技术专栏

TECHNICAL COLUMN

复制、粘贴发明者 Larry Tesler逝世,享年74岁

计算机科学界又陨落一枚巨星。著名的计算机科学家拉里·特斯勒(Larry Tesler)去世,享年 74 岁。据外媒报道,计算机科学家拉里·特斯勒于本周一去世。该消息在业界引起轰动,今天登上了 HN 和 Reddit 热榜第一。

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这一次,美试图阻断全球企业向华为出售芯片

这场没有硝烟的战争还在继续,受到波及的企业越来越多。

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全员降薪65%五个月,核心高管零工资:再明星的教育机构也没躲过去

受新冠肺炎疫情影响,很多线下教育机构无法开班授课,营收受到巨大冲击。此前,知名 IT 培训机构“兄弟连”宣布倒闭。近日,乂学教育 - 松鼠 AI 的创始人栗浩洋被曝在朋友圈坦言当前困境,下决心全员 3.5 折工资 5 个月,最核心高管零工资,一月统一半折。

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登上Nature!中国量子中继技术取得重大突破

近日,中国研究团队在英国《自然》杂志发表新论文介绍,他们成功在两个由 50 公里长光纤连接的量子存储器间实现量子纠缠,为构建基于量子中继的量子网络奠定了基础。这项研究由中国科学技术大学、济南量子技术研究院以及中国科学院上海微系统与信息技术研究所合作开展。

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MWC因疫情正式取消!网友:今年不着急换新机了

2 月 13 日,据 The Verge 报道,考虑到新冠病毒疫情令 MWC 陷入了混乱,大会主办方 GSMA 正式决定取消今年的展会。

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花40多万开发的App扰乱了一场大选,几乎毁了一家公司

前后折腾了 4 个月,花了 63182 美元,一个选举计票的 APP 还是没搞定。

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疫情过后,医疗器械行业会迎来大爆发吗?

这场突如其来的疫情对于医疗器械行业来说,既是一场产能大考,也蕴含着产业变革和发展的机遇。

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Python 和 JavaScript 是两门非常有影响力的编程语言,二者都是我们在打造跨平台应用时会用到的主流语言。由于 Python 和 JavaScript 都是脚本语言,因此它们有很多共同的特性,都需要解释器来运行,都是动态类型,都支持自动内存管理,都可以调用 eval()来执行脚本等等脚本语言所共有的特性。在过去这些年来,Python 和 JavaScript 占据着主导型地位,但有句话说得好,长江后浪推前浪,青出于蓝胜于蓝。如果将来有一天,Python 和 JavaScript 被打败赶下榜单,那这个挑战者会是谁呢?退休的软件工程师 Richard Kenneth Eng 为我们分享了他的看法,罗列了那些他认为有望打败 Python 和 JavaScript 的编程语言。

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最终,我们放弃了GO,迁移至Rust,特性使然

本文阐述了 Discord 从 Go 切换至 Rust 的深层原因,并分析了在内存管理中 Go 面临的一些固有问题,作者同时对比了 Go 和 Rust 在 Discord Read States 服务中的性能。

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Facebook硬件梦碎背后:雄心与失意交织

Facebook 收入的 98% 来自广告业务。近些年,Facebook 用户增长遇到天花板,频陷数据隐私丑闻之中,还多次遭到反垄断调查,过于单一的收入模式隐患凸显,因此,在社交之外,Facebook 不断押注硬件等新型业务,促进收入来源多元化。

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老铁,东北话编程了解一下不?谷歌工程师新作!

如果说用文言文编程还是有些困难,那么,东北话呢?

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趁火打劫!印度APT组织对我国医疗机构发起定向攻击

在全国人民万众一心抗击疫情之际,印度黑客组织竟然趁机作乱,对我国医疗机构发起定向攻击。

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特斯拉AI团队招聘!马斯克:我不在乎学历,但编程测试得过

学历是不是 AI 从业者的门槛?至少在特斯拉,学历不是那么重要。

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火神山医院正式交付!三天开5G,九天建好信息系统,IT企业做了什么?

感谢替我们负重前行的所有医护人员,致敬参与到这场战斗中的所有人!

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突发!英特尔放弃Nervana AI芯片,全面支持Habana Labs

英特尔重新调整战略,将 AI 芯片的重心放在了刚刚收购不久的 Habana 实验室上。

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容量是GPT-2的1.7倍!谷歌打造神经对话模型Meena

谷歌方面表示,这是“真正”对话式AI的一次尝试。

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预警、测温、研发疫苗,AI也是抗击疫情的重要“武器”

武汉新型冠状病毒疫情引发了全球的关注,无数医务工作者冲向一线抗击疫情,普通群众也在尽自己所能提供帮助,在这场全员参与的疫情阻击战中,人工智能可以起到什么样的帮助?

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为什么说Java仍将是未来的主导语言?

Java 是一门通用型编程语言,由 Sun 微系统公司(后被甲骨文收购)于 1995 年推出。尽管 Java 已经 25 岁了,但仍然“宝刀未老”。

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程序员疫情时的呐喊:wuhan2020项目登陆GitHub,共克时艰

这个春节,每个人的神经都被“新型肺炎”牵动着。社会各界也纷纷贡献自己的力量势必要打赢这场“生命保卫战”,程序员也必将有自己的用武之地。

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华为事件出现转机:内部反对,美国商务部打压华为新规已撤回!

