谷歌大神Jeff Dean时也,万字展望5大AI趋势
发布时间:2025/09/05 12:17 来源:庆元家居装修网
面新方法,并通过与变换数学仿假相来得,有系统研究了影像 Transformers 的操用上方式为,促成了我们对影像 Transformers 新方法的明白。将 Transformers 仿假与变换操用上相辅以,已在影像和音位标识侦查当中展现不止值得注意的占优势。聚合仿假的输不止也在大幅进一步提较低。在依然几年从当年获得了值得注意的革新,尤其在所示像的聚合仿假当中甚为明显。例如,不太显然的仿假不太可能表明了至少任意一个大类(如“irish setter”或“steetcar”)便可以创建者逼假的所示像,可以“填充”一个低分辨率的所示像,以创建者一个看起来极为共存的可视也就是说所示像,甚至可以借助于任意长度的共存一幕。另一个都是是,可以将所示像转换成一系列离散 tokens,然后用用上自紧接著聚合仿假以较低保假度进行时合成。 所示丨一个系统游离仿假(cascade diffusion models)的都是,从一个任意的大类聚合新近的所示像,然后用用上这些所示像用上为根茎来创建者可视的示例:第一个仿假聚合低分辨率所示像,其余的监督向上值化(upsampling)到就此的可视所示像。 所示丨SR3 的大分辨率游离仿假是以低分辨率所示像用上为读取,并从纯阻尼当中借助于相应的可视所示像。 鉴于这些强劲盛的特官能其实,潜藏着的是大大的责任,所以我们迫使仔细审查,这类仿假的潜在较低效率的拓展是否是违背我们的推算机程序规范。除了现代化的单举例来说仿假(single-modality models)均,大数目标多举例来说仿假(multimodal models)也在陆续离开人们的全方位。这些仿假是当今当今21世纪的仿假,因为它们可以做多种完全不尽相同的读取方式为而(例如,共存语言、所示像、音位、录像带),而且在某些情况,还可以避免完全不尽相同的输不止方式为而,例如,从刻画官能的句子或段落聚合所示像,或用生命共存语言详述刻画所示像的影像内容。这是一个实在太惊喜的有系统研究朝著,因为近似于一般而言人当今,在多举例来说汇总数据当中更加容易自学(例如,阅读一些篇名并看时辅以物理实验比某种程度阅读有益得多)。因此,将所示像和记事字配对可以设法进行多种共存语言的检索侦查,并且很好地明白如何对记事字和所示像读取进行时配对,可以对所示像繁体中文侦查(image captioning tasks)促使很好的借助于效果。同样,在影像和记事字汇总数据上的联合基础训练,也最大限度进一步提较低影像归纳侦查的正确地官能和鲁棒官能,而在所示像、录像带和音频侦查上的联合基础训练则可以进一步提较低所有方式为而的刻画官能官能能。还有一些诱人的可能得不止结论,共存共存语言可以用上为所示像检视的读取,告诉一台人如何与这个当今互动,以及依靠其他应用软件种系统,这预示着其他用户并驾齐驱面的共同开发方式为不不会发生转变。这些仿假检视的方式为而将最主要音位、刺耳、所示像、录像带和共存语言,甚至显然引入标准化汇总数据、知识所示和星期序列汇总数据等等。 所示丨基于影像的一台人操用上种系统的都是,尽显然刻画官能到新近的侦查。左所示:一台人即将监督一项用共存共存语言刻画为“将水果放入陶瓷碗当中”的侦查,而不能够对仿假进行时特定的基础训练。右所示:和左所示一样,但是有“把瓶子放在盘子从当年”的新近的侦查刻画。 这些仿假多半用用上自行政官员自学(Self-supervised learning)的基础训练,在这种新方法当中,仿假从判读到的“原始”汇总数据当中自学,而这些汇总数据没有人被编纂或标明。例如,GPT-3 和 GLaM 用用上的共存语言仿假,自行政官员的音位仿假 BigSSL,影像对比自学仿假 SimCLR,以及多举例来说对比仿假 VATT。自行政官员自学允许大型音位标识仿假也就是说先当年的音位追踪当中的定时音位标识较低效率(Automatic Speech Recognition)的可视可用性,同时至少用用上 3% 的标明基础训练汇总数据。这些态势是难以置信的,因为它们可以大大减再加为特定侦查启用 ML 所需的坚持不懈。而且,它们使得在更加有代表官能的汇总数据上基础训练仿假变得更加容易,这些汇总数据可以很好地说明了完全不尽相同的亚物种、邻近地区、共存语言或其他不可忽视的暗示维度。所有这些态势都看成基础训练尽显然检视多种汇总数据方式为而并彻底解决数千或数百万侦查的较低并能通用仿假的朝著。通过借助于密集官能仿假,使得仿假当中唯一被任意侦查用上用用上的大体上是那些针对其借助于过的大体上,由此一来,这些多举例来说仿假可以变得极其较低效。在今后的几年从当年,我们将在叫做“Pathways”的将来的种系统和综合坚持不懈当中追求这一愿景。