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【Bard】谷歌的人工智能工具—Bard初体验

如何使技术落地，结合应用场景开发出更多产品出了，是接下来需要思考研究的问题。 Bard 作为一个大型语言模型，也被称为会话AI或聊天机器人，经过训练，可以提供较为丰富的信息。可让您与生成 AI 协作。...第一代 LaMDA 最初于 2020 年作为 Meena 开发和推出，在 2021 年谷歌 I/O 主题演讲中宣布，而第二代则于次年宣布。...二、Bard体验 1、加入Bard的候补名单 打开bard.google.com 选择加入候补名单（可登录使用Google账号申请） 提示你已经加入候补名单中。...我还将争辩说，我们需要开始思考如何确保以造福全人类的方式使用人工智能。 人工智能有可能解决世界上一些最紧迫的问题。 例如，它可用于开发新药和治疗疾病、提高我们对环境的了解以及创造新的就业机会。...我们需要为人工智能的开发和使用制定道德准则。 我们还需要投资于教育和培训，以便人们能够培养在人工智能驱动的经济中工作所需的技能。 人工智能是一项强大的技术，有可能改变世界。

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谷歌Jeff Dean 2022「年终汇报」，大模型、AI 绘画神器交出满意答卷

此外使用在源代码上训练的大型语言模型取得了巨大成功，为谷歌内部人员提供了很大帮助，如机器学习增强的代码补全提升了开发者效率。...谷歌解锁了零资源机器翻译以支持谷歌翻译中的新语言，以及为接下来的 1000 种语言构建机器翻译系统，其中描述了一系列技术，使用在单语言（非平行）数据集上训练的大规模多语言语言模型将 3 亿人使用的 24...在「PaLI: Scaling Language-Image Learning」中，我们引入了一个统一的语言图像模型，该模型经过训练可以用 100 多种语言执行许多任务。...在「Look and Talk: Natural Conversations with Google Assistant」中，我们展示了设备上的多模态模型如何使用视频和音频输入来与 Google Assistant...我们负责任 AI 包括以下内容： 专注于对用户和社会有益的 AI； 有意识地应用 AI 原则（有益的使用和避免危害）、流程等来指导我们在 AI 方面的工作，从研究到产品化和使用； 将科学的方法应用于 AI

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深度学习领域四个不可不知的重大突破

“怎么做”：训练新模型，或将现有模型用于生产环境的技术能力。 在开源社区的努力下，第二个问题正变得越来越容易。...目前已经有大量优秀的教程在告诉大家，如何使用诸如 TensorFlow 等库训练并使用深度学习模型，很多教程甚至每周都会发布新的内容，例如 Towards Data Science。...代码：这里提供了详细的指导，可以告诉我们如何着手构建端到端文本生成模型，以及数据的预处理操作。这个 GitHub 代码库可以帮助我们用训练好的 RNN-LSTM 模型生成手写文字。...重大突破 Google 的这篇博客文章介绍了这种架构在语言翻译方面所实现的效果，这一技术让其他语言翻译技术显得大为逊色。当然，毕竟 Google 有大量资源，可以将丰富的训练数据用于这种任务！...Google Sequence to Sequence 模型的表现。图源 资源 代码和理论：Google 发布了一篇非常精彩的 Sequence to Sequence 技术架构教程，可参阅这里。

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学 AI 和机器学习的人必须关注的 6 个领域

RL 在现实世界中工作的一个例子是优化能源效率以冷却 Google 数据中心。在此项目中，RL 使得该系统的冷却成本降低了 40％。...在可以模拟的环境（例如视频游戏）中使用 RL 智能体的一个重要的原生优势是训练数据可以以非常低的成本生成。这与监督式的深度学习任务形成鲜明对比，后者通常需要昂贵且难以从现实世界中获取的训练数据。...应用程序：多个智能体在他们自己的环境实例中学习共享模型，或者通过在同一环境中相互交互和学习，学习在迷宫或城市街道等 3D 环境中进行自动驾驶，通过学习任务目标（例如学习驾驶或赋予非玩家视频游戏角色以类似人的行为...如果没有大规模的训练数据，深度学习模型将无法收敛于其最佳设置，并且在语音识别或机器翻译等复杂任务上表现不佳。...在这些模拟环境中进行训练可以帮助我们了解 AI 系统如何学习，如何改进它们，同时也为我们提供可能转移到实际应用程序的模型。 应用范围：驾驶技能学习；制造业；工业设计；游戏开发；智慧城市。

