开源 Haiku、RLax

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Jax 是谷歌开源的一个科学计算库，能对 Python 程序与 NumPy 运算执行自动微分，而且能够在 GPU 和 TPU 上运行，具有很高的性能。基于 Jax 已有很多优秀的开源项目，如 Trax 等。近日，DeepMind 开源了两个基于 Jax 的新机器学习库，分别是 Haiku 和 RLax，它们都有着各自的特色，对于丰富深度学习社区框架、提升研究者和开发者的使用体验有着不小的意义。

2020-02-25

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