1 月 24 日晚间,根据央视新闻报道,华尔街日报援引消息人士称,因遭到美国防部和财政部反对,美国商务部撤回了此前提议的对美国企业通过海外机构向华为供货的限制措施。

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Kaggle宗师在 AI 大赛中作弊被开除,科技请善用

又是一年除夕,然而今年全国人民的注意力全部集中在新型肺炎上,每一个地区的每一条确诊消息都牵动着我们的神经,我们希望所有人都可以安然渡过难关,我们也希望科技在医疗、救助等各领域有更大助力。科技本想善,奈何人心难测。近日,谷歌资助的一项比赛旨在开发机器学习软件,以帮助被遗弃的动物找到有爱心的人家,不料爆出了获胜团队作弊的丑闻。

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印度“特产”:CEO

时代周刊曾预言称,印度向全球的头号输出品是高质量的 CEO。在硅谷,印度裔执掌大批全球知名的科技公司的“帅印”,大有占领硅谷之势头。印度人和华人在硅谷的崛起中功不可没,一说称,硅谷建立在印度人和华人的脊背上,也正因此,双方之间的比较从未停歇。尤其近年来,印度裔高管在硅谷扶摇直上,而华人力量却日渐式微,由此引发的争议和讨论不断,印度为何盛产 CEO?硅谷的高管里,为何印度裔更胜华人一筹?

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AirPods拯救苹果

在经历了一年多的艰难时期后,苹果终于打了一场漂亮的“翻身仗”。2018 年末,苹果到达”市值万亿美元“巅峰时刻不久便跌下神坛,迎来了如”过山车“一般的 2019 年。在经历了开年失利、iPhone 销量持续下滑、5G 缺席、市值跌破万亿美元等一系列挑战后,苹果为挽回硬件颓势做出了多项“自救”的努力。2019 年年末,苹果终于从年初的“苹果滞销,救救苹果”的困境中“咸鱼翻身”,市值重回万亿美元,并创造了市值和市盈率十年以来最好的水平,这或许是苹果十年来最好的一年。而下一个十年,苹果的未来又将何处去?

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木兰编程语言首发引群嘲:到底是自主创新还是红芯二号?

1 月 17 日,木兰编程语言正式对外发布,一时间,铺天盖地的新闻,大都为其冠上了自主创新、国内首款的称号,让人想不关注都难。然而,短短一天之内,该编程语言就在知乎被扒上了热搜,网友纷纷表示:这款编程语言和 Python 好像,从图标到安装再到内部提供的函数,都与 Python 语言几乎一模一样。甚至有网友表示:这是编程语言界的红芯。

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钱花完了:AI世界是崩塌来得更快还是回报来得更快?

过去几年,人工智能和机器学习的大火有目共睹。毋庸置疑,一些初创企业只要业务规划或营销资料中带有“人工智能”或“认知技术”等字眼,就会很容易筹集到资金。投入到这类初创公司的资金量以肉眼可见的速度在增长,而风险投资机构也由于将投资重心放在人工智能或相关领域上而赚得盆满钵满。但是随着这股“盲目投资潮”的逐渐冷却,人们开始反思,这些人工智能领域的风险投资是否过剩,下一步究竟是进还是退?

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对话阿里巴巴贾扬清:如何成为一个优秀的AI架构师?

计算机视觉能够非常好地让计算机看见人所能看见的东西,语音识别能够让计算机听懂人所能够听懂的东西,自然语言处理和机器翻译,在现代非常多的场景里几乎可以替代人类翻译,此时应用的宽度就突然有了非常大的提升。另外,因为一些新的非常有意思的算法的出现,使得大众对于人工智能有了一波新的认识,大家不再把它单纯地当做是在实验室当中玩一玩,做 demo 的一些工具,而是把它实际应用在像安防、智能、互联网的业务当中。

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为何我们用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施平台?

Go 又称 Golang,是 Google 开发的一种静态强类型、编译型、并发型且具有垃圾回收功能的编程语言。Go 语言于 2009 年 11 月正式宣布推出并开放源代码,开始在 Linux 及 Mac OS X 平台上进行了实现,后追加 Windows 系统下的实现。大部分用过 Go 语言的人都认可其是一种非常不错的生产力工具,有人总结其优点如下:部署简单、并发性好、语言设计良好、执行性能好。Cortex Labs 介绍了团队为何用 Go 而非 Python 编写机器学习基础设施。

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AI 数据标注不是“脏活累活”

如果将人工智能比作“火箭”,那么,数据就是助推火箭上升的“燃料”。机器学习依赖大量的已标注数据,数据标注让机器理解并认识世界。数据标注是人工智能发展过程中不可缺的一环,是 AI 金字塔构建的基础力量。与 AI “台前”的繁荣、高光形成鲜明对比的是,数据标注往往居于幕后,常被人忽视,也受到一些偏见,“血汗工厂”、“AI 富士康”、“新型民工”...随着 AI 深入落地对数据提出更高的要求,数据标注行业也从草莽生长阶段逐渐过渡到更精细化的成长期。

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大疆扩“疆界”

在消费级无人机市场,如果大疆称第二,没有谁敢称第一。 2013 年 1 月,当时还名不见经传的无人机公司大疆发布了一款可以随时起飞的四旋翼飞行器整机“大疆精灵”。凭借一体化和易用性,“大疆精灵”撬开了民用多旋翼无人机的大门,从此一发不可收拾。2015 年,大疆拿下全球消费级无人机 70% 的市场份额;2017 年,大疆销售额高达 180 亿,至今依然以碾压性市场份额盘踞霸主地位。信奉“先有技术突破、再有市场需求”,大疆一直用技术先行的作战策略开疆拓土,消费级无人机市场可以看作他们打下的第一块地盘。如果把消费级无人机换成其他赛道,大疆能复制自己的成功吗?

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一场跨年晚会挣了50亿,B站在微服务治理中如何探索与实践?