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Facebook AI 用深度学习实现编程语言转换，代码库迁移不再困难！

例如，COBOL至今仍在全球大型机系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择，是手动翻译其代码库，还是致力于维护使用可追溯到1950年代的语言编写的代码。...在Facebook AI的评估中，该模型正确地将90％以上的Java函数转换为C ++，将74.8％的C ++函数转换为Java，并将68.7％的函数从Java转换为Python。...seq2seq模型发挥了大作用 在自然语言中，即使在越来越依赖自动化机器翻译系统的专业翻译人员中，神经机器翻译的最新进展也被广泛接受。...此图显示了TransCoder如何利用无监督机器翻译的三个原理 Facebook AI首先利用开源GitHub项目中的源代码，使用MLM目标对Facebook AI的模型进行了预训练。...DAE的工作方式类似于监督机器翻译算法，其中训练模型以在给定序列的损坏版本的情况下预测令牌序列。在测试时，该模型可以对Python序列进行编码，并使用C ++起始符号对其进行解码以生成C ++转换。

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一周AI最火论文 | AI素描完美还原3D图形，再次一败涂地的人类

代码： https://github.com/tohinz/ConSinGAN 原文： https://arxiv.org/abs/2003.11512 稳健深度神经网络训练实用框架 在许多现代应用中，...本文介绍了一种在流行的TensorFlow平台上开发的名为PaRoT的新框架，用于可验证的稳健训练，该框架可以直接在现有代码库上使用，并且只需很少的代码即可完成开发。...研究人员表示，该模型的性能可与最新技术相媲美，它还拥有在现有经过训练模型上的使用简便性，以及在现实世界的工业应用上的测试能力，如交通信号灯探测网络等。...研究人员演示了SEED RL在流行的RL基准（例如Google Research Football，Arcade Learning Environment和DeepMind Lab）上的性能，并表明更大的模型可以提高数据效率...代码： https://github.com/google-research/seed_rl 原文： https://arxiv.org/abs/1910.06591 通过学习3D图形来绘制线图 本文介绍了一种基于可微几何模块和图像翻译网络的组合来学习

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【Android应用开发】Android Studio 简介 (Android Studio Overview)

Project 中都包含一个或多个 应用模型 (Application Moudle), 每个应用模型都包含这个模块的所有源码集合; -- Java 源码 : moudleName/src/main/...Studio 中可以 为单个的特殊编译配置版本 运行 Lint, 也可以为所有的编译配置版本运行 Lint;  -- 具体配置 : 在 build.gradle 配置文件中, 添加一个 lintOption..., 但是官方希望尽早地让开发者知道 AS 的新特性, 不推荐用于实际生产环境开发场景; -- Dev 通道 : 精心挑选 canary 特性中得经过时间考验并能稳定运行的特性, 大约每两周 或 一个月更新一次...Translation 编辑器 翻译编辑器 :  -- 作用 : 翻译编辑器插件 增强了多语言支持, 使用该编辑器可以更容易的将本地信息添加到 app 的翻译文件中;  -- 颜色代码 : 有颜色的代码表明...一种语言是否翻译完成, 或者没有对某些字符串进行翻译; -- Google 翻译服务 : 开发者可以使用该插件, 将要翻译的字符串导出到 Google Play Developer Console 中翻译

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Python, C++和Java代码互翻，Facebook开发首个自监督神经编译器

在本文的评估中，该模型正确地将90％以上的Java函数转换为C++，将74.8％的C++函数转换为Java，并将68.7％的函数从Java转换为Python。...特意为编程语言建立序列到序列模型 在自然语言中，即使在越来越依赖自动化机器翻译系统的专业翻译人员群体中，神经机器翻译的最新结果也被广泛认可。...为了解决此问题，本文训练了该模型使用降噪自动编码（DAE）对序列进行编码和解码。 DAE的工作方式类似于有监督的机器翻译算法，在该算法中，模型被训练为在给定序列存在损坏的情况下预测该序列。...为了解决此问题，本文使用反向翻译，这是在弱监督的情况下利用单语数据的最有效方法之一。 对于每种目标语言，本文使用一个模型和一个不同的开始标记。它经过训练可以从源到目标以及从目标到源并行转换。...下面是该模型在C++中的输出： 最新研究并在实际应用中提供的帮助 自动代码翻译有可能使在公司或开源项目中工作的程序员更加高效，因为他们可以更轻松地集成公司内其他团队或其他开源项目的各种代码，还可以大大减少更新用早期语言编写的代码库的工作量和成本

