微软近日表示,已经收购了位于旧金山的小型初创公司Lobe Artificial Intelligence,以继续帮助人们更轻松地创建深度学习模型。
Lobe打造的平台让用户可以使用一个简单的拖拽界面构建、训练和部署自定义的深度学习模型,几乎不需要编码专业知识。
深度学习是机器学习的一个子集,涉及受人类大脑结构和功能启发的算法,用于创建人工神经网络。它本质上是一种允许计算机做人类自然的技术:通过实例进行学习。
深度学习具有广泛的应用。例如,它可以教无人驾驶汽车识别停车标志,或区分行人和灯柱。深度学习对于手机、平板电脑、电视和免提扬声器等消费设备中的语音控制也至关重要,让这些系统能够了解人们说了什么。
深度学习已经取得了很大进展,但微软执行副总裁兼首席技术官Kevin Scott在博客文章中说,开发和构建深度学习系统的过程仍然复杂而缓慢。因此他说,很少有人能够真正发挥深度学习的潜力。
Lobe的平台有助于改变这种状况。根据Scott的说法,所有用户必须做的是指定他们想要创建的深度学习模型,选择适当的训练示例,软件将完成其余的工作。训练完成后,可以将模型直接导出到开发人员的应用中。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,微软这么做是因为,有越来越多的人意识到,数据科学家和开发人员根本没有足够的数据来构建企业在下一轮数字化转型中所需的所有人工智能。
“因此,竞争的对象是商业用户,而微软对Lobe的收购正是为了解决这个问题。让企业用户能够构建自己的AI应用,这是人工智能在企业中的真正普及。”
Mueller补充说,像微软这样可以让企业用户构建他们自己以AI为驱动的应用的企业,也将克服另一个关键问题:人工智能的信任问题。显然,如果你自己构建了一个AI应用并对其进行了测试,那么你相信它可以胜任,”Mueller说。
虽然Lobe已经被微软收购,但仍将继续作为独立服务运营,该团队(如图所示,包括VR先锋和微软研究院跨学科科学家Jaron Lanier)在博客文章中这样说。
“作为微软的一部分,Lobe将能够利用世界级的人工智能研究、全球基础设施以及数十年构建开发人员工具的经验。我们一起致力于让深度学习变得简单、易懂,每个人都可以使用。”
Lobe只是吸引微软关注的最新一家人工智能公司。最近几个月,微软对于人工智能初创公司表现出浓厚的兴趣。例如,微软在5月份收购了自然语言处理公司Semantic Machines。然后在7月,收购了专门从事机器学习和强化学习的Bonsai AI公司。
好文章,需要你的鼓励
本文评测了六款控制台平铺终端复用器工具。GNU Screen作为老牌工具功能强大但操作复杂,Tmux更现代化但学习曲线陡峭,Byobu为前两者提供友好界面,Zellij用Rust编写界面简洁易用,DVTM追求极简主义,Twin提供类似TurboVision的文本界面环境。每款工具都有各自特点和适用场景。
韩国汉阳大学联合高通AI研究院开发出InfiniPot-V框架,解决了移动设备处理长视频时的内存限制问题。该技术通过时间冗余消除和语义重要性保留两种策略,将存储需求压缩至原来的12%,同时保持高准确性,让手机和AR眼镜也能实时理解超长视频内容。
网络安全公司Snyk宣布收购瑞士人工智能安全研究公司Invariant Labs,收购金额未公开。Invariant Labs从苏黎世联邦理工学院分拆成立,专注于帮助开发者构建安全可靠的AI代理工具和框架。该公司提供Explorer运行时观察仪表板、Gateway轻量级代理、Guardrails策略引擎等产品,并在工具中毒和模型上下文协议漏洞等新兴AI威胁防护方面处于领先地位。此次收购将推进Snyk保护下一代AI原生应用的使命。
纽约大学研究团队通过INT-ACT测试套件全面评估了当前先进的视觉-语言-动作机器人模型,发现了一个普遍存在的"意图-行动差距"问题:机器人能够正确理解任务和识别物体,但在实际动作执行时频频失败。研究还揭示了端到端训练会损害原有语言理解能力,以及多模态挑战下的推理脆弱性,为未来机器人技术发展提供了重要指导。