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Docker正式支持苹果M1芯片了:速度更快,运行更安静

机器之心报道编辑:小舟、泽南在苹果 M1 的 MacBook 上安装 Docker 这个大坑,终于被官方填上了。今天发布的新版本 Docker Desktop,正式宣布支持苹果 M1 芯片的 Mac 电脑。Docker 是一种颇受软件开发者喜爱的开放平台,用于开发、交付和运行应用。它可以让开发者把应用及其依赖打包到一个轻量级、可移植的容器中,而容器完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 App), 更重要的是容器性能开销极低。Mac 曾长期使用英特尔的处理器,支持 x86 架构。但 M1 芯片使用 ARM 的精简指令集,原生不支持运行基于 x86 架构设计的软件。此前 Docker 可以借助苹果的 Rosetta 运行,现在 Docker Desktop 支持苹果 M1...

全球首个人猴嵌合体胚胎:中外学者联合构建,研究登上《细胞》杂志

机器之心报道编辑:蛋酱、维度这是一个「可怕」的科学研究,也是一个很有意义的工作。4 月 15 日,一组中外科学家在权威学术期刊《细胞》上发表文章,宣布全球首个人-猴嵌合体胚胎出世,其在实验室中进行了长达 20 天的生长。科学家们表示,这种有争议的做法可以帮助人们开发全新的疾病治疗方法,并为器官移植找到新方向。论文链接:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00305-6?utm_source=EA#%20这项研究由昆明理工大学和加州索尔克生物研究所基因表达实验室等机构联合发布,其中一作及通讯作者之一为昆明理工大学教授谭韬,另一位通讯作者 Juan Carlos Izpisua Belmonte 则为干细胞领域知名且颇具争议的科学家。左:谭韬(Tao...

Python 3.10来了,switch语法终于出现

机器之心报道编辑:陈萍不用再自己琢磨如何实现 switch 功能了。对于从事数据科学和人工智能领域的人们来说,Python 是大家的首选编程语言。根据最近的一项调查,27% 的程序员开发职位要求掌握 Python 语言,今年年初这一数字还只是 18.5%。Python 流行的原因在于其拥有非常直观的能力:这门语言拥有大量的库、足够高的生产效率,还相对易于学习。去年 10 月,Python 的 3.9 版正式发布了,从字典更新 / 合并到添加新的字符串方法,再到 zoneinfo 库的引入,Python 3.9 添加了许多新特性.Python3.10 的第二个 alpha 版本也已于去年 11 月初发布,相比于不久前发布的 3.9 版本,新版本对类型注释扩展、zip、位计数、字典映射又有了新的改进。就在昨天,Python...

一次搞定实操技能与技术升级,这场亚马逊云科技 AI 服务分享等你来看!

自上个世纪 50 年代开始,人类对于人工智能的想象就从未停止。60 多年后,人工智能技术和场景融合,逐步驱动企业转型和业务增长,人工智能带来的 “头雁” 效应不断凸显,AI 成为当前开发者重点关注的技术领域之一。尽管开发者对于 AI 开发的热情高涨,但是在实际开发中,仍面临着诸如专业知识匮乏、优质学习资源难觅、交流渠道狭窄等现实困境。那么,如何摆脱这些问题,让开发变得事半功倍呢?选择合适的 AI 服务就可以轻松玩转 AI 开发!为帮助开发者轻松上手 AI 开发,为开发者提供多种资源助力。4 月 20 日晚 19:00,亚马逊云科技解决方案架构师张贝贝将以「亚马逊云科技 AI 服务助力开发者快速创新」为主题,带来亚马逊云科技 AI 服务实现多种功能的 Live Coding,详细解读亚马逊云科技...

线上分享 | 超越卷积、自注意力:强大的神经网络新算子「内卷」解读

在神经网络架构的快速发展中,卷积始终是深度神经网络的核心组件。从技术角度来看,卷积核从经典图像滤波方法中汲取灵感,具有两个显著的特性,即空间不变性和通道特异性。从效果来看,空间不变性可以实现参数共享和平移等变性,通道特异性允许卷积核收集不同通道中编码的多样化信息。但应看到,卷积并不完美,也存在着一些固有的缺陷。一方面,尽管空间不变性与空间紧凑性的结合在提高效率和平移等变性方面发挥作用,但导致卷积核失去了适应不同空间位置多样化视觉模式的能力。局部性(locality)也限制了卷积的感受野,难以一次性地捕获长距离空间交互关系。另一方面,即使是很多成功的深度神经网络,其卷积滤波器内部也存在着明显的通道间冗余,导致我们有可能减少卷积核在不同通道中的特异性而不明显影响其表达能力。针对这些问题,来自港科大、字节跳动...

