微博技术大V老师木的机器学习水平怎么样？
在知乎上，“老师木的机器学习水平怎么样”的问题，被浏览了 3.7 万次。虽然关注者众，却不少评论他线下实际“为人低调”。 同时有人称他是“微博大 V 老师木“，没错，作为一个技术人，他的微博粉丝有 5.8 万。老师木说这个影响力“还太小”。 有人关心他为什么做得好好的要从微软亚洲研究院离职，更有人关心老师木为啥要创业。 带着各种问题，我们和老师木进行了一次深度访谈，首次接受采访的他会如何回应这些问题呢？
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LinkedIn的机器学习实践
作为服务于全球超过 5 亿用户的专业社交网络，领英已经成为专业交流的首选平台。为了为领英会员提供切实有效的评论内容，领英的研发团队构建起一套具备可扩展能力的评论排名系统。该系统利用机器学习技术为访问领英内容生态系统的每一位会员提供个性化的会话体系。在今天的文章当中，来自领英的技术专家将详尽介绍自己的设计思路、面临的可扩展性挑战与解决办法，以及系统运行中必须承受的有限延迟空间。
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2018 年：人工智能世界的八大趋势
不可否认的是，人工智能（ AI ）已逐步渗透到我们的工作和生活中。人工智能的时代早已来临，只是很多时候扮演幕后的角色，我们并没有直接感受到而已。在过去的最近几年，围绕着人工智能各行各业开始智能化探索，创投圈攻城略池，中美等众多国家也积极布局人工智能抢占战略制高点。大家有目共睹的是，人工智能在技术上更迅猛发展，智能语音、智能图像、自然语言处理、深度学习等技术越来越成熟，像空气和水一样逐步渗透到日常生活。那么，即将到来的 2018 年，人工智能将会掀起怎样的风暴？
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格灵深瞳：基于视频大数据的人工智能新天网
随着平安城市和智慧城市的建设进入智能阶段，公安、交通等部门对于视图大数据的分析应用产生了强烈需求，他们希望借助大数据分析的能力，进行更快速地案件侦破和更高效的交通管理。格灵深瞳瞄准视图大数据的应用需求，利用海量的数据、先进的深度学习、高性能计算及大数据技术，在产品化的视觉计算处理和数据架构方面进行了相关探索。这次分享将会逐一介绍我们在视图大数据方面所做的一些工作。
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成立一年时间，微软AI研究团队已超8000人
微软的第一次使命宣言是让每一个办公桌和每一个家庭都有一台电脑，但比尔盖茨还有另一个目标：计算机有朝一日能看到、听到、与人类交流并且理解人类及其环境。 此后过了 25 年，两届 CEO 之后，微软将自己的未来押在了上面。
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专访ImageNet冠军颜水成团队，如何将比赛成果在企业中落地？
2017 年 7 月 26 日，计算机视觉顶会 CVPR 2017 同期举行的 “超越 ILSVRC” Workshop 上，宣布计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑——ImageNet 大规模视觉识别挑战赛于 2017 年正式结束，也就是说 2017 年是 ImageNet 的最后一届。在 2017 年 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2017 (ILSVRC2017) 的收官比赛中， 360 公司与新加坡国立大学合作团队拿下了物体定位任务的冠军。InfoQ 因此联系到颜水成团队，进行了这次采访。
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AI前线，紧跟前沿的AI技术社群
从2016年以来，人工智能和深度学习这些概念已经为大部分人所熟知。谷歌（Google）、脸书（Facebook）、百度、阿里巴巴等一系列国内外大公司纷纷对外公开宣布了人工智能将作为他们下一个战略重心。如今，国务院更是发文明确表示人工智能将成为国家的战略核心，要大力投入人工智能的发展。在这样的背景下，如何上手人工智能、深度学习自然成为了很多人的希望了解的事情。
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