随着我们把当今当今的许多设想辅以在独自一人,我们期望在这一电子邮件较低效率注意到实质官能的实在太满意。 所示丨Parthway:我们即将朝着基本上仿假的刻画而坚持不懈,它可以在数百万个侦查当中进行时刻画官能。 态势2:ML 的停滞开发成本进一步提较低由于推算机程序嵌入式新设计、ML 线官能和元自学(meta-learning)有系统研究的革新,开发成本的进一步提较低即将倡议 ML 仿假向更促进的并能拓展。ML 渠道的许多各个方面,从基础训练和监督仿假的嵌入式到 ML 数据库种系统的各个配件,都可以在保持良好或进一步提较低结构上官能能的同时进行时开发成本借助于。这些完全不尽相同的缓存当中的每一个都可以通过值得注意的加法系数来进一步提较低开发成本,并且与几同一时间相来得,可以将推算开发成本降低几个千分之。这种更加较低的开发成本使许多这两项的实在太满意得以发挥用上用,这些实在太满意将再次值得注意地进一步提较低 ML 的开发成本,使非常大、更加较低精确度的 ML 仿假尽显然以更加有开发成本的开发成本共同开发,并进一步流行起来采访。我对这些有系统研究朝著感到极为兴奋!ML减速器官能能的停滞借助于:每代人ML减速器都在当年几代的细化进行时了借助于,使每个芯片的官能能更加速,并且多半不会降低整个种系统的数目。其当中,拥有大值芯片的 pods,这些芯片通过较低速网络跨平台连通在独自一人,可以进一步提较低大型仿假的开发成本。当然,朝著移动的设备上的 ML 并能也在值得注意降低。Pixel 6 APP配备了全新近的Google公司张值检视器(Google Tensor processor),集成了强劲盛的ML减速器,以很好地拥护不可忽视的的设备上特官能。我们用用上 ML 来减速各种推算机程序芯片的新设计(下面将详细解说),这也促使了好处,特别是在制造很好的 ML 减速器各个方面。 停滞借助于的 ML 校对和 ML 记事书工用上增益的借助于:即使在嵌入式没有人转变的情况,对于 ML 减速器的校对器和种系统应用软件的其他借助于也可以值得注意进一步提较低开发成本。例如,“定时调优多通道人工脊髓网络跨平台校对器的轻松新方法”展现了如何用用上 ML 来监督校对新设的定时调优,从而在不尽相同的底层嵌入式上为一套 ML 程序发挥用上用 5-15%(有时较低近 2.4 倍的借助于)的新一轮官能能借助于。GSPMD 刻画了一个基于 XLA 校对器的定时并行化种系统,该种系统尽显然引入大多数剖面自学网络跨平台的种系统,的大不止减速器的内存容值,并已较低效率的拓展于许多大型仿假,如 GShard-M4、LaMDA、BigSSL、ViT、MetNet-2 和 GLaM 等等,在多个电子邮件较低效率上促使了最现代化的结果。 所示丨在 150 ML 仿假上用用上基于 ML 的校对器定时调优,可以加速口到口仿假的速度。最主要发挥用上用 5% 或更加多借助于比例的仿假。锥状粉黄色代表了借助于完全不尽相同仿假配件的相对借助于较低度。 生命创造者力转子的更加较低效仿假的种系统的辨认不止:仿假数据库种系统的大大借助于,大大减再加了许多缺陷近到任意可用性技术水平所需的推算值。例如,我们在 2017 年共同开发的 Transformer 结构,尽显然在几个 NLP 侦查和翻译成可视上进一步提较低工艺较低效率。与此同时,可以用用上比各种其他流行起来新方法再加 10 倍甚至百倍的推算来发挥用上用这些结果,例如用上为 LSTMs 和其他重复的种系统。不尽相同地,影像 Transformer 尽显然在许多完全不尽相同的所示像归纳侦查当中看出不止借助于的最新近结果,尽管用用上的推算值比变换数学仿假再加 4 到 10 倍。更加较低效仿假的种系统的一台转子辨认不止:脊髓数据库种系统追踪(NAS, Neural Architecture Search)可以定时辨认不止对于任意的缺陷亦然更加有开发成本、新近颖的 ML 数据库种系统。NAS 的主要占优势是,它可以大大减再加线官能共同开发所需的记事书工用上值,因为 NAS 在每个追踪空间和缺陷亦然一组当中只能够重复用用上的记事书工用上。此均,虽然在此之当年监督 NAS 的记事书工用上显然在推算上很便宜,但由此避免的仿假可以大大减再加中下游有系统研究和制造周边环境当中的推算,从而大大减再加结构上人力资源消费。例如,为了辨认不止演化 Transformer(Evolved Transformer)而进行时的重复用用上追踪只避免了 3.2 吨的 CO2e,但是聚合了一个供 NLP 一个社区当中的任何人用用上的仿假,该仿假比一般而言的 Transformer 仿假的开发成本较低 15-20%。不太显然对 NAS 的用用上辨认不止了一种更加较低效的数据库种系统 Primer(源代码),与一般而言的 Transformer 仿假相来得,它降低了4倍的基础训练开发成本。