吴恩达Landing.ai签约中联重科，AI赋能农业机械

吴恩达Landing.ai签约中联重科，AI赋能农业机械

7月31日，中联重科宣布与吴恩达教授的人工智能公司Landing.AI签署战略合作协议。双方将携手在农业领域展开合作，共同研发基于人工智能（AI）技术的新产品，打造一支顶尖的人工智能技术团队。 与中联重科的合作是Landing.AI继富士康之后的第二个大单。 这次的合作标志着这家装备制造企业高起点跨入人工智能技术赛道。也意味着，Landing.ai将目光投向了农业领域。 此次合作，在业界备受瞩目。

谷歌推出用于物端机器学习的微型新AI芯片

但是随着物联网的发展和物端智能计算的需求，现在谷歌正在将他们的人工智能计算经验从云端往下搬，推出了新的Edge TPU（边缘计算 TPU）。Edge TPU是一个体积很小的人工智能计算加速器，有了它，物联网设备就能拥有处理机器学习任务的能力啦！Edge TPU主要是为了处理所谓“推断”类的机器学习任务。Edge TPUs是用在企业场景中，而非智能手机里。

当 AI 掌握「读心术」：DeepMind AI 已经学会相互理解

「心智理论」一直被认为是人工智能无法掌握的能力，然而在 DeepMind 发表的论文《Machine Theory of Mind》中，研究人员提出了一种新型神经网络 ToMnet，其具备理解自己以及周围智能体心理状态的能力。该论文已被 ICML 2018 接收为 Oral 论文。近日，这一研究又引起了《Science》的注意。

OpenAI用DOTA团战的强化学习算法，教会12万美元机械手“盘核桃”

在OpenAI的实验室里，它缓缓 盘着核桃 转动着一个木块。没有人告诉它该动哪根指头，驱使它的，是在模拟器里训练出来的强化学习算法。 这套灵巧的系统，叫做Dactyl。Dactyl模型里，有两个神经网络各司其职：一是视觉网络，二是控制网络。 简单来说，要了解物体的情况，再把它转到对的方向。两个网络，都是为了随机应变而生，用的方法叫做“域随机化 (Domain Randomization) 。

人类首创能生成神经细胞的“迷你大脑”，更精确模拟神经网络！

近日，凯斯西储大学医学院、纽约干细胞基金会（NYSCF）研究所和乔治华盛顿大学的研究人员联合提出了一种新方法，通过人类胚胎干细胞培育生成3D版的“迷你大脑”。 这些“迷你大脑”名为“大脑类器官”，可以为细胞提供与实际人类大脑相似的交互环境，研究人员可以在这些环境中更清晰地观察大脑的发育和功能，研究相关大脑疾病的疗法，并对有应用前景的新药物进行测试。

来源：机器之心、大数据文摘、量子位、新智元等。