今年 B 站的跨年晚会成功出圈,“吊打”各大卫视。将流量、情怀、二次元、中西文化、传统与现代完美结合,被年轻人大呼“补课”,满足了粉丝们记忆深处最细腻的情绪。“走心”,是 B 站晚会成功的关键,也是 B 站在微服务治理中的态度。本文整理自曹国梁在趣头条技术沙龙上发表的演讲《B 站在微服务治理中的探索与实践》。

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Jeff Dean再执笔:一文看尽2019谷歌AI重大突破

对于谷歌的研究团队来说,2019 年是令人兴奋的一年。Google Research 通过多种方式推动技术研究工作,包括基础计算机科学研究成果和出版物,以及多项研究被应用在谷歌的新兴领域(如医疗保健和机器人)、开源软件贡献,以及与谷歌产品团队的密切合作,所有这些都旨在提供有用的工具和服务。接下来,我们将重点介绍谷歌研究院在 2019 年所做的一些工作。

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张小龙缺席的2020微信公开课:全面开放NLP能力,语义匹配模型准确率达最高水平

这是一次没有张小龙出席的微信公开课。虽然没有出现在现场,但张小龙通过视频为本次公开课发表了开场致辞。本次公开课的主题是“未完成 Always Beta”。今年,微信 9 岁了,尽管已然是一个拥有 11.51 亿月活的庞大国民级应用,然对于张小龙和微信来说,仍有许多未竟之事。

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微软北大造出超逼真AI换脸框架,顺便搞了个伪人脸检测器,网友:到底哪个牛?

以 Deepfake 为代表的 AI 换脸技术营造出的“以假乱真”的效果让人感到细思极恐,不过现有的一些生成工具还不能达到完全逼真的换脸效果,有的存在不少破绽,有的换脸效果很不自然,能轻易让人识别出来。近日,微软和北大的研究人员提出了一种新的 AI 换脸框架— FaceShifter,其能够大大提高换脸的高保真度。AI 换脸技术在爆红的同时也伴随着因滥用带来的隐忧,研究团队还提出了一种检测伪造人脸图像的方法—Face X-Ray,能够检测出复杂的伪造人脸图像。

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AutoML取人代之?四个工程师两个数据集将之干翻!

过去几年,越来越多科技巨头推出了自己的 AutoML 服务,市场对于此类服务的关注度与认可度也一直在不断提升。数据科学家们一直面临着灵魂拷问:AutoML 会取代我们吗? 本文,四位数据科学家两两一组通过两个数据集与 AutoML 服务正面较量,最终证明:AutoML 取代工程师,缓缓吧!

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人工智能的下一个拐点:图神经网络迎来快速爆发期

图神经网络(GNN,Graph Neural Networks)是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构,将端到端学习与归纳推理相结合,业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题,是未来 3 到 5 年的重点方向。2019 年图神经网络有哪些研究成果值得关注?2020 年它又将朝什么方向发展?让我们一起来一探究竟。

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刚刚!阿里达摩院宣布十大技术趋势,AI有望迈过两大关键门槛

刚刚,阿里达摩院发布了《2020 十大科技趋势》,该报告包含了人工智能、区块链、芯片、量子计算等诸多领域。

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AI 催收能否画下暴力催收的休止符?

最近一段时间,整顿风波令“暴力催收”深陷舆论漩涡,AI、大数据、云计算等技术赋能的智能催收为催收行业带来了健康、阳光发展的希望。然沉疴难起,智能催收应用效果如何,能否治本?智能催收是否合法合规?近日,就上述问题,AI 前线采访了 360 金融大数据总监苏绥。

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爆款新模型全面碾压BERT?预训练语言模型井喷的2019

自 Google 在 2018 年推出预训练语言模型 BERT,在 11 项 NLP 任务上达到最高水平,预训练语言模型的研究与应用成为学术界和工业界广泛关注的重点,被认为开启了自然语言处理的新篇章。

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Lyft基于Flink的大规模准实时数据分析平台实践

如何基于 Flink 搭建大规模准实时数据分析平台?在 Flink Forward Asia 2019 上,来自 Lyft 公司实时数据平台的徐赢博士和计算数据平台的高立博士分享了 Lyft 基于 Apache Flink 的大规模准实时数据分析平台的建设实践。

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为节省8亿做系统迁移,13亿记录出错,最终赔了29亿

早前,英国 TSB 银行筹划了良久的迁移方案失败,13 亿客户记录出错,事后各类赔偿总计花费约 29 亿元人民币。时隔一年,这家银行终于想明白原因是缺乏严格的测试。

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在流式系统中如何引入Watermark支持:以Pravega和Flink为例

在流式计算的世界中,时间问题一直是困扰着业界的难点与痛点:如何能够更加精确地进行基于事件时间窗口的计算?Watermark 的概念应运而生。Watermark 试图将更加精确的时间参考引入流式计算,并取得了越来越多的流式平台的支持。Pravega 也不例外,在最近的版本更新中(v0.6),Pravega 已经加入了 Watermark 的完整支持。由于 Pravega 原生支持 Segment 级别的企业级动态缩放特性,在此基础上要实现 Watermark 并非易事。本文将按照“发现问题 - 解决问题”的线索,循序渐进地讨论 Watermark 机制在 Pravega 中的设计和实现,并对比 Flink 的实现。

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俄罗斯成功断开全球互联网

近日,俄罗斯宣布成功切断了与互联网的链接,未来俄罗斯人民将有可能脱离全球互联网,而使用本国的内部网。此举旨在当遭遇外部“断网”时,保护俄罗斯国家安全。断网计划筹谋已久,在今年 11 月,《互联网主权》新法案正式通过并生效。然而,对于“断网”计划,国内也存在着不少质疑的声音,最终这项政策能否成功还不可知。

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知识图谱的下一步:知识指导的预训练模型和图神经网络

知识图谱作为对数据进行结构化组织与体系化管理的核心技术之一,不仅改变了互联网行业,也给信息与通信行业带来了深刻变革。随着 5G 与 AR 技术的兴起,知识图谱的发展出现了很多新的特点。