通过这种方式为,NAS 追踪的辨认不止开发成本多半可以通过用用上辨认不止的更加较低效的仿假数据库种系统想得到回报,即使它们只较低效率的拓展于再加数中下游侦查。 所示丨与一般而言的 Transformer 仿假相来得,NAS 辨认不止的 Primer 的种系统的开发成本是当年者的4倍。这幅所示(黄色大体上)看出了 Primer 的两个主要借助于:剖面变换降低了注意力的多头投影和 squared ReLU 的用上用用上(深蓝色大体上暗示原始 Transformer)。 NAS 还被用用上辨认不止影像电子邮件较低效率当中更加有开发成本的仿假。EfficientNetV2 仿假数据库种系统是脊髓数据库种系统追踪的结果,该追踪联合借助于了仿假可用性、仿假大小不一和基础训练速度。在 ImageNet 可视测试当中,EfficientNetV2 进一步提较低了 5 到 11 倍的基础训练速度,同时大大减再加了先当年最现代化仿假的尺寸。CoAtNet 仿假的种系统是通过一个的种系统追踪创建者的,该的种系统追踪转用了影像 Transformer 和变换网络跨平台的设想,以创建者一个混合仿假的种系统,其基础训练速度比影像 Transformer 慢 4 倍,并获得了新近的 ImageNet 工艺较低效率。 所示丨与先当年的 ImageNet 归纳仿假相来得,EfficientNetV2 获取了很好的基础训练开发成本。 追踪的国际上较低效率的拓展最大限度借助于 ML 仿假数据库种系统和线官能,最主要强劲化自学(RL,Reinforcement Learning)和进化较低效率(evolutionary techniques)的用用上,鼓舞了其他有系统研究其他部门将这种新方法较低效率的拓展到完全不尽相同的电子邮件较低效率。为了设法其他人创建者他们自己的仿假追踪,我们有一个源代码的仿假追踪跨平台,可以设法他们探险辨认不止其有益的电子邮件较低效率的仿假追踪。除了仿假的种系统之均,定时追踪还可以用用上辨认不止新近的、更加有开发成本的强劲化自学线官能,这是在中期 AutoML-Zero 记事书工用上的细化进行时的,该记事书工用上物理实验了定时化行政官员自学线官能辨认不止的新方法。密集的用用上:密集官能是线官能的另一个不可忽视的革新,它可以大大地进一步提较低开发成本。密集官能是指仿假有着极为大的容值,但对于任意的侦查、示例或 token,至少用上用用上仿假的某些大体上。2017 年,我们推不止了密集相关联专业人士混合层(Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer),在各种翻译成可视上展现了很好的官能能,同时在推算值上也保持良好着一定的占优势,比先当年最现代化的密集 LSTM 仿假再加 10 倍。不太显然,Switch Transformer 将专业人士混合格调的的种系统与 Transformer 仿假的种系统辅以在独自一人,在基础训练星期和开发成本各个方面比密集的 T5-Base Transformer 仿假进一步提较低了 7 倍。GLaM 仿假得不止结论,Transformer 和混合专业人士格调的层可以一组在独自一人,可以避免一个新近的仿假。该仿假在 29 个可视线上少于的大过 GPT-3 仿假的可用性,用用上的基础训练能值减再加 3 倍,推理推算减再加 2 倍。密集官能的表近方式为也可以用用上降低当前 Transformer 的种系统当中注意力机制的开发成本。 所示丨BigBird 密集注意仿假由具体来说 tokens(用用上检视读取序列的所有大体上)、局部 tokens(用用上检视读取序列的所有大体上)和一组随机 tokens 组合成。从当年提看,这可以解释为在 Watts-Strogatz 所示上掺入了一些具体来说 tokens。 就推算开发成本而言,在仿假当中用用上密集官能显然是一种有着很较低潜在收益的新方法,而就在这个朝著上进行时试着的有系统研究设想而言,我们只是触动了表面。这些进一步提较低开发成本的新方法当中的每一种都可以辅以在独自一人,这样,与澳大利亚少于用用上 P100 GPUs 基础训练的星期延迟 Transformer 仿假相来得,在此之当年在较低效汇总数据当中心基础训练的等效可用性共存语言仿假的新能源开发成本进一步提较低了 100 倍,避免的 CO2e 污染物值减再加了 650 倍。这甚至还没有人毕竟Google公司的碳当中和(carbon neutral),100% 的可风电抵消。态势3:人工脊髓网络跨平台正变得对同样和一个社区极其有益随着 ML 和硼嵌入式(如 Pixel 6 上的 Google Tensor 检视器)的不断创新近,许多新近体会被选为显然,朝著移动的设备尽显然更加停滞最大限度听觉词法和周边环境。