ZD至顶网软件频道消息: 5月12日,紧随科技大佬的步伐,亚马逊将旗下深度学习软件的源代码开放了。Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine(DSSTNE)库现在可以以Apache 2.0许可证从GitHub获得了。
亚马逊解释道,DSSTNE的发音是“Destiny”,它能够用神经网络为亚马逊数以亿计的客户商店提供更好的建议,“帮助他们从数量巨大的产品目录中发现恰当的商品”。
亚马逊表示,它将DSSTNE作为开放源代码软件发布,“这样深度学习的前景可以超越语音和语言理解,以及对象识别,并扩展到搜索等其他的领域。我们希望世界各地的研究人员可以合作来改善它。但是更重要的是,我们希望它能够刺激更多领域内的创新。”
据了解,DSSTNE和其他的深度学习库有着显著的区别,主要体现在DSSTNE支持用稀疏数据解决问题,并且更快地处理它们。事实上,该公司声称DSSTNE比TensorFlow快2.1倍,TensorFlow是谷歌的开放源代码机器学习系统,部署在亚马逊网络服务云平台的g2.8xlarge GPU实例上。
早在去年11月,谷歌就开放了TensorFlow的源代码,而Facebook更是在2015年年初就将自己的机器学习和人工智能工具的源代码开放了。同时,在去年12月份,亚马逊网络服务加入了其他几个重量级玩家的行列,投资开放源代码的非营利性人工智能研究项目——OpenAI。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。