谷歌工程师：机器学习论文18个月倍增

谷歌工程师：机器学习论文18个月倍增

在硅谷一个芯片研讨会上，谷歌软件工程师Cliff Young指出AI的爆炸式发展正在改变计算的本质，摩尔定律陷入停滞，而AI对计算需求的增长构成了“超级摩尔定律”：arXiv上关于机器学习的学术论文每18个月增加一倍；谷歌内部专注于AI的研究项目数量也每18个月增加一倍；机器学习所需的计算力更是每三个半月就增加一倍。 人工智能和机器学习的爆炸式发展正在改变计算的本质。 说这话的是谷歌软件工程师Cliff Young，而谷歌是人工智能最大的实践者之一。

川大毕业极客创建项目《深度学习500问》，GitHub获星近万

近日，来自四川大学的毕业生在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对深度学习相关的各类热点问题进行梳理阐述，覆盖范围包括概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等。这一项目用来帮助那些想了解深度学习的读者，截止11月7日，这一项目已经收到9000多个star。近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域都取得了非常不错的成果，自然而然地成为技术人员争相学习的热点。

同济大学「智能大数据可视化实验室」开源FaceX

日前，同济大学「智能大数据可视化实验室」(iDVX Lab) 开源了一个包含 500 余万张卡通人脸表情的高质量简笔画数据集 – FaceX。该数据集由专业设计师绘制生成，不同于以往的图像数据集（例如，ImageNet），此次公开的数据全部为 SVG 格式，完整记录了设计师绘制过程中的一笔一画，旨在帮助人工智能领域的研究人员训练高质量的绘图机器人。

图灵奖得主 David Patterson 访谈：未来小学生都能做机器学习

在 Google Cloud Next 2018 大会上有一个万众期待的环节，就是今年三月获得 2017 年图灵奖的 John L. Hennessy、 David A. Patterson 两人的现场访谈。 谷歌母公司 Alphabet 董事长、斯坦福大学前校长 John Hennessy 与谷歌 TPU 团队、UC 伯克利大学退休教授 David Patterson 两人因计算机体系架构的设计与评价方法以及对 RISC 微处理器行业的巨大影响获得图灵奖后，在多个场合进行了演讲。

语音合成论文和英伟达撞车，韩国小哥紧急放出全部草稿代码和样本

10月31日，英伟达在arXiv网站上传了一篇论文——WaveFlow：一个用于音频合成基于流的生成网络。而一位韩国首尔大学的学生发现，自己的研究成果竟然和英伟达高度相似，为了和英伟达抢时间，他们在11月6日赶紧也向arXiv上传了论文。这位韩国学生公布的FloWaveNet，是一种基于流生成模型的原始音频合成方法，只需要一个最大似然损失，不需要其他额外的损失函数。该模型可以实时高效地采样原始音频，而且合成音频的清晰度已经能和WaveNet相媲美。

来源：新智元、AI科技评论、量子位等。