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Master60胜,AI又实现一个小目标!背后则是机器学习的一大进步

【编者按】1月4日晚,随着古力认输,Master对人类顶尖高手的战绩停留在60胜0负1和(1和是因为棋手掉线系统自动判和,并不是棋盘上的局)。而另一则消息也终于确认,Master完胜59盘棋时发声:我是AlphaGo的黄博士(黄士杰)。业内AI专家的详细解读可以参看这篇文章《Master就是AlphaGo升级版!60连胜背后看专家怎么评说》以及《Deepmind官方确认Master身份:全面回顾AlphaGo再度出山之旅》。 AI的背后是深度学习。云栖社区特别翻译了一篇海外机器学习专家对2016年的总结,概述了整个2016年机器学习领域中的主要突破与发展。很好的带领我们回顾了整个机器学习领域不平凡的2016年。相信2017年会更加精彩! 作者介绍:Xavier Amatriain有很多研究和分享。 下为翻译文章: 2016很可能成为历史上 “机器学习最火” 的一年。每个人似乎都在做机器学习领域的工作,如果不是的话,他们也正在考虑收购一家这方面的创业公司。 当然有许多原因导致了这股热潮。你能否相信从Google宣布开源Tensor Flow项目至今才一年时间?Tensor Flow已经是...

阿里巴巴直播内容风险防控中的AI力量

直播作为近来新兴的互动形态和今年阿里巴巴双十一的一大亮点,其内容风险监控是一个全新的课题,技术的挑战非常大,管控难点主要包括业界缺乏成熟方案和标准、主播行为、直播内容不可控、峰值期间数千路高并发处理、对算法的高实时响应要求等等。 阿里巴巴集团安全部今年在直播管控中的特色在于大量采用人工智能和深度学习等技术,配合优化后的高性能多媒体计算集群,大幅度降低人工审核成本的同时,提升了对内容风险的防控能力。系统在峰值期间成功处理5400路直播视频,以及共计25万场粉丝连连看游戏,对违规内容进行警告或阻断。主要技术体现在直播内容实时过滤以及多媒体处理集群的优化上。 ​ 1、直播内容实时过滤 在直播过程中一些主播为了达到吸引眼球,或者推销商品的目的而做出违规的事情。另外,本次双十一引入了买家之间的互动游戏:连连看,玩法是系统随机抽取两个游戏参与者,调起

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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