一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker，机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课，详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务，超过1000名开发者共同参与了学
今天，我们要讲的是人工智能和机器学习，以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
如果你从事软件开发，你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时，Bug 就可能存在，当你把你的产品交付给客户时，Bug 也可能存在。在过去的几十年中，软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug，以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量，企业通过获取有效的用户数据，可以高效锁定用户的需求，针对性地提供服务，营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说，自身业务结合人工智能技术最难的地方在于，没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链，并搭建相应的机器学习模型解决核心问题，提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy
选自Medium 作者：David Lee 机器之心编译 编辑：魔王、杜伟 计算机视觉可以学习美式手语，进而帮助听力障碍群体吗？数据科学家 David Lee 用一个项目给出了答案。 如果听不到了，你会怎么办？如果只能用手语交流呢？ 当对方无法理解你时，即使像订餐、讨论财务事项，甚至和朋友家人对话这样简单的事情也可能令你气馁。 对普通人而言轻轻松松的事情对于听障群体可能是很困难的，他们甚至还会因此遭到歧视。在很多场景下，他们无法获取合格的翻译服务，从而导致失业、社会隔绝和公共卫生问题。 为了让更多人听到
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。
2006年，亚马逊发布全球第一个云计算服务Amazon S3，云计算的商业化时代由此拉开序幕，引发了IT基础设施向按需分配、按需付费的模式转变，直到发展成为今天全球都离不开的IT基础设施。
机器之心报道 编辑：杜伟、张倩 有了这个机器人，我想彭昱畅再也不用担心摘不到椰子了。 看过《向往的生活》的小伙伴们，应该都记得彭昱畅爬树摘椰子的场景吧！虽然他使出了「蛮荒之力」，但最终也没有成功地摘到椰子。 图源：https://www.cqcb.com/dyh/e-s/dyh5626/2020-06-15/2534713.html 在为彭昱畅感到遗憾的同时，不禁在想有没有替代人类爬树摘椰子的机器人呢？ 近日，最新一期《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》刊登了一
现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
例如Meta家的Llama 2 70B、Antropic家的Claude 2.1等等：
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】AIGC火爆出圈，搅动了全球市场。有机构预测，2030年的市场规模将达到1100亿美元。而反应快的玩家，已经在布局这个赛道了。 整个2022年，AIGC火成了现象级的词汇。 到了今年，更是有人靠着AIGC拿到了百万年薪。 除此之外，小扎在自家平台上官宣，Meta将组建顶级AI团队，All in AIGC。 马斯克那边也传出消息，据说正忙着DeepMind挖一位叫Igor Babuschkin的大佬，成立AI实验室，开发ChatGPT的
十多年来，得益于GPU等硬件性能的提升，大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说，上手深度学习并不总是一件容易的事。 开发者或许会烦恼于构建、训练模型，部署模型和超参调优等繁琐步骤，或许还会受到算力条件的限制，诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。 在这样的背景下，Amazon SageMaker应运而生，为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，覆盖深度学习全流程的工作体验，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型，大幅度消除
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 来自加州理工学院和普渡大学的研究者通过直接在傅里叶空间中对积分核进行参数化，构造了一种新的神经算子——傅里叶神经算子（FNO）。 这篇由加州理工学院 Zongyi Li、Anima Anandkumar，以及普渡大学（Purdue University）Kamyar Azizzadenesheli 等人提交的论文的审阅。 本文的作者之一 Anima Anandkumar 是加州理工学院教授，也是英伟达机器学习研究的负责人。 传统意义上，神经网络主要学习有限维欧式空间之间的映
机器之心报道 机器之心编辑部 走机器的路，让你看一下。 在机器人研究领域，给定某一特定任务之后，如何规划机器人的运动方式至关重要。 最近，GitHub 上开源了一个存储库，该库实现了机器人技术中常用的一些路径规划算法，大部分代码是用 Python 实现的。值得一提的是，开发者用 plotting 为每种算法演示了动画运行过程，直观清晰。 项目地址： https://github.com/zhm-real/PathPlanning 该开源库中实现的路径规划算法包括基于搜索和基于采样的规划算法，具体目录如下
