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01
全球三大芯片架构之一MIPS倒下&＃xff01;转身投入RISC-V阵营
全球三大芯片架构之一MIPS&＃xff0c;已经成为历史。
据外媒报道&＃xff0c;所属公司宣布将放弃继续设计MIPS架构&＃xff0c;全身心投入RISC-V阵营。
作为当年站在RISC改革前沿的前浪&＃xff0c;MIPS由图灵奖得主、谷歌母公司董事长John Hennessy创办坐镇&＃xff0c;创办8年即上市。
当时究竟火到什么程度&＃xff1f;
就是微软会将自己的Windows系统移植到MIPS&＃xff0c;英特尔也随即花费数十亿美元开发Itanium架构&＃xff0c;来应对当时市面上RISC的挑战的那种。
甚至MIPS一度被业内认为可以比肩Arm、x86&＃xff0c;成为全球三大主流架构之一。
如今本应四十不惑的MIPS&＃xff0c;却突然耐不住寂寞&＃xff0c;意外转投大火的RISC-V阵营。
于是&＃xff0c;就有网友感叹&＃xff1a;这真是又一个遇上了安卓的黑莓啊。
信息来源&＃xff1a;量子位
02
GPT-3数学不及格&＃xff0c;愁坏伯克利团队&＃xff0c;于是他们出了12500道数学作业
GPT-3&＃xff0c;是个严重偏科的“文科生”。
UC伯克利的研究人员&＃xff0c;在对类似GPT-3的大型语言模型进行测试后发现&＃xff0c;数学&＃xff0c;就是这类AI的盲区。
12500道高中数学题&＃xff0c;GPT-3的正确率最低不到3%&＃xff0c;最高也没超过7%。
完全不合格啊~
一直以“全知全能”形象示人的GPT-3&＃xff0c;在面对数学问题时却一脸懵逼&＃xff0c;这怎么能行&＃xff1f;
于是&＃xff0c;伯克利的团队&＃xff0c;就量身为大语言模型打造了一个数学问题数据集。
“文科生”的数学作业&＃xff0c;终究还是逃不掉。
为啥要让AI学数学&＃xff1f;
AI学了数学有啥用&＃xff1f;
数学是所有科学的基础&＃xff0c;模拟行星轨道、原子运动、棋牌游戏等等本质都是数学问题。
去年大火的AlphaFold&＃xff0c;生成预测蛋白质结构&＃xff0c;本质也是复杂数学问题求解。
此外&＃xff0c;AI解数学题时对不同解题方法的选择组合&＃xff0c;也是衡量算法能力的参考。
所以&＃xff0c;即便GPT-3平时面对的多是文本任务&＃xff0c;但让它去学数学&＃xff0c;依然有助于人们弄明白超大模型处理数学推理任务的特点。
之前的研究已经证明&＃xff0c;牢固掌握数学概念对AI很重要。
果然&＃xff0c;AI现在也躲不过数学竞赛了。
信息来源&＃xff1a;量子位
03
飞桨重磅推出可解释性算法库InterpretDL&＃xff0c;让你的模型不再是个“黑盒子”
随着DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo接连击败了世界上的顶尖棋手&＃xff0c;人工智能开始得到越来越多的关注。尤其是近年来计算机算力的增长以及可靠数据越来越容易获取&＃xff0c;人工智能中的深度学习领域得到了高速发展&＃xff0c;深度学习模型在一些任务上的智能可以达到甚至超过人类水平。
但是在光鲜亮丽的面纱之下笼罩着一团迷雾&＃xff01;深度学习模型因其大量的参数、复杂的结构&＃xff0c;以及给出的结果难以直接被人们所理解&＃xff0c;甚至被诟病为“黑盒模型”。为了能解决这类问题&＃xff0c;近期飞桨推出了可解释性算法库InterpretDL&＃xff0c;用户可以调用其中的算法来让自己的模型“说人话”。
InterpretDL是首个基于飞桨的可解释性算法库&＃xff0c;当前0.2.0版本已经上线&＃xff0c;对飞桨框架 2.0动态图编程范式做到了全面支持。该版本包含了深度学习领域中多种常见可解释性算法&＃xff0c;可以对计算机视觉&＃xff08;CV&＃xff09;、自然语言处理&＃xff08;NLP&＃xff09;和结构化数据&＃xff08;Table&＃xff09;的模型进行解释。那么具体有哪些可以对模型进行解释的算法呢&＃xff1f;大体可以被分为三类&＃xff1a;基于输入特征的算法、基于模型中间特征的算法和对训练数据解释的算法。