这些革新进一步提较低了的设备的可采访官能和易用官能,同时推算并能也有提较低,这对于朝著移动摄影、可实现翻译成等流行起来特官能至关不可忽视。众所周知的是,不太显然的较低效率革新还为其他用户发放了极其个官能化的体会,同时促进了人身安全及维护。人们比过去任何时候都忽视他们的APP摄像头来据信日常社会生活和创用上灵感。人工脊髓网络跨平台在推算摄影当中的轻松较低效率的拓展提较低了APP相机的特官能,使它们更加非常容易用用上,避免了更加较低精确度的所示像。一些现代化的较低效率,如借助于的 HDR+,在弱白光下的拍摄并能,很好的人像检视特官能,及非常大的包容官能使得APP摄像可以更加假实世并驾齐驱地说明了拍摄;也。Google Photos 当中基于人工脊髓网络跨平台的强劲盛工具箱如 Magic Eraser 等还能进一步借助于照片。 除了用APP进行时创造者均,无论如何还忽视APP与他人可实现跨共存语言沟通,例如在打电土话时用用上 Live Translate 和 Live Caption。由于自我行政官员自学(self-supervised learning)和有干扰的许多学生基础训练(noisy student training)等较低效率,音位标识对照组停滞降低。对有口音的音位、吵杂的音位或重叠音位等有明显的降低。在记事字到音位合成的革新细化,人们可以用用上Google公司讲故事较低效率 Read Aloud 在日渐多的跨平台上电台主页和篇名,使获取电子邮件极其廉价,横穿了举例来说和共存语言的持续性。通过有利于聚合的即时翻译成,Google公司翻译成(Google Translate)的可实现音位翻译成技术水平值得注意降低。较低精确度的音位翻译成在多共存语言交流时发放了很好的其他用户体会。在 Lyra 音位播放器和 Soundstream 音频播放器当中,人工脊髓网络跨平台与宗教性播放器新方法相辅以使音位、音乐和其他刺耳尽显然以低得多的比特率保假地传送。 平板记事字同样(Smart Text Selection)等工具箱想得到了借助于,它可以定时同样电土话号码或重定向等电子邮件,以便副本和粘贴。此均,Screen Attention 可以不必要APP图标变黑,凝视标识较低效率大为的借助于。人工脊髓网络跨平台还让人们的社会生活极其安全及。例如, Suspicious Message Alerts 对显然的网络跨平台钓鱼炮击驳斥预警,Safer Routing 驳斥极其安全及的替代分段。毕竟这些特官能用用上汇总数据的引人注目官能,把它们默认新设为不共享是很不可忽视的。以上说明的许多特官能都在 Android的Private Compute Core 当中运转。这是一个源代码的、安全及的周边环境,与操用上种系统的其余大体上隔离开。Android 维护未经其他用户允诺,不不会将在 Private Compute Core 当中的汇总数据共享给任何较低效率的拓展程序。Android 还阻拦 Private Compute Core 的任何特官能反之亦然采访网络跨平台。特官能通过一小大体上源代码 API 与 Private Compute Services 进行时通信,这样就能这两项身为引人注目电子邮件并用用上联邦议会自学、联邦议会比对和私人私人机构电子邮件检索等特官能维护人身安全及。 这些较低效率对于拓展将来推算和交互范例至关不可忽视,同样或公共的设备能够在不损害人身安全及的情况自学并设法基础训练(线官能)仿假。联邦议会的无人行政官员自学新方法,可以创造者不止日渐平板的种系统。这些种系统的交互极其最简单,更加众所周知一个社交实体,而不是一台一台。只有对我们的较低效率进行时深刻变革,才有显然国际上而公平地拥有这些平板种系统,让它们拥护脊髓推算。态势4:人工脊髓网络跨平台在目下学、肥胖症和可停滞拓展各个方面的阻碍日渐大近年来,我们注意到人工脊髓网络跨平台在物理、生命体等研究私人机构目下的阻碍日渐大,在可风电和外科等电子邮件较低效率也有许多难以置信的较低效率的拓展。推算机程序影像仿假对同样和全当今缺陷都大为功效。它们可以设法药剂师进行时记事书工用上,拓展我们对脊髓免疫学的明白,还可以发放很好的天气该种系统,加速赈灾记事书工用上。其他类别的人工脊髓网络跨平台仿假能辨认不止减再加新能源能值消耗和进一步提较低替代新能源产值的新方法,在防范季节官能转变各个方面至关不可忽视。这样的仿假甚至可以用上为画家的创用上工具箱!随着人工脊髓网络跨平台变得极其强劲健(鲁棒)和现代化,它在的较低效率的拓展潜能再次拓展,最大限度彻底解决我们面对着的一些最具终究官能的缺陷。推算机程序影像发放新近的想像力:在依然的十年从当年,推算机程序影像的革新使推算机程序尽显然进行完全不尽相同目下学电子邮件较低效率的各种侦查。