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
在基准数据集上比较模型性能是人工智能领域衡量和推动研究进展的重要方式之一。研究者通常基于模型在基准数据集上的一个或一组性能指标进行评估，虽然这样可以快速进行比较，但如果这些指标不能充分涵盖所有性能特征，就可能带来模型性能反映不充分的风险。
生成式AI作为当前人工智能的前沿领域，全球多家科技企业都在加大生成式AI的研发投入力度。
IMDShift是一款功能强大的AWS工作负载安全增强工具，该工具基于纯Python开发，可以帮助广大研究人员更好地提升AWS工作负载的安全。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一本关于机器学习的免费在线书籍，涉及多种算法完整推论，欢迎查收。 提到机器学习领域的书籍资源，大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。 周志华西瓜书。 近日，本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免费在线书籍《Machine Learning from Scratch》，该书从理论和数学上介绍了
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
机器之心原创 作者：徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒，天猫双十一订单峰值产生，58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分，今年整个双十一成交额破 3723 亿，实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后，今年的消费体验也出现了很多变化，付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后，来盘点一下，阿里用什么技术撑住了双十一？ 一、阿里双十一技术发展史，从去 IOE 说起 从最底层来说，支撑双十一
作者 | 赵钰莹，郑思宇 如今，有越来越多的企业将机器学习引入到不同的流程中，对机器学习模型的期待也越来越高。与这种期待相反的是，我们对机器学习治理的关注度显然不够，还没有找到好的方式让整个流程运转地更加流畅、透明度更高，甚至连最佳实践可能的样子都十分模糊。在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士针对 Amazon SageMaker 发布的一系列更新，扩大了机器学习在模型生命周期中的治理规模，让模型开发初步告别
众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。
机器之心编译 机器之心编辑部 撸代码、写博客、动手做点好玩的东西是一个码农常见的进阶方式。很多大牛都有写博客的习惯，动手能力更是不在话下。今天介绍的这位机器学习爱好者 WILL HO 也喜欢写博客，他不仅自己注册了一个博客网站，还搭了一个 28 核的树莓派集群来实现自托管。在此过程中，他学到了 Linux、Docker、Docker Swarm、Kubernetes、DNS、TLS 和网络拓扑等很多方面的技能。 在最新的一篇博客中，WILL HO 介绍了自己搭建的 28 核树莓派集群。这个集群名叫 Kra
机器之心报道 机器之心编辑部 UC 伯克利大学计算机科学博士胡戎航（Ronghang Hu）的博士论文新鲜出炉，内容涉及视觉与语言推理的结构化模型。 视觉 - 语言任务（如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。视觉和语言联合推理方面已经取得了很大进步，但通常使用的是在更大的数据集和更多计算资源帮助下训练的神经方法。 视觉 - 语言任务的解决是否只是堆参数堆数据那么简单？如果不是，如何构建更好的推理模型，既能提高数据效率又具备不错的泛化性能呢？
亚马逊宣布推出一款由AWS设计的芯片Inferentia，专门用于部署带有GPU的大型AI模型，该芯片预计于明年推出。
机器之心报道 编辑：小舟 机器学习面试宝典，有这一本就够了。 在机器学习和数据科学岗位的面试中，机器学习领域的概念是经常考察的内容。一位近期经过 27 次 AI 领域面试（包括 Google 等大型公司和一些初创公司）的开发者根据自己的面试实战经验撰写了一份机器学习资料。 这份资料适用于机器学习初学者，包含机器学习中经典常用的基础概念。值得一提的是，每个章节的末尾还附带教程和练习题，帮助读者进一步掌握书中讲解的概念知识。 下载地址：https://www.confetti.ai/assets/ml-pri
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 我们见过很多神经网络上色、换表情、修改年龄的研究和应用，但它们往往只存在于 GitHub 上，距离「人人能用」还有一段距离。但最近，推出 Photoshop 的 Adobe 这次终于有所表示了：你们论文里的效果，我们打包实现了。 这两年，我们从很多论文中看到过一些令人惊艳的 demo，比如老照片自动上色、低画质图像秒变高清图像、普通图像一键变梵高风格等。 但对于不写代码、不玩模型的普通人来说，这些 demo 展示的应用还是非常遥远，或者只能从某个 APP 中找到其中一种。因
至顶网报道 来源：siliconANGLE Amazon Web Services公司继续在公有云市场上保持主导地位。在上周于拉斯维加斯召开的第六届re: Invent大会上，AWS讨论了其如何通过深
