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AWS re:Invent 2019 召开 | 云原生生态周报 Vol. 30

作者 | 何淋波、宋净超、徐迪 业界要闻 1.AWS re:Invent 2019 AWS 年度云计算盛会于 12.2~12.6 在拉斯维加斯举行。 技术分享超过 2500 场,技术方向涵盖数据分析、架构、人工智能与机器学习、容器、IOT 等各个热门方向; 首日发布Amazon SageMaker Operators for Kubernetes,用户可以使用原生 K8s API 来部署 sageMaker 任务,以及使用 kubectl 工具来操作和查看 SageMaker 任务; 12 月 3 日发布Amazon EKS on AWS Fargate: 用户可以在 AWS Fargate 上运行 Kubernetes pod,底层实现是采用 virtual kubelet 来对接 AWS Fargate 的。 2.2020 KubeC

阿里的问答模型新思路:利用外部知识增加QA答案自然程度

自然语言处理曾被认为是人工智能皇冠上的璀璨明珠,现如今再随着图像识别等技术的长足进步,这颗明珠似乎也显得有些暗淡无光了。 但是,一篇来自阿里巴巴研究团队提交到EMNLP 2019的关于自然语言生成文章,似乎为自然语言处理领域重现昔日荣光找到方向。 对于技术发展缓慢的解释,众说纷纭。我们都希望通过自然语言理解技术使机器像人一样,具备正常人的语言理解能力,可不管期望多美好,似乎目前的现实是,包括自然语言生成在内的自然语言处理领域陷入了发展的困境。 那么,这篇来自阿里巴巴的论文究竟有什么样的力量,让整个研究领域看到希望? 在这之前我们来回忆一个流传较广的小故事: 日本最大的化妆品公司收到客户抱怨,客户说他们买来的洗面皂盒子里面是空的,化妆品公司为了预防生产线再次发生这样的事情,于是便请工程师很努力辛苦的研发了一台“X-光监视器”去透视每一台出货的香皂盒,当然漏装的盒子都可被检查出来。而同样的问题也发生在另一家小公司,他们的解决方法是买一台强力工业用电扇,放在输送机末端,去吹每个香皂盒,被吹走的便是没放香皂的空盒。 我们经常用这样的小故事来告诫自己,面对一个既定想要实现的目标,当利用现有的方式...

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