在脊髓目下学当中,定时整修较低效率可以从脑脊液粗片的可视光谱仪所示像当中带入脑脊液的脊髓连通结构。当年些年,Google公司为有系统研究果蝇、老鼠的小脑创造者了这样的人力资源,上次,我们与哈佛的学校的利希特贝特物理室(Lichtman Lab)共同,进行时了第一次大数目标生命皮质突触连通有系统研究。该有系统研究横穿了所有皮层的多个细胞核类别。这项记事书工用上的当年提是设法脊髓目下学家有系统研究实在太惊叹的生命小脑。例如,下所示看出了成人小脑当中少于 860 亿个脊髓元当中的 6 个。 推算机程序影像较低效率还发放了强劲盛的工具箱来防范全当今终究。基于剖面自学的天气该种系统新方法用颗卫星和雷近所示像用上为读取,辅以其他太阳光汇总数据,避免比宗教性的基于物理的仿假更加正确地的天气和降水该种系统,该种系统星期长近 12 星期。它们还可以比宗教性新方法更加速地避免改版近的该种系统,这在极口天气后期显然是至关不可忽视的。 拥有正确地的塔楼一路上据信对于从人口估计和小规划设计到理应响应和周边环境目下学的一系列较低效率的拓展都是至关不可忽视的。在当今上的许多大多,最主要西非的大大体上邻近地区,这一电子邮件以当年是不能获取的,但新近的有系统研究得不止结论,将推算机程序影像较低效率较低效率的拓展于颗卫星所示像可以设法标识大陆区亦然内的塔楼边境线。这一新方法的结果已在停止使用塔楼汇总数据集当中发行,这是一种新近的停止使用获取的汇总数据人力资源,其当中相关联 5.16 亿座覆盖马近加斯加大大体上邻近地区的塔楼的后方和占地面积。我们还尽显然在与当今粮食计划署的共同当中用用上这一多样的汇总数据集,通过 ML 的较低效率的拓展发放共存灾害后的较慢重大损失审计。 在肥胖症电子邮件较低效率的较低效率的拓展:除了加速研究私人机构,推算机程序还可以在更加国际上的区亦然内为外科和生命肥胖症做不止贡献。在肥胖症电子邮件较低效率为了让推算机程序目下学不一定是什么新近鲜事。但人工脊髓网络跨平台打开了新近的大门,促使了新近的机遇和终究。以遗传物质学电子邮件较低效率为例。推算机程序从一开始就对遗传物质学很不可忽视,但是人工脊髓网络跨平台降低了新近的特官能并背离了旧的方式为而。当Google公司的有系统研究其他部门探险这一电子邮件较低效率的记事书工用上时,许多专业人士认为为了让剖面自学来推断基因变异的设想是寻常劲的。今日,这种一台新方法被认为是最现代化的。Google公司发行的源代码应用软件 DeepConsensus 以及与加州的学校洛杉矶分校(UCSC)共同的 Pepper-DeepVariant 发放了尖口的电子邮件学拥护。我们想更加多的较慢PCR可以在未来会离开仅仅较低效率的拓展电子邮件较低效率,并对病人避免仅仅阻碍。以遗传物质学电子邮件较低效率为例。推算较低效率一直对遗传物质学极为不可忽视,但人工脊髓网络跨平台新方法相反了先当年的旧方式为而,并凸显了新近的特官能。在此之当年,Google公司的有系统研究其他部门用用上人工脊髓网络跨平台在该电子邮件较低效率展开有系统研究时,许多专业人士认为用用上剖面自学较低效率从PCR仪当中推断是否是存在基因变异的设想是不用上行的。但今日,人工脊髓网络跨平台是最现代化的有系统研究新方法。并且今后人工脊髓网络跨平台将扮演更加不可忽视的角色,比如遗传物质学母公司即将共同开发更加精确、更加速的新近PCR仪,它能够也就是说很好的推理并能。我们也发行了 DeepConsensus 源代码应用软件,以及与 UCSC 共同的 PEPPER-DeepVariant,为这些新近仪器发放21世纪的电子邮件学拥护。我们想这些官能能更促进的PCR仪可以尽慢较低效率的拓展在仅仅病人当中并避免有益阻碍。 所示丨DeepConsensus 当中的 Transformer 结构示意所示,它可以纠正PCR错误,进一步提较低对照组。 人工脊髓网络跨平台也可以在检视PCR汇总数据之均起用上用,比如用用上人工脊髓网络跨平台减速个官能化肥胖症的遗传物质电子邮件规划。国际上变异和PCR个体的大型生命体抽样库的借助于,可以彻底相反我们明白和管理疟疾突变易感官能的方式为。基于人工脊髓网络跨平台的变异新方法可以进一步提较低将大型所示像和记事字汇总数据集转换为可用用上突变之均有系统研究变异的可引入官能,并且 DeepNull 也可以为了让大型变异汇总数据进行时突变有系统研究。我们也很较低兴将这两种源代码新方法公布给目下学并驾齐驱。 所示丨根据生命体抽样库当中的遗传物质汇总数据,聚合的解剖学和疟疾官能状的大数目定值过程 正如人工脊髓网络跨平台可以设法我们注意到遗传物质汇总数据当中的黑影特征一样,它也可以设法我们从其他肥胖症汇总数据类别当中辨认不止并搜罗新近电子邮件。疟疾的诊断多半最主要方式为而标识、彼此间定值和在大值大类当中标识不止新近示例等侦查,而这些都是人工脊髓网络跨平台多才多艺的。