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机器智能将会在2029年达到人类的水平

在过年回家的火车上,有一本《科幻杂志》吸引了我的兴趣。刚过了而立之年,还没有过上小康生活的我,早已对科幻失去了儿时的兴趣。这本杂志吸引我的地方是那份很有分量的序言。由于找不到电子版,我这里只大致把作者的观点重述一下。 作者的观点是:智慧与智慧载体的组成成分无关,而是与这些载体的组成方式有关。还好刚写到这句,我找到这篇文章,大家可以在这里查看:上帝死了?——人工智能的复杂性会最终超越人脑么? 刚才在digg的推荐列表中,看到了这篇文章:Machines 'to match man by 2029'。 2029年似乎是个很遥远的未来;大多数人对于此类预言的反应估计和我一样,看看标题就够了。不过因为上面文章还在我大脑中有些印象,所以我看了一下原文。 也推荐你看一下,因为预言者是  “US National Academy of Engineering” 选中对21世纪重大科技有影响力的18个人之一,这其中也包括google创始人:Larry Page 和 基因工程的先行者:Dr Craig Venter。 下面是原文:

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maxscript命令

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【从零开始学深度学习编译器】十八,MLIR中的Interfaces

这篇文章用来了解一下MLIR中的Interfaces(接口)。MLIR是一个通用可扩展的框架,由不同层次的具有 特定属性,Operation以及Type的Dialects构成。正是由于Dialects的分层设计, 使得MLIR可以表达多种语意和抽象级别的Operation。但这个分级设计也存在一个缺点,那就是在不同的Dialect层次进行Operation转换或者做变换(Pass)的时候我们需要明确每个Dialect下的每个Operation的具体语意,否则就可能会转换或变换失败。其实基于MLIR开发过的读者应该碰到过组合一些MLIR Pass对一个MLIR文件进行Lower的时候,有可能出现Op转换失败的情况。为了缓解这种情况,MLIR提出了Interfaces。实际上在【从零开始学深度学习编译器】十三,如何在MLIR里面写Pass? 这里我们已经利用过Interfaces来实现内联以及形状推导Pass了。这一节就更深入的了解一下MLIR中的Interfaces,最后还结合了OneFlow IR中的UserOpCompatibleInterface例子来进一步加深了解。

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