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四年AI产业大洗牌:明星陨落、巨头垄断、人才流动

2016 年,AlphaGo 在与人类围棋高手李世石的“人机大战”中一战成名,正式拉开了“人工智能元年”的序幕。四年过去了,人工智能产业经历过狂热的高潮,也迎来了一次巨大的“洗牌”。人们也终于从狂热中冷静了下来:一切对于人工智能的期待似乎有些过早、过高、过于心急了。AI 前线成立之时正是人工智能发展的小高峰,AI 前线见证了人工智能技术的迭代与产业的革新,本文将从技术、企业、产业三个方面,回顾 2016 年到 2019 年间,人工智能领域经历的“大洗牌”。

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难倒全球最强计算机视觉模型,ObjectNet让识别准确率从90%下降至50%

在过去的十年里,对象识别模型取得了长足的进步,但在精度方面,还有很长的路要走。如今的计算机视觉模型已经学会如何准确识别出照片中的对象,甚至能够在某些数据集中获得优于人类的识别表现。但是,这类对象检测系统在真实场景中的表现却仍然不够理想。为了解决上述问题,近日,麻省理工学院和 IBM 组成的联合团队发布了一个最新的对象识别数据集—ObjectNet,旨在说明机器学习算法与人类之间的性能差距。

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裁员、亏损、倒闭,2019十大AI失败案例回顾

尽管 2019 年有不少令人振奋的创新成果全面亮相,但也有不少初创企业及项目未能达到用户与投资者的原有期望,本文对 2019 年的一些失败的 AI 案例进行了梳理,供读者参考。

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那些本该在2020年成为现实的“黑科技”

AI 前线盘点了一些“本以为能够在 2020 年实现”的技术,看看我们今天的生活离所谓的未来还有多远?

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阿里重磅开源全球首个批流一体机器学习平台Alink,Blink功能已全部贡献至Flink

11月28日,Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开,阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻,同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源,这也是全球首个批流一体的算法平台,旨在降低算法开发门槛,帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。在去年的Flink Forward China峰会上,阿里宣布将开源Flink的内部分支Blink,把阿里内部对Flink的优化工作全部开放给开源社区,在业内引发热烈讨论,其中有期待也有怀疑。一年后的今天,阿里是否兑现了去年所作的承诺?Blink的合并工作进展如何?刚刚开源的Alink算法平台有哪些独特之处?AI前线在会上对阿里巴巴资深技术专家、实时计算负责人王峰(花名莫问)进行了独家专访,让我们一起来看看Flink的最新变化,以及阿里基于Flink又有哪些新的工作成果。

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2017⇆2019 AI三年浮沉记

据 Gartner 发布的 2017 年 《技术成熟度报告》 显示,其中出现了 8 项新增技术成果,其中包括 5G、人工通用智能、深度学习、深度强化学习、数字孪生、边缘计算、无服务器 PaaS 以及认知计算。时移世易,2019 年技术的创新和发展已经超出了我们的想象,据人工智能行业分析机构 CBInsights 发布的 《2019 年 AI 趋势报告》 来看,人工智能正在以可见的速度渗透到各行各业中。

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Netflix 开源内部 Python 工具 Metaflow:机器学习项目部署时间从四个月缩短至 7 天

2019 年 12 月 4 日,Netflix 数据科学团队 宣布 其内部使用多年的 Python 库 Metaflow 正式 开源。Metaflow 是 Netflix 机器学习基础架构的关键部件,主要用于加速数据科学工作流的构建和部署,Netflix 希望通过开源 Metaflow 简化机器学习项目从原型阶段到生产阶段的过程,进而提高数据科学家的工作效率。

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解读Go语言的2019:如果惊喜不再,还有哪些值得关注?

因那些科幻电影而让大家有着无限憧憬的 2020 年已来!然而,我们却依然处在人工的智能阶段。时下如火如荼的人工智能与真正的智能之间还有着相当长的一段距离。作为紧跟时代步伐的软件开发者,我们还是应该务实一些,多做一些脚踏实地的事情,尤其是在构建底层的基础设施方面。

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医疗AI大浪淘沙:靠PPT就能拿到融资的时代过去了

最近几年,在政策助力、资本加持下,医疗 AI 迅速进入了高潮期,巨头相继入局,创业公司密集成立,创新性技术层出不穷的同时,医疗 AI 产品也在众多场景开始了规模化落地。热潮渐渐归于理性之后,医疗 AI 现在迎来了商业化的关键时期,迎来了自己的终极大考——变现。

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触目惊心:AI到底消耗了多少能源和成本?

随着 AI 算力的逐步提升,能耗和成本也在逐渐增加。根据最新的研究结果,训练一个 AI 模型产生的能耗多达五辆汽车一生排放的碳总量,昂贵的 BERT 模型的碳足迹约为 1400 磅二氧化碳,这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。再加上算法、数据和算力成本,机器学习可能会使公司花费 51,750 美元至 136,750 美元不等,难道这也是普通公司和开发者玩不起系列?

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2684亿销售额背后的阿里AI技术全景图

2019年双十一,天猫交易额达到 2684 亿元,较去年同比增长 25.7%。这一结果背后,云计算、人工智能等技术以及阿里巴巴工程师们的努力功不可没。在正在召开的 AICon 全球人工智能与机器学习技术大会 现场,阿里云智能计算平台事业部研究员林伟介绍了阿里基于飞天 AI 平台的人工智能技术及能力,揭开双 11 大规模交易场景下,阿里人工智能技术的神秘面纱。

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2019年招聘市场最抢手计算机技能排名:Python仅列第三

在科技世界里,技术为王。但究竟具体指的是哪些技术?目前市场最需要哪些技术技能?回顾下过去五年 Indeed.com 上发布的数百万条美国科技岗位招聘信息,这些问题就都有答案了。

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沈向洋离开微软,美国科技巨头为何留不下华人高管?