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进击的 Waymo，掘进无人驾驶深水区

翻译 | 尚岩奇 编辑 | Just 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 此刻，一辆无人驾驶的小型货车正行驶在亚利桑那州凤凰城的郊外。...他将他们的成功归因于他的爱好——对 GPU 进行编程使其可以运行团队的神经网络代码，这使得他们可以在几天的时间内完成原本需要几月才能完成的实验。...这种方法非常有效，Google 开始将这种方法应用到无人车项目的其他环节中，包括预测和计划。 不过问题很快就出现了。新的系统错误率太高，往往会错误标注汽车、交通信号和行人，而且速度太慢，无法实时运行。...在神经网络经过训练后，这些巨大的数据集还需要经过精简和压缩，这样才能应用在 Waymo 无人车所在的现实世界中。这个程序与压缩数字图像类似，对构建基础设施使系统扩展为全球系统很重要。...Waymo 将致力于自动化机器学习（构建机器模型的过程是自动的）这样的技术研究。“基本上，AI 机器学习就是创造替人类解决问题的其他 AI 模型的技术”。

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谷歌全新PaLM-2，效果并未超越GPT-4！

从今天开始，开发人员可以注册使用 PaLM 2 模型，或者客户可以在具有企业级隐私、安全性和治理功能的 Vertex AI 中使用该模型。...然而，正如我们今天致力于发布最有用和最负责任的人工智能工具一样，我们也在努力为 Google 创建迄今为止最好的基础模型。...它擅长在高级推理任务中，包括代码和数学、分类和问答、翻译和多语言熟练程度以及自然语言生成，比我们以前最先进的法学硕士（包括 PaLM）更好。...PaLM2是如何构建和评估的 PaLM 2 擅长高级推理、翻译和代码生成等任务： 使用计算优化缩放（compute-optimal scaling）：计算优化缩放的基本思想是按比例缩放模型大小和训练数据集大小...我们的结果表明，可以增加模型的上下文长度而不会损害其在通用基准测试中的表现，这些测试可能不需要更长的上下文。 一些感受 感觉Google和OpenAI的激烈竞争还要继续持续下去。

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我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

知其所以然：训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源社区的优势，我们获得“知其所以然”能力的途径越来越多。...网上有大量优质的教程，讲解如何训练、使用深度学习模型的技术细节，例如借助TensorFlow这样的开源软件库来实现。TensorFlow中的许多数据科学资讯每周都在更新相关信息。...在每一领域，我们将涵盖以下部分内容： 1. 训练模型所需的数据 2. 所使用的模型框架 3. 运行结果 一. 图片归类 神经网络可被训练于识别一张图片上所包含的一个或多个物体。...代码：这是一个很好的演练，教你如何建立端到端的文本生成模型，包括数据预处理。然后这个GitHub repo是用预训练的RNN-LSTM模型生成手写体。...这一教程给出了序列到序列模型的目标和理论知识概述，还指导TensorFlow中的代码实现。教程还涉及“关注”，基本序列到序列架构的扩展，我会在详细讨论序列到序列模型时涉及它。

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最具个性的Android 12、快被遗忘的Wear OS……等了2年的谷歌在凌晨“搞事情”

Google Lens——拍照即购物 此次Google Lens的更新主要集中在两点，分别是教育翻译和拍照购物。...此外，当用户在相册中查看截图时，软件也会给出使用Google Lens进行搜索的建议，跳转后将看到某些购物信息。...过往，Google Map的AR导航功能只适用于室外环境，而现在，他们将这一功能带到了室内，更方便于人们的更快穿行于建筑体内。这一功能将于本周在苏黎世上线，下周将登陆东京。...过程中，用户只需要用手机的摄像头给问题区域拍三张照片，并回答一些关于症状的基本问题，该工具会从288个经过训练可以识别的条件中给出一个可能的条件列表，以帮助用户更好的了解相关的知识。...看完发布会的你，感觉如何？