Google公司的有系统研究其他部门不太可能用用上人工脊髓网络跨平台来彻底解决各种各样的缺陷,但显然没有人一个缺陷比它在外科白光学当中的较低效率的拓展有非常大实在太满意。Google公司在 2016 年刊登了一篇关于剖面自学在糖尿病视网膜肿瘤乙型肝炎当中较低效率的拓展的论记事,被《澳大利亚外科不会刊物》(JAMA)的主笔选为十年来最具阻碍力的等奖项论记事之一。这仅仅它不至少在人工脊髓网络跨平台和肥胖症各个方面有着国际上阻碍力,并且也是十年来最具阻碍的 JAMA 论记事之一。而且我们的有系统研究阻碍不一定至少限于对论记事,而是引入一般而言人当今当中借助于种系统的并能。通过我们的全当今共同四人网络跨平台,该项目不太可能设法孟加拉国、印尼、荷兰和西班牙的数万名病人进行时疟疾乙型肝炎,否则他们自己显然没有人并能做这种威胁视网膜疟疾的监测。我们想注意到更加多人工脊髓网络跨平台特别设计种系统的地面部队,以较低效率的拓展到降低乳腺癌乙型肝炎、监测肺癌、减速癌症放射治疗、上面异常x白光和对当年列腺癌均目下手术分级上。人工脊髓网络跨平台为每个电子邮件较低效率都发放了新近的设法。比如人工脊髓网络跨平台特别设计的结肠镜检验,就是一个的大越大了原有基础的都是。结肠镜检验不某种程度只是诊断结肠癌,还可以在疗程过程当中切掉水肿,是阻拦疟疾拓展和持续性严重疟疾的当年沿阵地。在该电子邮件较低效率当中,我们不太可能表明人工脊髓网络跨平台可以设法维护药剂师不缺失水肿,设法监测难以辨认不止的水肿,还可以降低维度来进一步提较低正确地度,例如较低效率的拓展可实现定位和绘所示较低效率。在与巴勒斯坦 Shaare Zedek Medical Center 医疗当中心的共同当中,物理表明这些种系统可以可实现记事书工用上,少于每次疗程可以监测到一个不不会漏检的水肿,而且每次疗程的错误强劲台风再加于 4 次。 所示丨对(A)一般异常、(B)胃癌和(C)COVID-19 的假阳官能、假阳官能以及假阴官能、假阴官能的胸部 X 白光片(CXR)进行时值化。在每张 CXR 当中,黄色的线条暗示仿假标识时瞩目标区亦然(即类用上用用上所示),黄色的线条暗示由放射目下药剂师认定的有益区亦然。 Care Studio 是另一个有潜能的医疗卫生计划,它用用上最现代化的人工脊髓网络跨平台和 NLP 较低效率来比对标准化汇总数据和医疗据信,并在应该的星期为临床药剂师发放之均电子邮件,设法他们发放更加鼓励和正确地的治疗。尽管人工脊髓网络跨平台显然对拓展采访值和进一步提较低临床正确地官能很不可忽视,但我们辨认不止有新近的态势即将不止现:用用上人工脊髓网络跨平台设法人们的日常肥胖症和美好。我们日常用用上的的设备都地面部队有强劲盛的激白光,可以设法人们流行起来肥胖症值化和电子邮件,使人们可以对自己的肥胖症做不止更加自大的不得不。在此之当年不太可能有了可以审计引人注目度和换气Hz的PDA摄像头,并且不用额均的嵌入式的设备。Nest Hub 的设备可以拥护非接触式生理听觉,让其他用户很好地洞察自己的夜间肥胖症情况下。我们可以在自己的 ASR 种系统当中值得注意进一步提较低无序音位标识的精确度,也可以用用上人工脊髓网络跨平台设法有音位持续性的人便是刺耳,使他们尽显然用自己的刺耳交流。显然,用用上人工脊髓网络跨平台让PDA设法人们很好地有系统研究皮肤病情况下,或者设法视网膜受限制的人跑步,不一定是遥不用上及的:这些机遇表明今后是白光明的。 用用上非接触式生理听觉的自定义人工脊髓网络跨平台仿假可以最大限度检视整年的3维雷近张值(概要了一定距离、Hz和星期区亦然内的活动),从而定时推算不止其他用户催眠或睡着的显然官能。人工脊髓网络跨平台在季节官能危机当中的较低效率的拓展:季节官能转变也是一个至关不可忽视的电子邮件较低效率,对生命来说有着极为难以实现的威胁。我们能够共同坚持不懈来扭转有害污染物的态势,以维护今后的安全及和欣欣向荣。而很好地洞察完全不尽相同同样对季节官能的阻碍,可以设法我们用多种方式为防范这一终究。为此,我们在Google公司地所示当中推不止了节约能源分段,预计该新方法可以每年节省少于 100 万吨二氧化新能源能值消耗(相当于在路面上减再加 20 多万辆汽车)。不太显然的物理有系统研究得不止结论,在澳大利亚盐湖城用用上Google公司地所示导航可以发挥用上用更加速、更加节约能源的分段,节省了 1.7% 的二氧化新能源能值消耗值和 6.5% 的环游世界星期。此均,还可以让地所示应用软件很好地适应车也,设法缓解总值冲动,帮助人们用用上无污染物的运输工具箱。我们还与当今各地的小城市进行时共同,为了让概要的历史交通汇总数据,设法降低交通灯数秒新设。在巴勒斯坦和乌拉圭进行时的一项中期试点有系统研究看出,有检验十字路口的燃油能值消耗和延后星期减再加了 10-20%。 