北京时间 11 月 14 日凌晨,在微软服务 23 年的微软全球执行副总裁沈向洋博士(Harry Shum)宣布离开微软,正式离职时间为 2020 年 2 月 1 日,离职后,他将继续担任微软 CEO Nadella 和微软创始人 Bill Gates 的顾问。

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微软Access烂透了,为什么它还能活这么久?

微软 Access 是一款易于上手的数据库软件,已经拥有近 30 年的历史,而且至少从 10 年前开始就暴露出种种问题。

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微软CEO纳德拉:我太难了

本文作者 James Whittaker 是微软前工程师,他在本文中谈到了微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉是如何尝试拯救深陷漏洞的微软的,以及中途横亘的无数难关。

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我用Rust徒手重写了一个Spark,并把它开源了

本文作者 Raja Sekar 已经有三年多 Spark 的使用经验,他认为 Spark 的 DataFrame 非常优秀,可以解决大多数分析工作负载问题,但仍然有一些地方使用 RDD 会更方便。于是,他萌生出了一个使用原生语言重新实现 Spark 的想法,想看看重写后在性能和资源管理效率方面可以达到怎样的效果。最后他选择了最近很火的 Rust,重写后的 FastSpark 不仅在运行速度上比 Spark 更快,而且能够节省相当多的内存,作者接下来的目标也很简单:将其作为 Apache Spark 的替代方案。

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苹果联合创始人:我真的要放弃L5自动驾驶了

曾经有一段时间,苹果联合创始人 Steve Wozniak 是全自动驾驶汽车的忠实信徒,但是几天前的一场活动上,他却说:“我真的要放弃 L5 自动驾驶了。”

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风口上的RPA:是AI落地缓冲剂,还是创投圈的一场炒作?

2019 年,在大部分人刚刚搞懂人工智能是怎么回事儿的时候,一个新概念又冒了出来。按说科技圈子偶尔出现一两个新概念并不是什么新鲜事儿,但是这个词语的出现让科技圈、创投圈都陷入了一段狂热之中。

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没人能阻挡亚马逊

在 25 年的时间里,亚马逊快速扩张成为世界上最强大最富有的公司之一。今年 5 月,福布斯 2019 年全球企业 2000 强显示,亚马逊击败沃尔玛成为全球最大零售商,控制着全美国超过 1/3 的零售交易。

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AI竞赛没有意义:模型根本没用,冠军全凭运气?

Luke Oakden-Rayner 又来了~ 熟悉他的读者应该记得,2018 年的时候,他曾经写过一篇 《人工智能医疗安全:我们有麻烦了!》,以此来表达他个人对 AI 医疗安全的担忧,作为一名放射科医生,他十分关注医疗与计算机科学等未来技术的交汇。 近日,他开始研究人工智能竞赛对实际应用产生的影响,当然还是在他个人比较熟悉的医疗领域,他认为:AI 竞赛无法产生有用的模型,甚至不仅仅在医疗领域。先别急着反驳或者赞同,来品一品 Luke 的这篇文章再做评价也不迟。

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开源的威胁从未消失

从被视为“癌症”、“毒瘤”到如今被科技巨头奉为圭臬、竞相拥入怀中,看上去开源的地位似乎已经出现了巨大反转,事实上,开源软件的发展并非如想象般苦尽甘来。这二十多年一路走来,开源从来就没有远离过威胁它本身的力量,甚至几度差点坠入“注定失败”的深渊。所幸,现在最坏的时候已经过去了,这个新世界至少比 90 年代微软等巨头垄断时要好得多,但,未来仍是不确定的。

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2019年薪资最高的公司:英伟达仅列第二,谷歌排第五

在求职者入职意向方面,我们知道(相信大家也都清楚)薪酬往往是决定求职者是否接受 offer 的首要因素之一。目前,就业市场的整体形势可谓相当紧张,美国各地的求职者们如同驾驶员一般紧张地盯着一个个象征理想工作的“路口”,打算在看到令自己心动的薪水之后毫不犹豫地转弯。考虑到美国当前逐步衰退的经济形势,我们整理出正在加剧的就业市场竞争态势,并为大家列出 2019 年最高薪酬职位与企业排行榜。 这份排行榜中使用的数据来自 Glassdoor,我们希望用这种统一的方式确定哪些职位与企业愿意为人才提供最具竞争力的薪酬。

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硅谷的“中台论”与中国的“中台论”

“中台”在国内企业中非常流行,大家都很好奇硅谷也有“中台”吗?如果有的话,硅谷是如何建设中台的?与国内企业的中台建设有何区别?...... 本文采访了一位在硅谷工作多年,后回国创业的技术人,相信他会解答大家的疑问。

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AI一句话骗走24万美元!开源模型要背锅?

当地时间 8 月 30 日,《华尔街日报》消息:有犯罪分子使用基于人工智能的软件冒充某能源公司德国总部 CEO 的声音,对英国分公司进行欺诈,并成功骗取了 220,000 欧元(约 243,000 美元)。网络犯罪专家称这是一种利用 AI 进行黑客攻击的不寻常案例。

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网易杭研中台实践:建中台有可行方法论吗?

自 2006 年从浙大计算机专业博士毕业,汪源就加入了之前参与筹建、刚成立的网易杭州研究院,专注负责一件事:为集团互联网业务创新和发展打造一个支撑平台。按照今天的概念来看,整体上可以说汪源在做集团的创新中台,因此对中台这个概念有了深刻理解。本文中,InfoQ 对网易副总裁,网易杭州研究院执行院长汪源进行了独家采访,试图了解网易杭研的中台搭建背景及中台实践方法论。

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AI正在吞噬软件世界

2011 年,软件开始吞噬世界,到了 2019 年,软件行业开始面临被 AI 吞噬的风险。

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为什么有这么多开发者讨厌面向对象编程?