霸榜多个CV任务,开源仅两天,微软分层ViT模型收获近2k star

机器之心报道编辑:维度屠榜各大 CV 任务的微软 Swin Transformer,近日开源了代码和预训练模型。自 2017 年 6 月谷歌提出 Transformer 以来,它便逐渐成为了自然语言处理领域的主流模型。最近一段时间,Transformer 更是开启了自己的跨界之旅,开始在计算机视觉领域大展身手,涌现出了多个基于 Transformer 的新模型,如谷歌用于图像分类的 ViT 以及复旦、牛津、腾讯等机构的 SETR 等。由此,「Transformer 是万能的吗?」也一度成为机器学习社区的热门话题。不久前,微软亚研的研究者提出了一种通过移动窗口(shifted windows)计算的分层视觉 Transformer,他们称之为 Swin Transformer。相比之前的 ViT...

飞桨分布式训练又推新品,4D混合并行可训千亿级AI模型

机器之心发布机器之心编辑部最近,飞桨提出了4D混合并行策略,以训练千亿级稠密参数模型。近几年,深度学习领域的开发者们对模型效果的追求愈演愈烈,各大榜单纪录不断刷新,而这个现象的背后都有着 “大规模训练” 的身影。简单来说,就是使用大规模的数据或大规模参数量的模型来做训练。大规模的数据可以让模型有足够的 “教材” 用于 “学习”,而大规模的参数量则可以让模型“学习能力” 更强,更容易 “学习” 到“教材”中的“知识”。在数据和参数规模增长的过程中,常规的单机训练由于硬件资源的限制渐渐显得捉襟见肘,而分布式训练则成为了广大开发者的必然选择。所谓分布式训练,就是使用多台机器共同完成训练任务,这其中涉及多机任务拆分、集群训练资源配置、平衡训练速度和收敛速度、弹性训练与容错等多项重要技术,同时也是各大深度学习框架彰显技术实力的重要...

第一个世界量子日,量子计算大牛Scott Aaronson获颁ACM计算奖

机器之心报道编辑:蛋酱在首个「世界量子日」这天,ACM 将 2020 年度计算奖颁给了量子计算先驱 Scott Aaronson。刚刚,理论计算机科学家、UT Austin 教授、量子计算先驱 Scott Aaronson 因其「对量子计算的开创性贡献」被授予 2020 年度 ACM 计算奖。在获奖公告中,ACM 表示:「量子计算的意义在于利用量子物理学定律解决传统计算机无法解决或无法在合理时间内解决的难题。Aaronson 的研究展示了计算复杂性理论为量子物理学带来的新视角,并清晰地界定了量子计算机能做什么以及不能做什么。他在推动量子优越性概念发展的过程起到了重要作用,奠定了许多量子优越性实验的理论基础。这些实验最终证明量子计算机可以提供指数级的加速,而无需事先构建完整的容错量子计算机。」ACM...

拼写、常识、语法、推理错误都能纠正,云从提出基于BART的语义纠错方法

机器之心发布机器之心编辑部云从科技语音组提出了一种基于 BART 预训练模型的语义纠错技术方案,它不仅可以对 ASR 数据中常见的拼写错误进行纠正,还可以对一些常识错误、语法错误,甚至一些需要推理的错误进行纠正。近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在 ASR 转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展,基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。本文提出的语义纠错系统分编码器和解码器两个模块,编码器着重于理解 ASR 系统输出文本的语义,解码器的设计重在使用规范的词汇重新表达。论文链接:https://arxiv.org/abs/2104.05507引言文本纠错是一项提升...

AutoML编译器、AI框架、Java搞AI,这场开源开放技术专场是为AI开发者量身定制的

近年来,以机器学习、深度学习为核心的AI技术得到迅猛发展。新一波的AI浪潮,为各行业带来了创新活力,助推数字化转型升级。而开源开放,成为了促进人工智能领域发展的关键因素。正是因为学界和业界参与者把自己前沿的算法、模型以及开发框架持续的开放给社区,整个AI圈才能够及时共享信息,掌握最新技术,推动前沿研究。如今,开源开放已成为全球人工智能领域的共识。除了学术界,亚马逊云科技等各大科技厂商贡献了极大的力量,通过开源这种方式,鼓励协作和资源共享,极大的降低了机器学习开发的成本,解决难题与挑战。现在,有一场科技盛会,让广大AI开发者们能够进一步了解亚马逊云科技是如何拥抱开源的。在4月22日举办的《建新 · 见智——2021 亚马逊云科技 AI 在线大会》(INNOVATE 2021)上,亚马逊云科技专门设立了主题为「开源开放与前沿趋势」的分会场,欢迎AI开发者积极报名,一起了解编译器、图神经网络等开源技术。识别二维码,免费报名看直播(点击阅读原文也可直达):「开源开放与前沿趋势」分会场开源开放与前沿趋势分会场聚集了多位来自亚马逊云科技、亚马逊上海人工智能研究院、百度的技术专家和工程师,他们将分享围绕深度学习框架、深度学习编译器、自动机器学习、图...

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