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txtai简易教程

本节将展示如何向量化图像和运行相似性搜索。 ? sentence-transformers最近增加了对OpenAI CLIP模型的支持。该模型将文本和图像嵌入到同一空间，实现了图像相似性搜索。...通过云服务进行机器翻译的质量已经取得了很大的进步，并产生了高质量的结果。下面展示了本地模型如何为开发人员提供合理的替代方案。...但是如果我们想把不同管道的结果粘在一起呢？例如，提取文本，对其进行总结，将其翻译成英语并将其加载到嵌入索引中。这需要代码以有效的方式将这些操作连接在一起。...---- 结尾 所有讨论的功能现在都可以在GitHub的主分支中获得。...txtai将继续快速发展，并将继续专注于增加新的管道。 txtai的目标是简单到可以在笔记本电脑上工作，但能够扩展到集群/云系统。

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Jeff Dean亲笔撰文：盘点谷歌AI 2019

暖暖的人文关怀与炫酷的新技术突破完美结合，这份总结虽然来得晚了点，但干货满满。 Google的目标是致力于解决长期问题，重点是那些在日常生活中能极大帮助人们的问题。...在探索权重不可知神经网络中，Google展示了如何无需任何训练步骤即可更新有趣的神经网络体系结构以更新评估模型的权重。这可以使体系结构搜索的计算效率更高。...2019年，Google通过结合各种方式或任务来提高技术水平，以训练更强大的模型，翻译质量显著提高。 左：具有大量训练数据的语言对通常具有较高的翻译质量。...机器人技术：学习更快，无惧环境变化 机器学习在机器人控制中的应用，是机器人在复杂的现实环境中有效运行的重要工具。过去的一年中，Google在这一领域实现了诸多成果。...利用强化学习，机器人能够更有效地在复杂环境中进行导航。机器人能够仅从图像中高效学习，从环境中的实验中学习“直观”的现实世界，而非通过预编程的模型来学习。

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Jeff Dean亲笔撰文：盘点谷歌AI 2019

Google的目标是致力于解决长期问题，重点是那些在日常生活中能极大帮助人们的问题。...在探索权重不可知神经网络中，Google展示了如何无需任何训练步骤即可更新有趣的神经网络体系结构以更新评估模型的权重。这可以使体系结构搜索的计算效率更高。...2019年，Google通过结合各种方式或任务来提高技术水平，以训练更强大的模型，翻译质量显著提高。 ? 左：具有大量训练数据的语言对通常具有较高的翻译质量。...机器人技术：学习更快，无惧环境变化 机器学习在机器人控制中的应用，是机器人在复杂的现实环境中有效运行的重要工具。过去的一年中，Google在这一领域实现了诸多成果。...利用强化学习，机器人能够更有效地在复杂环境中进行导航。机器人能够仅从图像中高效学习，从环境中的实验中学习“直观”的现实世界，而非通过预编程的模型来学习。

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Google VS 亚马逊 VS 微软，机器学习服务选谁好？

对于已经在使用Amazon 环境并且不打算过渡到另一个云提供商的公司来说，这会是一个很靠谱的选择。...但从另一个角度来说，Google 的环境最适合那些期限很紧张的使用者进行机器学习，并推出初始版的 ML 模型。但该产品似乎并没有 Google 所想的那样受欢迎。...该服务还有一些附加功能： 单词提示可以对识别到的自定义上下文或单词进行语音播报（如可以帮助用户更好地理解本地或行业术语） 过滤不恰当的内容 处理噪声音频 云翻译 API：基本上，这个 API 就等于在你的产品中直接使用...（这个功能非常有趣，因为它可以检测微笑、分析眼睛，甚至在视频中定义情感情绪） 检测不恰当的视频 在图片和视频中认出名人(无论目标是谁) ▌图像和视频处理 API：微软 Azure 认知服务 微软的视觉包结合了六个...在一个截止期敏感的环境中——有时需要修改模型，每周或每天都要重新训练——这根本不可行。为了保证高性能计算，可以考虑下面三种可行的处理方法： 硬件加速。

