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AI每日精选

Facebook发布Pytorch 1.0稳定版 / 纽约大学和亚马逊AWS联合推出全新图神经网络框架DGL

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NIPS 2018

NeurIPS 2018 AutoML中国队伍表现强势近期，NeurIPS 2018 AutoML 挑战赛公布了最终结果。本次竞赛由第四范式、ChaLearn、微软和阿卡迪亚大学联合举办，专注于终生机器学习领域。竞赛总共分为两个阶段，Feed-Back 阶段及 Blind-Test 阶段。在 Feed-Back 阶段，微软与北京大学组成的 DeepSmart 团队斩获第一名，MIT 和清华大学组成的 HANLAB 斩获第二名，南京大学 PASA 实验室斩获第三名。Blind-Test 阶段由 Autodidact.ai、Meta_Learners、GrandMasters 斩获前三名。

NeurIPS 2018 | 滴滴获得最佳Demo奖 NeurIPS 2018正在接近尾声，据机器之心了解，滴滴获得今年的Best Demo Awards。据滴滴介绍，今年滴滴有两篇论文被接收，并在NeurIPS做了两个演讲：智能交通系统中的深度学习、强化学习；强化学习在多司机动态调度与再定位中的应用。此外，有关深度强化学习在线订单调度与司机再定位技术，滴滴在Demonstration环节做了现场演示，且获得NeurIPS 2018最佳Demo奖。

研究与技术

AAAI 2019 | 谷歌提出以无监督方式从单目视频中学习的结构化方法在 AAAI 2019 的《Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos》一文中，作者提出了一种新方法，它可以对移动目标建模，还可以产生高质量的深度估计结果。与之前从单目视频中进行无监督学习的方法相比，该方法可以恢复移动目标的正确深度。作者在文中还提出了一种无缝在线细化技术，它可以进一步提高质量，并适用于跨数据集的传输。

NYU、AWS联合推出：全新图神经网络框架DGL正式发布近日，纽约大学和亚马逊 AWS 的研究人员联合推出 Deep Graph Library（DGL），一款面向图神经网络以及图机器学习的全新框架。在设计上，DGL 秉承三项原则：1）DGL 必须和目前的主流的深度学习框架（PyTorch、MXNet、TensorFlow 等）无缝衔接。从而实现从传统的 tensor 运算到图运算的自由转换；2）DGL 应该提供最少的 API 以降低用户的学习门槛。3）在保证以上两点的基础之上，DGL 能高效并透明地并行图上的计算，以及能很方便地扩展到巨图上。

Facebook发布Pytorch 1.0稳定版 Facebook于今日NeurIPS大会上宣布发布PyTorch 1.0稳定版。其最新版本于10月在PyTorch开发者大会期间首次在预览版中共享，其中包括面向生产的功能和主要云平台支持等功能。研究人员和工程师现在可以轻松地充分利用开源深度学习框架的新功能，包括混合前端，可在急切和图形执行模式之间无缝转换，改进分布式培训，用于高性能研究的纯C ++前端，以及与云平台深度集成。PyTorch 1.0加速了将AI从研究原型设计转移到生产部署所涉及的工作流程，并使其更易于开始使用。

谷歌今日宣布开放其图像数据集的图像扩展分支机器之心消息，谷歌AI今日在官网宣布开放其图像数据集的一个新图像扩展分支。谷歌有意将该数据集打造成为能够更好代表全球多样性的具有附加图像和注释的补充数据集集合。Crowdsourced将作为第一组被添加入该数据集的扩展。该扩展中包含了来自世界各地Crowdsource应用用户贡献的478k+图像。

多家顶级AI研究机构联合招募深入研究在线课程讲师，提供4000美元的奖学金机器之心消息，来自纽约大学、Facebook人工智能研究员、谷歌大脑以及DeepMind的研究团队提供4000美元的奖学金招揽深入研究在线课程讲师。该团队已设计了一种名为Depth First Learning的教学方法。该方法通过细致围绕特定机器学习论文或概念，并引导小型，重点突出的讨论组的深入研究机器学习。该团队希望能够招揽讲师设立一个为期6周的在线课程，并每周进行在线讨论。