关于面向对象编程,有人喜欢它,也有人讨厌它。面向对象编程(OOP)已经存在了很长时间。它是一种编码风格、一种思想流派、一种学校里的教授实践。它的核心思想是将代码组织成有意义的“对象”,这些“对象”是现实问题的模型,将描述模型各个“状态”的变量和修改这些变量的方法(子例程或函数)捆绑在一起。

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烧钱快如流水、赚钱难于上青天,AI创业出路在何方?

AI 四小龙之一的旷视科技即将“抢滩”登陆资本市场,成为人工智能第一股。但在半年亏损 52 亿、其商业模式能否带来持续大规模盈利还需要时间验证的情势下,旷视此番上市,素来现实的二级市场投资者是否会愿意为它买单? 招股书揭开了这家炙手可热的超级 AI 独角兽更为真切和透明的一面,它像一面镜子,无形之中,也透视出了被风口裹挟着的人工智能行业的盈利难题。愿景很美好,现实却很残酷,90% 的 AI 公司赚不到钱,AI 创业的出路在哪里?

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2020 年,你学的编程语言价值多少?

编程语言是人们指导或控制机器的工具,其开发目的在于让操控机器的过程更加简单和顺畅。正因如此,数百种编程语言应运而生。然而,它们的命运却各不相同。一些语言已不复使用,或将在未来几年淘汰。相应地,一些语言将会被充分使用,还有一些崭新的编程语言正在逐渐被人们所接受。

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科大讯飞负重飞

2019年是科大讯飞成立第 20 周年,在这个特别的周年过半之际,科大讯飞交出了上半年的“成绩单”。财报显示,公司 2019 年上半年营收 42.28 亿元,同比增长 31.72%,其中 C 端业务继续高速增长,总营收 15.76 亿,同比增长 45.45%;在总营收中占比 37.28%;公司净利润(扣非后)3163 万元,同比增长 56.61%。 自去年强势发力 C 端战略以来,科大讯飞在消费者业务方面表现喜人,但挑战犹在。B 端业务仍占据营收的大头,但依赖政府订单和补贴。其深耕 20 年的智能语音市场,近年来也不断面临 BAT、独角兽等劲敌的四面夹击,且过度依赖政府订单和补贴。转型成为一个必须作出的自我生长的选择,但稚嫩的 C 端业务显然还需要时间培育。

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不要再尝试函数式编程了!

也许你曾听说过所谓的“函数式”编程,也许你甚至在想接下来是否要尝试一下。但是,函数式编程有很多缺陷,并不适用于现实项目的开发,并且会造成工作效率的下降。欲知详情,且听本文娓娓道来。

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伪AI大行其道,你被这些“人工智障”产品坑过吗?

推特上有一个名为“Internet of Sh*t”的账号,专门收集那些看上去有些“沙雕”的智能产品或功能设计。除了收集整理,该账号还会用简短的一句话进行点评,更确切地说应该是“吐槽”,这些吐槽很多时候都能一针见血地刺中某个产品的主要问题。

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人到中年的程序员,请提前准备好Plan B

中年程序员的生存现状已经是老生常谈的话题了,有多老呢?十年前,就有一位网名“johnfx”的程序员谈过这个话题,并且专门为此写了一篇文章。随着中年程序员生存现状的话题再次成为热点,这篇文章被顶到了 HackerNews 网站的首页,并且引发了数百条讨论。 十年前的中年程序员面临的“生存危机”与今天有何不同?十年前的经验是否仍有值得借鉴的地方?AI 前线对 johnfx 的文章进行了编译,并整理了如今程序员对这一问题的看法,希望对各位读者有所帮助。

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工业级深度学习应用进入瓶颈期,系统架构会成下一个突破口吗?

深度学习模型是当今人工智能研究的核心,以 2012 年 AlexNet 在图像识别领域的成功为里程碑,深度学习算法开始跨过应用的门槛,席卷各个计算机应用领域。在图像、语音、自然语言处理等方向上,深度学习都取得了令人瞩目的落地成果。但与此同时,深度学习也存在一定的局限性。近期有一些学者提出观点认为“深度学习不是人工智能的未来”,暂且不论这一观点正确与否,这至少说明,深度学习之后,我们还应该做一些其他的尝试。

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Python、Go和Rust都这么火,开发者该如何选择?

本文主要是从 Python 开发者的角度基于开发工效学对这三种语言进行的一个比较,你可以跳过讨论部分,直接查看代码示例、性能比较、主要结论或 Python、Go 和 Rust 的代码实现。

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中国AI人才在爆炸式增长,但却留不住

中国在培养 AI 人才方面取得了成功,过去 10 年人工智能人力资本的快速增长就是很好的证明。但获得人才只是问题的一部分,留住人才也很重要,这样才能让他们长期为中国的人工智能事业做出贡献。然而,在留住人才方面,中国的表现却差强人意。

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一场失败的“AI革命”:回顾第五代计算风潮

1982 年,日本通商产业省(现称经济产业省)发布了一项重磅的研发计划:开发一部划时代的电脑,利用大量平行计算,使它拥有超级电脑的运算效能和可用的人工智能能力。名字中的“第五代”用于指明它将会是具划时代意义的电脑。 这个看上去宏伟的计划最后却以失败告终。近日,一位科学家对第五代计算的一篇回顾文再次引发了讨论,作为亲历者,Scott Locklin 对这一事件的起因、过程、影响发表了自己的一些看法。或许年代有些久远,但第五代计算机依旧是计算机科学历史上值得记住的一个特殊阶段。

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华为鸿蒙OS重磅开源!如果安卓不可用,鸿蒙随时顶上

在华为开发者大会2019的现场,华为消费者业务CEO余承东宣布正式推出华为操作系统鸿蒙OS,并宣布正式开源。余承东介绍:这是全世界第一个基于微内核的全场景分布式OS,通信效率秒杀现有一众操作系统。他还表示:如果未来某天安卓不可用,鸿蒙将随时可以顶上。

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比Spark快100倍的GPU加速SQL引擎!BlazingSQL开源了

BlazingSQL 是基于英伟达 RAPIDS 生态系统构建的 GPU 加速 SQL 引擎,可以为各种 ETL 大数据集提供 SQL 接口,并且完全运行在 GPU 之上。近日,其研发团队 宣布,BlazingSQL 基于 Apache 2.0 许可完全开源!