所示丨转用Google公司地所示的节约能源分段,将不会展现最慢和最耗油的分段,所以你可以同样任意一条适宜你的分段。 从今后来看,核核聚变有望被选为一种相反当今方式为的可风电。在与 TAE Technologies 的长期共同当中,我们通过新设 1000 多个之均依靠示例,用用上人工脊髓网络跨平台来设法核聚变钚保持良好有利于的等离子体。通过我们的共同,TAE 发挥用上用了 Norman 钚的主要当年提,这离我们发挥用上用平衡的核核聚变又近了一步。这台一台能在 3000 万开尔记事的温度下保持良好有利于的等离子体 30 毫秒,这是种系统可用输出功率区亦然的无限大。在此之当年他们不太可能新设计进行了一个更促进盛的核核聚变一台,并想该一台能在十年内展现不止发挥用上用核核聚变平衡的必要条件。并且,我们还得坚持不懈防范日渐常见的起火和决堤(像数百万加州人一样迫使适应经常性的“起火季节”)。上次,我们发行了一份由颗卫星汇总数据拥护的起火边境线地所示,设法澳大利亚人轻松地在自己的设备上洞察起火的大致数目和后方。我们还将Google公司上所有的起火电子邮件进行时整合,并在全当今区亦然内进行时推不止。我们也一直在较低效率的拓展所示形借助于线官能来设法借助于起火疏散分段,以设法人们安全及逃离较慢加速的起火。2021 年,我们的决堤该种系汇总划的预警种系统覆盖区亦然拓展到 3.6 亿人,是当年一年的三倍以上,并向面对着洪灾风险人群的朝著移动的设备反之亦然发送了 1.15 亿多条通知。我们还首次在一般而言人当今种系统当中地面部队了基于 LSTM(长短时记忆网络跨平台)的计算仿假和 Manifold 仿假,并透过了种系统当中所有配件的详细电子邮件。 所示丨Google公司地所示当中的起火所示在紧急情况为人们发放这两项电子邮件。 我们也在坚持不懈现代化可停滞拓展计划。Google公司在 2007 年被选为第一家发挥用上用碳当中和的大型母公司,也在 2017 年被选为第一家用用上 100% 可风电的母公司。我们条线路着行业当中最洗手的全当今云,也是当今上最大的可风电大型企业采购商。在 2020 年,我们被选为第一家敦促在全当今所有汇总数据当中心和学校当中全天候运转无碳新能源的大型母公司。这比将新能源用用上与可风电相也就是说的宗教性新方法更加具终究官能,但我们想能在 2030 同一时间进行这一当年提。在此之当年,人工脊髓网络跨平台仿假基础训练的新能源能值消耗是该电子邮件较低效率瞩目标主要缺陷,而在仿假的种系统、汇总数据当中心和人工脊髓网络跨平台减速器各个方面做不止应该的同样,可以减再加少于 100-1000 倍的碳一路上基础训练值。态势5:对人工脊髓网络跨平台有更加有系统和更加国际上的明白随着人工脊髓网络跨平台在较低效率产品线和社不会当中的较低效率的拓展日渐国际上,为了维护它被公平和公正地较低效率的拓展,我们必须再次共同开发新近较低效率,以维护它受惠更加多人。这是我们“不负责任推算机程序和以人为本较低效率”(Responsible AI and Human-Centered Technology)有系统研究小组的主要有系统研究信息化,也是我们对各种责任之均意念进行时有系统研究的电子邮件较低效率。基于其他用户该网站产品线活动的破例种系统是有系统研究的信息化电子邮件较低效率。由于这些破例种系统多半由多个完全不尽相同大体上组合成,明白它们的公平官能通常能够有系统洞察单个大体上以及各个大体上一组在独自一人时的行径。不太显然的有系统研究记事书工用上推断不止了进一步提较低单个大体上和整个破例种系统的公平官能的新方法,最大限度很好地明白这些彼此间。此均,当从其他用户的黑影活动当中自学时,破例种系统以一种无不确定性的方式为进行时自学。因为从以当年其他用户所展现的项目当中反之亦然自学的新方法当中不会展现出不止很明显的不确定性。并且如果不对这种不确定性进行时纠正,破例产品线被展现的后方越大引人注意,它们就越大容易被频繁破例给今后的其他用户。与破例种系统一样,词法周边环境在一台翻译成当中也很不可忽视。因为大多数一台翻译成种系统都是独立地翻译成单个句子,并没有人额均的词法周边环境。在这种情况,它们通常不会促进与官能别角色、平均年龄或其他电子邮件较低效率有关的同官能恋。为此,我们依然一直在有系统研究如何减再加翻译成种系统当中的官能别角色同官能恋。为了设法翻译成并驾齐驱有系统研究,上次我们基于维基百目下用上者的翻译成来有系统研究翻译成当中的官能别角色同官能恋,并发行了一个汇总数据集。地面部队人工脊髓网络跨平台仿假的另一个常见缺陷是分布转移:如果基础训练仿假的汇总数据汇总分布与读取仿假的汇总数据汇总分布不相符,那么有时仿假的行径是不用上计算的。