投融资

Forge.AI获得1100万美元A轮融资，Underscore VC领投近日，总部位于马萨诸塞州剑桥市的初创公司 Forge.AI 宣布已筹集到 1,100 万美元A轮融资，由 Underscore VC 领投，其他参与的投资者包括 Accomplice、Boston Seed Capital、Imagination Capital 和 Project 11 Ventures。Forge.AI 表示，本轮融资资金将被用于招聘、营销和产品研发。据悉，Jim Crowley、Jack Crowley 和 Jennifer Lum 于 2017 年创建了 Forge，该公司旨在用机器学习算法解码世界上大量的非结构化数据。

消息称字节跳动欲设立百亿规模风投基金投资 AI 和媒体内容据 The Information 报道，今日头条母公司字节跳动正在筹集超过 10 亿美元的旗下首个风险基金，用于投资人工智能和媒体内容。知情人士称，该基金规模约为人民币 100 亿元（约 14.5 亿美元），其中约 20 亿元来自字节跳动，其余则来自外部投资者。

产品与应用

京东数字科技发布机器人通用底盘开发平台近日，京东数字科技正式推出智能机器人通用底盘开发平台。该平台基于真实场景应用，集成了高精度定位导航、高效率调度系统、智能化管理后台相关技术，可为企业提供开箱即用的解决方案和模块化可配置功能，从而达成产品功能与研发成本的最佳占比。

大公司新闻

微软呼吁公司采用面部识别行为准则今年夏天，微软总裁布拉德·史密斯呼吁各国政府进一步研究面部检测技术如何在全球范围内实施。本周，他表达了同样的想法 - 只是这一次，这位高管正在召集技术供应商，以帮助解决技术问题，然后才变得过于普遍。从Facebook到Apple Animojis，面部识别已经相当普遍。但如果过去的一年告诉了我们什么，那就是世界各国政府迫不及待地想以更广泛的方式实施技术 - 而且很多科技公司都非常乐意提供帮助。史密斯指出了技术的三个潜在陷阱：有偏见的结果、侵犯隐私和大规模监视。美国公民自由联盟ACLU一直在第一点上提出危险信号，要求国会实施暂停监视技术。该组织发现，亚马逊的Rekognition软件错误地将国会议员的爆头与犯罪照片联系在一起。（TechCrunch）

最新政策

欧盟成员国和委员会共同努力推动欧洲制造的人工智能为了实施在2018年4月通过的人工智能战略，欧盟委员会今天提出了一项与成员国共同制定的协调计划，以促进欧洲人工智能的开发和使用。该计划提出了联合行动，以便在四个关键领域促进会员国，挪威，瑞士和委员会之间更密切和更有效的合作：增加投资，提供更多数据，培养人才和确保信任。加强协调对于欧洲成为世界领先的开发和部署尖端，道德和安全AI的区域至关重要。其中，到2019年中期，所有成员国都应制定自己的战略，概述投资水平和实施措施，这将纳入欧盟层面的讨论。

加拿大法国成立「国际人工智能小组」加拿大和法国已经成立了一个新的小组来研究人工智能（AI）对世界的影响，因为担心该技术可能被滥用。周四，加拿大总理贾斯汀·特鲁多和法国数字事务部长 Mounir Mahjoubi 在 G7 峰会上宣布了「国际人工智能小组」。「国际人工智能小组（IPAI）的使命是支持和指导负责任地采用以人为本，以人权、包容性、多样性、创新和经济增长为基础的人工智能，」宣读任务授权声明。「国际人工智能小组将以多利益相关方的方式促进与科学界，工业界，民间社会，相关国际组织和政府的国际合作。」

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