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Apache Flink 1.9重磅发布!首次合并阿里内部版本Blink重要功能

8月22日,Apache Flink 1.9.0 版本正式发布,这也是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次版本发布。此次版本更新带来的重大功能包括批处理作业的批式恢复,以及 Table API 和 SQL 的基于 Blink 的新查询引擎(预览版)。同时,这一版本还推出了 State Processor API,这是社区最迫切需求的功能之一,该 API 使用户能够用 Flink DataSet 作业灵活地读写保存点。此外,Flink 1.9 还包括一个重新设计的 WebUI 和新的 Python Table API (预览版)以及与 Apache Hive 生态系统的集成(预览版)。

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昨天讲平台、今天变中台,数据中台都干了啥?

数据中台火的很让人不解,半年前还在炒概念,现在突然就看到各个企业都在宣传自家的数据中台了。这半年,大家热衷于讨论什么是“数据中台”,并且还有“有一千个企业,就有一千个数据中台”的说法,但实际上企业都有“共识”,我们采访了多家企业,想给大家一个准确的“数据中台”定义。

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企业纷纷效仿阿里建中台,到底是盲目跟风还是不做会死?

在 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站), InfoQ 有幸采访到了阿里云中间件架构总监谢纯良,听他分享关于阿里巴巴中台建设的实践与思考。

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日均处理万亿数据!Flink在快手的应用实践与技术演进之路

本文将从 Flink 在快手的应用场景以及目前规模、Flink 在落地过程的技术演进过程、未来计划这三个方面详细介绍 Flink 在快手的应用与实践。

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中科院提出人群密度检测算法DSNet,准确率提升30%

在这篇论文中,中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络:DSNet。本文是 AI 前线第 84 篇论文导读。

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一个30年老程序员的修炼之道

本文作者 Julio Biason 从 1990 年开始从事软件开发工作,以下是他从过去 30 年软件开发生涯总结出来的一系列冷笑话式的经验之谈。

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“AI新贵”图神经网络算法及平台在阿里的大规模实践

AI 前线有幸采访到了阿里巴巴大规模图神经网络平台 AliGraph项目的作者之一、阿里达摩院智能计算实验室的杨红霞博士,看他们是怎么“实践”的?

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被“围攻”的Hadoop没有对手

Hadoop 的竞争对手到底是谁?...... 为了回答一系列Hadoop相关问题,我们和星环科技研发总监刘汪根进行了长达一小时的对话。

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“看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题

本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造,使之更适合高时效性的资讯推荐系统。

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Cloudera独家回应:Hadoop到底怎么了?

Hadoop 太老了,很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。

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超越TensorFlow!未来我们需要基于图的全新计算模式

为了更好地了解图神经网络在实际业务落地中可能遇到的挑战和解决方案,InfoQ 采访了极验 Geetest 的算法负责人刘忠雨,我们一起看未来是怎样?

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Hadoop不再权威,开源大数据的未来何去何从?

从 2016 年开始,国内外就开始出现唱衰 Hadoop 的声音,那么,以 Hadoop 为代表的开源大数据的未来应该何去何从?

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我不喜欢Go语言的十个理由

Lawrence 是一名具有Go 语言三年使用经验的开发者,但他却在一篇博客文章中列出了他不再喜欢 Go 语言的十大理由,Go语言还好吗?

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Hadoop 气数已尽!逃离复杂性,拥抱云计算

老牌 Hadoop 供应商押注在错误的目标用户上,瞄准了数据中心的专职架构师。然而,市场却转向了在云计算环境中寻求自由的个体开发人员。

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下一代AI系统基石:知识图谱将何去何从?

近期,北京智源人工智能研究院在清华大学开展了以「知识与认知图谱」为主题的讲座,让我们一起寻找知识图谱的未来!

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DataOps崛起:数据治理需要重建!

机器学习时代,以往的数据治理模式已经摇摇欲坠。我们应该重建数据治理,将其发展为一套工程规范来实现数量级的效率提升。

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阿里首次将Transformer用于淘宝电商推荐!效果超越深度兴趣网络DIN和谷歌WDL

使用强大的 Transformer 模型捕获用户行为序列的序列信号,阿里巴巴为电子商务场景的推荐系统,做出深刻研究。本文是 AI 前线第 79 篇论文导读。

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为什么说Swift会是深度学习的下一个大热门?

深度学习“三巨头”之一 Yann LeCun 曾言,深度学习可能需要一种新的编程语言。研究人员 Max Pechyonkin 日前撰文认为, Swift 会是下一个大热门。

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MIT逆天研究!只听6秒语音,就知道你长啥样

据最新报道,MIT 建立了一种名为 Speech2Face 的神经网络,利用短短 6 秒的语音片段,就可以推测出说话者的种族、性别、年龄甚至长相。

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选择Pulsar而不是Kafka的7大理由

构建消息基础设施的第一步是选择合适的消息中间件技术。在这方面,我们最后并没有选择 Kafka,而是选择了 Pulsar。

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快手万亿级别Kafka集群应用实践与技术演进之路

本文整理自快手高级架构师、大数据架构团队负责人赵健博在 QCon 北京2019 上的演讲,他介绍了 Kafka 系统在快手上的相关应用实践和技术演变。

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华为发布业界首款AI-Native数据库,挑动了谁的神经?

