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一. 用途:
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其中Fashion-MNIST已经成为机器学习基准数据集之一,在谷歌学术上拥有超过一千篇论文使用了该数据集。 技术咨委会(Technical Advisory Council)是LFAI技术策最重要的组成部分,其成员主要来自于各个公司的一线技术人员,用于把控开源项目的技术质量。 成功毕业的开源项目会获得Linux基金会资源和社区上的全力支持,每年也会获得LFAI基金会的现金资助。 虽然基金会下中国会员公司不占少数,不过以我几个月来的观察,国外公司在每次讨论时话题的参与度往往较国内友商更为积极。 我这里举一个开会时的小细节。LFAI基金会每次开视频会议的时候都会走一套固定的流程: 而是首先需要得到至少两个与会人赞成这个投票动议(to second this motion),然后才能向大家发起投票。 实际上,这套议事流程正是《罗伯特议事准则》(<Robert’s Rules of Order>)中的一部分,对于欧美西方国家的人来说可能在高中就已经学过并早已熟记于心,对于中国人来说相对比较陌生。 2.2 建立伙伴 这么一个简单的请求,很容易被遗忘在每天的繁忙工作中。但其实短短的一两句话几分钟的时间,为国际友商帮个小忙,可以展现出我们在基金会中开放友好的形象和外交技巧。 有些人可能管这个叫Advocacy或Evangelist。技术外交,简而言之,就是要让我们在国际上交到好朋友,形成联盟。我认为,外交不该只在危机来临时去突击,而需要贯彻到每天的日常中。 又比如:很多国际伙伴认为中国技术大多抄袭和跟风,中国企业对数据安全缺乏理解,这就需要有人站出来去演讲、去回答、去在圆桌会议中开诚布公的谈论。 2.3 走出代码,构建健康向善的AI生态 2019年9月,LFAI基金会下的Trusted AI子委会正式成立,旨在解决开源项目中的AI伦理冲突以及可信任、可解释性等诸多新问题。 我曾在德国学习生活工作近十年,欧洲这边对于AI伦理、隐私、数据保护问题的讨论一直持续不断。相信在欧洲生活过的朋友们,对于欧洲在社会责任感上的自觉性和技术伦理上的先行性也都是认可的。 “It’s just like eating soup. You European and western guys like eating soup before the main dish. We Chinese like eating soup after the main dish. Either way, we both like soup and we will eat it sooner or later.” 在结束之前,我还有个问题希望与大家讨论:我们到底需要怎么样的AI开源? 随着AI模型迭代速度越来越快,有些AI方向上的开源变成了占山插旗子:研究者将代码上传到Github上视作一个项目的终点而非起点,之后就不再去维护,而转向另一个山头。 AI模型更新的速度越来越快,每天都有新的模型刷榜。无论是机构开发者还是个人开发者(其实两者都一样,我还是前面的话,真正落实做事的是个人),你几杯咖啡下去熬个通宵能覆盖住几个新的模型,可是你能一直跟上今天AI模型的迭代速度么?你帽子扭到后面一咬牙说我跟得上,那么这些AI模型的底层依赖关系呢?他们背后需要的Tensorflow/Pytorch/cuda/驱动版本呢,这些你也需要在你的开源项目中进行版本管理么? AI研发领域已经不在是2013年以前的”从0到1”硬核创新和”从1到N”的应用创新并驾齐驱。在深度学习时代,越来越多的人转而投入到”从1到N”的应用创新上。他们会优化已有的算法和模型,在更好的知识融合,更广的应用领域、更多的服务受众、更快的部署速度上下功夫。而”从0到1”的硬核创新圈会变得非常小众。预训练模型的出现重新定义了AI研发的供应链。传统的机器学习下那种一两个团队全栈负责AI训练部署分发等以整条供应链的情景将会越来越少。大家更多的从供应链上游得到已预训练好的模型,然后去做预测时态下的工程优化。真正负责从零开始训练模型的人,会越来越少,哪怕是在大公司。一是训练成本的高速增加,二是我们也确实没必要那么多模型:通用的知识(比如语言中的语法、比如视觉中的颜色、反光、文理)一旦模型被掌握,往往是可以跨领域复用的。虽然计算架构层(CPU/GPU/TPU/NPU/FPGA)和框架层(Tensorflow/Pytorch)要么门槛高,要么已经是红海。但是面向客户面向应用的深度学习市场上仍然是一片蓝海,还有很多垂直领域的机会等着我们去挖掘。 最重要的,其实往往是你对开源的理解和信念:你是个理想主义者,那么你就会感染那些理想主义者与你一同前行;你是个注重细节的人,那么你项目中每一个小feature就会让那些在乎细节的用户津津乐道;你是个乐于助人的人,那么你所打造的社区就会感激你的无私付出。
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