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AI应该用来解决大问题，Jeff Dean：谷歌绝不使用AI算法专利牟利

7 月 10 日，Google AI 负责人、「程序员大神」Jeff Dean，以及谷歌几位研究人员在日本东京与人们分享了如何运用 AI 解决当下众多社会问题，包括医疗、环境保护和灾难预防等领域问题的方法...这家印度尼西亚机构成立于 2014 年，致力于使用人工智能技术进行垃圾分类与回收。...通过人工智能语音识别模型，谷歌的设备经过训练可以理解语言障碍者不清楚的话语并将其转译为文字。而手势、眨眼等其他动作也可以成为交流的媒介。 ? Euphonia 旨在让沟通困难的人群生活更加独立。...Jeff Dean 表示，其中的神经网络并行训练代码是用 C 语言编写的。 谷歌希望帮助人们构建能够创造价值的 AI，其在人工智能的开发上已经构成了一套道德规范，以指导新技术的研究和使用。...通过联邦学习，数据的分析过程可以在每个人的手机上完成——机器学习在自己的设备上运行，数据就不会泄露。

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AI硬件：比看起来更难

冯·诺依曼的大规模并行设计使用代码（内核）来处理数字计算机传统领域中的矩阵运算（先执行，再执行……）。...更为激进的方法通常采用将计算和内存融合在芯片上的形式，或者使用包含神经网络的权重和激活的数字表示形式，或者使用更类似于人脑生物学功能的模拟技术。类比方法风险较高，但可能有很大希望。...为了使所有这些设计都能很好地进行推理，玩家需要开发定制的编译器技术来优化网络，修剪网络中未使用的部分并消除乘以零（当然答案是零）。 这些公司中的大多数，无论大小，都将提供一些非常惊人的设计。...为了帮助推动在GPU上进行推理，NVIDIA宣布了TensorRT的第6版，该软件包含优化程序和运行时支持，可在经过训练的神经网络上部署经过训练的神经网络，以对各种NVIDIA硬件进行推理处理。...虽然我认为新芯片将具有出色的性能指标，但NVIDIA会正确地辩称，这些设备在云中的实用性将取决于可用软件的数量以及能否在这些加速器上运行各种模型的用户群。

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让 TensorFlow 估算器的推断提速百倍，我是怎么做到的？

翻译 | 李晶 校对 | 陈涛 整理 | MY TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型，尤其是深度学习模型。...该使用场景常出现在训练和评估中。 但是实际使用该模型进行推断的效果如何呢？ 原始的推断 假设我们想要将训练过的估算器用于另外一个任务，同样是使用 Python。...我们通常希望在一个工作流程中组合使用多个模型，例如使用语言模型作为自动语音转录或光学字符识别中定向搜索的补充。 为了简化代码库，我们使用预打包的 Iris 数据集和估算器来模拟这种情况。...结果显示整个会话过程中仅载入了一次模型。在 2017 款 MacBook Pro（没有 GPU）的开发环境下运行，相比于原始实现，预测 100 个样本类别的速度提升了大约 150 倍。 ?...，以帮助你启动和运行环境。

1.7K20

机器学习工作职位需要的7项技能

此外,机器学习还需要求职者具有与生俱来的好奇心,因此,如何你从来没有失去过自孩童时代就有的好奇心,那么,你就能顺理成章在机器学习领域取得成就。这里详细的列出一个的必备的技能清单。 1....Python/C++/R/Java 如果你希望在机器学习领域获得一份工作,那么在某种程度上,你很可能必须学习这里所列出的所有编程语言。C++能够加速代码执行速度。...R在统计绘图方面十分出色,Hadoop是以Java为基础的,因此,你可能需要在Java中完成Map/Reduce算法。 2....Applied Math and Algorithms(数学和算法） 对算法理论有相当深入的认识并且了解算法运行的机制,能够帮助你对模型加以区分,例如支持向量机模型(译者注:支持向量机模型包括许多不同的核函数...由于所有这些处理过程都运行于基于linux平台的设备,因此,你需要熟悉这些工具。学习并很好的使用这些工具, 会使你的工作更加轻松。 6.

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