近期,华为北京的分布式数据库及存储新品发布会,重点发布了:业界首创的 AI Native 分布式数据库 GaussDB 和分布式存储产品 FusionStorage 8.0。

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Python3和Go成最大赢家?一张主流编程语言变迁图讲清程序员迁移模式

本文作者以自己作为程序员的角度出发,绘制了一个主流编程语言的变迁图,用以表示程序员在不同语言之间的切换路径。

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重磅!蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow,技术架构独家解读

蚂蚁金服副 CTO 胡喜宣布开源机器学习工具 SQLFlow后,InfoQ 第一时间对蚂蚁金服 SQLFlow 项目负责人进行了采访,本文整理自采访问答。

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2019年,医疗AI的热潮将会退去

本文是医疗 AI 专题的政策和环境篇,将通过在医疗 AI 行业深耕数十年的翼展科技,对这一领域的政策和环境进行一次全面的了解。

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是时候放弃TensorFlow集群,拥抱Horovod了

本文作者在实践中发现,TensorFlow 集群存在诸多缺点,而 Horovod 则让深度学习变得更加美好。

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AutoML:机器学习的下一波浪潮

AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架,这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。

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脑机接口重大突破!华裔科学家首次用AI直接从大脑合成语音

《自然》杂志上发表的一篇文章显示,来自加州大学旧金山分校的研究人员已经可以通过 AI,将实验对象的脑信号成功转换为语音并进行播放。

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微软重磅发布新语言Bosque,超越结构化编程

近期,微软正式发布了一种名为 Bosque 的全新编程语言。

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学不动也得学!谷歌、阿里等10大深度学习CTR模型最全演化图谱

本文是王喆在 AI 前线 开设的原创技术专栏“深度学习 CTR 预估模型实践”第四篇文章(以下“深度学习 CTR 预估模型实践”简称“深度 CTR 模型”)。

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Go会接替Java,成为下一个企业级编程语言吗?

本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将会推动其成为接替 Java 的下一个企业级编程语言。

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IBM医疗AI死于难产:NLP搞不定医学问题!

蓝色巨头 IBM 在主要业务增长乏力,逐渐落后于谷歌、苹果等公司的困境下,想要抓住医疗 AI 这根救命稻草活命。

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完爆旧系统!Facebook开源图神经网络库PBG,无需GPU搞定数十亿节点图嵌入

最近,Facebook 开源了自己的图神经网络库 PyTorch-BigGraph(简称 PBG)。本文是 AI 前线第 75 篇论文导读。

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我是如何把5万行C++代码移植到Go的?

在作者就职公司里,一个团队成功地把一些基础设施代码从 Python 移植到了 Go,这也促使他们决定尝试用 Go 对复杂冗余的 C++ 服务端程序进行重构。

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调查9万名程序员后,我们发现了一堆不为人知的秘密

今年的Stack Overflow 的年度开发者调查有不少亮点,还有很多“万万没想到”。

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为什么说流处理即未来?

流处理解决所有问题?在这次演讲中,Stephan 简单说明了他对 Flink 功能的观点,然后深入介绍一个特定领域的应用和事件处理场景。

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阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph,技术架构和算法独家解读

本文是 AI 前线第 74 篇论文导读,我们将深入了解阿里图神经网络库 AliGraph 背后的系统架构细节和内部自研的 GNN 算法原理。

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替代机器学习平台,AI中台才是大势所趋

能否基于中台化思想对业务中 AI 研发工作进行专门支持,提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能,从而提升企业智能创新能力呢?

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再见,Yarn!滴滴机器学习平台架构演进

本文将对滴滴的机器学习平台进行全面解读,重点分享机器学习平台不同阶段所要解决的问题,以及解决问题的思路和技术方案。

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数据中台已成下一风口,它会颠覆数据工程师的工作吗?

InfoQ 在技术雷达峰会上采访了 ThoughtWorks 数据和智能总监史凯,谈谈他对于数据中台的看法。

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取代ZooKeeper!高并发下的分布式一致性开源组件StateSynchronizer

StateSynchronizer 特别适用于高并发 (>= 10000 clients) 的场景,并在此场景下可以作为替代 ZooKeeper 和 etcd 的解决方案。

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RNN已老,TCN崛起!李飞飞团队提出口语语音识别新方法

近日,李飞飞团队与斯坦福大学音乐与声学计算机研究中心联合提出了基于时间卷积网络 TCN 的句子编码新方法。本文将对这项研究进行概要介绍。

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碾压Python!为什么Julia速度这么快?

Julia 已然成为编程界新宠?它结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性,以及其他各种语言的优势于一身。所以它是因为什么那么快?

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再见,Python!你好,Go语言

GO语言诞生十年以来,已经涌出了很多基于 Go 的应用。就在不多久之前,知乎也舍弃了 Python,转 用 Go 重构推荐系统。

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Yarn已过时!Kubeflow实现机器学习调度平台才是未来

当已有的基于 Yarn 的调度平台已经无法满足大规模机器学习的计算需求,我们建设了基于 Kubeflow 和 Kubernetes 的分布式机器学习平台。

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自然语言处理的ImageNet时刻已经到来!

自然语言处理领域中挑战无处不在,正如 ImageNet 预训练模型正在计算机视觉中所造成影响一样。

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深度好文:2018年NLP应用和商业化调查报告

回首 2018 年,自然语言处理领域不乏进展和惊喜,然而,与年初一些专家做出的预测基本无异,这个领域进展缓慢的状况很大程度上并没有得到改善。

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