通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 iO（Indistinguishability Obfuscation，不可区分混淆）是密码学中黑科技一样的存在，但很多人认为它并不存在。最近，一些研究人员提出了新的 iO 协议。 2018 年，加州大学洛杉矶分校博士生 Aayush Jain 前往日本演讲，介绍他和同事正在开发的一款强大的加密工具。在他陈述团队在 iO 方面的努力时，有观众提问：「我认为 iO 不存在。」 当时，这种看法较为普遍。如果 iO 确实存在，它不仅可以隐藏数据集合，还可以隐藏计算机程序的内部工作机
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 斯坦福教授 Christopher Manning 用一页纸的篇幅介绍 AI 领域的核心概念。 在「AI」随处可见的当下，你真的理解人工智能领域核心概念吗？ 刚刚，斯坦福大学教授、人工智能实验室（SAIL）负责人、HAI 副主任 Christopher Manning 用一页纸的篇幅定义了 AI 领域的核心术语。他表示希望这些定义能够帮助非专业人员理解 AI。 在这一页纸中，Manning 介绍了十多个术语的定义，包括「智能」、「人工智能」、「机器学习」、「深度学习」等。
11 月 30 日，2021 亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正式开启，作为全球云计算产业的盛会，re:Invent 每年坚持发布创新技术和服务、并邀请全球不同行业、规模的客户以及亚马逊云科技合作伙伴分享最新的商业创新实践。今年是 re:Invent 的第 10 年，新产品和新服务依然是讨论的焦点。
机器之心报道 机器之心编辑部 时隔 15 年，苹果 MacBook 重新用上了自家处理器，4 个小核就能持平上代整块 CPU，能耗还只有 1/10。 北京时间 11 月 11 日凌晨，好不容易付清尾款的打工人又迎来了一波新的产品——搭载苹果自研桌面处理器 M1 的三款新 Mac。 一句话来说，M1 的处理器整体性能比英特尔版的双核处理器性能高很多，而且功耗和图形处理器性能方面要大幅度领先。 M1 采用台积电 5nm 制程工艺，也是全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器。它封装了近 160 亿个晶体管，将
机器之心报道 编辑：魔王、杜伟、小舟 新药研发过程中，除了进行动物测试，还有其他更好的途径吗？近年来，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的多学科团队试图在芯片设备上复制人体系统，并开发出了能够捕获体外培养脑细胞神经活动的「芯片大脑」（brain-on-a-chip）。未来，它或许会取代动物测试。 在科学实验中，研究人员往往首先以「小白鼠」为实验对象。虽然是科研需要，但有人谴责这是对生命的亵渎。此外，动物测试成本高且耗时，同时无法精确体现人类的反应。那么有没有其他替代品呢？ 来自劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）的
来源：ScienceAI 本文约1600字，建议阅读9分钟 近年来，在多种因素的推动下，机器学习 (ML) 经历了快速转型和采用。 关于人工智能（AI）和 ML 为什么会不断发展，有很多观点。麦肯锡最近的一份报告将 ML 的工业化和应用 AI 确定为今年的主要趋势之一。在本周 AWS re:Invent 大会的一次会议上，亚马逊（AWS）人工智能和机器学习副总裁兼总经理 Bratin 概述了这家云巨头看到的六大关键趋势，这些趋势有助于推动 2022 年及以后的创新和采用。 AWS 声称其 AI/ML 服
千百年来，当洪水、龙卷风和野火等自然灾害发生时，往往会造成难以预期的损失。而伴随云计算、大数据、AI等新兴技术的协同发力，这些灾害的破坏性更有可能得到控制，甚至在萌芽之初就被扼杀在摇篮里。
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像，一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像，经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤，例如图像分割、抠图、前景色彩去污，即使使用复杂的图像编辑工具，这些步骤也是非常耗时的。
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。
随着语言模型越来越强大，用于特定任务的数据和度量标准越来越成为训练和评估的瓶颈。例如，摘要模型通常被训练用来预测人类参考摘要，并使用 ROUGE 进行评估，但是这些度量指标都没有触及真正的关注点——摘要质量。
8 月 19 日，在国内著名信息安全会议，第 19 届 XCon 安全焦点信息安全技术峰会上，腾讯朱雀实验室首度亮相公众视野。
机器之心报道 SketchX 实验室 「你画我猜」是一种广泛流传在不同文化中的人类通识游戏，其形式简单但高度体现人类的认知智慧。近日一篇被计算机图形学顶会 SIGGRAPH ASIA 2020 接收的论文提出了一种基于草图的生成优化方法。在给定一个视觉概念的前提下，相较于人类竞争者，该模型能够以相似或更快的速度实现可识别的草图渲染。 近几十年来，AI 在越来越多的游戏中逐渐达到了能够与人类同台竞技的水平。从 1997 年在国际象棋比赛中胜出的 Deep Blue 到 2011 年在电视智力竞赛项目 Jeo
选自thenewstack 作者：David Cassel 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 在手机快没电时，管理软件往往会提醒我们关掉某些耗电量高的应用。可见，除了硬件厂商外，软件厂商也应该重视能耗问题。在这篇文章中，研究者分析了一下各种编程语言的能耗对比。 当能耗也成为了一个重要指标，我们要怎么选择编程语言？2017 年，由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
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