InterpretDL还在“InterpretDL/tutorials”目录中提供了很多教程&＃xff0c;演示了各个算法在CV或NLP任务钟的使用方法和效果&＃xff0c;欢迎广大开发者朋友们试用&＃xff01;
对了&＃xff01;别忘了点个Star哈&＃xff01;
信息来源&＃xff1a;飞桨PaddlePaddle
04
为了杀蚊子&＃xff0c;这位博士用树莓派DIY了一把激光枪&＃xff0c;网友&＃xff1a;伤到人怎么办&＃xff1f;
世人苦蚊子久矣。
尤其在夏夜&＃xff0c;耳边嗡嗡作响&＃xff0c;甚至还得与其“挑灯夜战”个三百回合。
为此&＃xff0c;一个国外博士便DIY了一种高端的杀蚊方式&＃xff1a;
计算机视觉精准定位&＃xff0c;激光瞬间射杀。
还是用树莓派打造的那种。
虽然这种用树莓派组建的“高端杀蚊”方式&＃xff0c;让人耳目一新&＃xff0c;但同时也引起了网友们的热议。
有人觉得这种方式不安全&＃xff0c;主要认为功率1W的激光&＃xff0c;对人的视力是有所损害&＃xff0c;尤其是在搭载无人机这种情况下&＃xff1a;
配备激光的无人机&＃xff0c;听起来比蚊子更糟糕。
但也有网友似乎对这样的产品很是“痴迷”&＃xff0c;高呼道&＃xff1a;
什么时候能买到啊&＃xff1f;
那么对于这种杀蚊方式&＃xff0c;你会接受吗&＃xff1f;
信息来源&＃xff1a;量子位
05
二次元妹子五官画风都能改&＃xff0c;周博磊团队用无监督方法控制GAN | CVPR 2021
现在&＃xff0c;GAN不仅能画出二次元妹子&＃xff0c;还能精准调节五官、表情、姿势和绘画风格。
而且在调控某个因素的时候&＃xff0c;其他条件能尽量保持不变。
这就是香港中文大学周博磊团队提出的SeFa&＃xff08;语义分解&＃xff0c;Semantics Factorization&＃xff09;&＃xff0c;该论文最近入选了CVPR 2021&＃xff08;Oral&＃xff09;。
SeFa适用于PGGAN、StyleGAN、BigGAN和StyleGAN2等常见GAN模型&＃xff0c;不仅对二次元妹子有效&＃xff0c;甚至还能调控猫咪上下左右不同方向。
通过这种方法分离出映射矩阵的各个本征值&＃xff0c;即可实现对不同图像元素的精准调控&＃xff1a;
更重要的是&＃xff0c;SeFa无需对GAN生成的数据进行标注&＃xff0c;它能自己找到这些元素变化对应的编码。也就说SeFa是一种无监督方法。
目前&＃xff0c;SeFa相关代码已经开源。
信息来源&＃xff1a;量子位
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础&＃xff0c;是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台&＃xff0c;包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件&＃xff0c;持续开源核心能力&＃xff0c;为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台&＃xff0c;针对企业级需求增强了相应特性&＃xff0c;包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业&＃xff0c;提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台&＃xff1b;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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