Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法（下）-低调大师

Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法（下）

2017-07-31 611

雷锋网按：本文为AML实验室负责人Joaquin Candela在@Scale大会上发表了的关于如何将AI技术应用于Facebook各个领域的下半部分演讲内容。此篇中，Joaquin Candela和大家讲解了AI技术在视频理解平台、文本理解、语音识别、视频风格变换多个领域的应用，并配以实际案例帮助大家理解。上篇内容及演讲视频请看雷锋网报道《Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法（上）》。以下为雷锋网编译。

图像视频理解：Lumos平台

Lumos的故事很有意思，它最初诞生于FAIR实验室，最初只是一个实验性的项目，当时有人提出，我们要不建一个可以理解所有Facebook上面图片的系统？这个项目开始的时候，看起来似乎不可能完成。后来这个项目的成员转来了AML，成了如今CV团队里的种子成员，接着我们跟FAI

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伯克利AI研究所：新型元学习法MAML的前世今生。

雷锋网 AI科技评论按：伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法（MAML）。它不会对模型的形式做任何假设，也没有为元学习引入额外的参数，极易应用于许多领域，包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单，并且优于已知的很多方法。雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论将其编译如下：智能的一个关键层面是多才多艺——即拥有做许多不同事情的能力。目前的人工智能系统擅长掌握单一技能，如精通围棋的Go、深度回答能力超强的Watson，甚至还有自动控制直升机系统。但是，当你让人工智能系统去做不同种类看似简单的问题时，它就会举步维艰。在《Jeopardy》中的智力问答冠军Watson不能交谈，一个能熟练操控直升机飞行的系统不能应用于其他新的、简单的情形，比如为了扑灭火灾，进行定位、飞行和悬停操作。相比之下，人类可以做很多事，智能地适

2017-08-01

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神经网络是一种模仿生物神经网络（如大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，它能在训练数据的过程中寻找模式以对数据进行预测和分类。近年来，神经网络的研究极大促进了人工智能的发展，科学家用它开发出不少高性能的系统应用——比如用神经网络识别数字图像中的某些对象或推断文本主题等。虽然神经网络在受到训练之后能够很好地将数据分门别类，但是，即使是它的设计者也无从得知它们是如何思考的。它就像一个黑匣子。若是进行图像识别，也许还能通过反向运行神经网络找出它识别和决策的内在因素，正如雷锋网(公众号：雷锋网)文章《深度 | Nature：我们能打开人工智能的“黑箱”吗？》中曾提到的，Tyka 和 Google 的研究员为了深入研究黑箱问题而开发的 Deep Dream 算法，从一个图形开始，好比说一朵花或者一个沙滩，通过修改它来提高特定的顶级神经元的

2017-08-01

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。