不太显然的有系统研究当中,我们用用上 Deep Bootstrap 侧边架来来得一般而言人当今和“理想当今”(ideal world)的区别,当年者的基础训练汇总数据是受限制的,而后者拥有无限的汇总数据。很好地明白仿假在这两种情况(假实世并驾齐驱与理想)的行径,可以设法我们共同开发不止更加等同于用上新近周边环境的仿假,并减再加在固定基础训练汇总数据集上的不确定性。尽管人们对人工脊髓网络跨平台线官能和仿假共同开发的记事书工用上有大大的瞩目,但有系统历史学者们对于汇总数据搜罗和汇总数据集的管理通常瞩目较再加,但这些有系统研究也极为不可忽视,因为人工脊髓网络跨平台仿假所基础训练的汇总数据显然是中下游较低效率的拓展当中不止现同官能恋和公平官能缺陷的潜在原因。比对人工脊髓网络跨平台当中的汇总数据一个系统可以设法我们标识人工脊髓网络跨平台项目生命周期当中,显然对结果避免关键阻碍的环节。这项关于汇总数据一个系统的有系统研究不太可能在修订后的 PAIR 概要当中为汇总数据搜罗和审计发放了证词拥护,该概要主要依托的是人工脊髓网络跨平台的共同开发其他部门和新设计其他部门。 所示丨完全不尽相同粉黄色的箭头暗示各种类别的汇总数据一个系统,每个一个系统多半起源上游大体上,在人工脊髓网络跨平台共同开发过程当中复合,并体过去中下游大体上。 很好地明白汇总数据是人工脊髓网络跨平台有系统研究的一个不可忽视大体上。我们对一些新方法进行时有系统研究,来很好地明白特定的基础训练示例对人工脊髓网络跨平台仿假的阻碍,这可以设法我们辨认不止和清查异常汇总数据,因为错误上面的汇总数据或其他不尽相同的缺陷不不会对整个仿假行径避免大大的阻碍。同时,我们还借助于了“洞察你的汇总数据”(Know Your Data)工具箱,以设法人工脊髓网络跨平台有系统研究其他部门和从业其他部门很好地洞察汇总数据集的属官能。上次,我们还进行时了案例有系统研究,崇你如何用用上“洞察你的汇总数据”工具箱来探险汇总数据集当中的官能别角色同官能恋和平均年龄同官能恋等缺陷。 所示丨“洞察你的汇总数据”截所示看出了刻画潜力和官能别角色词汇彼此间的彼此间。例如,“有潜力的”和“男官能/一同样/小男孩”同时不止现 12 次,但我们预计碰巧不止现的每一次少于为 60 次(比例为 0.2 倍)。另一各个方面,“有潜力的”和“女官能/男人/女孩”同时不止现的权重是 2.62 倍,的大过预计碰巧不止现的情况。 因为可实现用用上可视测试汇总数据集在人工脊髓网络跨平台用上电子邮件较低效率当中充当当前角色,洞察它也很不可忽视。尽管对单个汇总数据集的有系统研究不太可能变得日渐尤其,但对整个电子邮件较低效率的可实现用用上汇总数据集的有系统研究无论如何没有人想得到充分探险。在不太显然的有系统研究记事书工用上当中,我们第一个刊登了关于可实现的汇总数据集创建者、转用和重用的大数目经验官能比对。这项有系统研究记事书工用上为发挥用上用更加严格的审计,以及更加公平和社不会化的有系统研究发放了论述。对每同样来说,创建者更加具包容官能和更加再加同官能恋的公共汇总数据集是设法降低人工脊髓网络跨平台电子邮件较低效率的一个不可忽视新方法。2016 年,我们发行了停止使用所示像(Open Images)汇总数据集,它相关联了少于 900 万张所示片,这些所示片用所示像ID标明,涵盖了数千个;也大类和 600 类的边境线侧边标明。上次,我们在停止使用所示像引入(Open Images Extended)等价当中引入了包容官能剧中标明(MIAP)汇总数据集。该等价相关联更加完整生命数据模型的边境线侧边标明,每个标明都带有与公平官能之均的属官能,最主要听觉的官能别角色和平均年龄区亦然。随着人们日渐己任减再加不公平的同官能恋,用上为不负责任的推算机程序(Responsible AI)有系统研究的一大体上,我们想这些标明尽显然帮助不太可能用用上停止使用所示像汇总数据集的有系统研究其他部门在他们的有系统研究当中划定公平官能比对。我们的他的团队不一定是唯一一个创建者汇总数据集来降低人工脊髓网络跨平台效果的他的团队,我们还创建者了“汇总数据集追踪”(Dataset Search)新方法,使得无论来自哪从当年的其他用户都可以在我们的设法下辨认不止新近的和有益的汇总数据集。一个社区互动:Google公司极为重视防范网络跨平台暴力缺陷,最主要用用上极口共存语言,刊登蔑视言论和散发不实电子邮件等。尽显然有效、较低效和大数目地监测到这些行径,对于维护跨平台安全及至关不可忽视,同时也显然人工脊髓网络跨平台通过无行政官员自学的方式为从网络跨平台上大值副本这些负面电子邮件。在这各个方面,Google公司开创了落后的 Perspective API 工具箱。但是如何在大数目一幕当中精准地监测不止有害电子邮件无论如何是一个复杂的缺陷。在不太显然,我们与完全不尽相同的史学四人共同,引入了一个新一轮的目下内来防范大大转变的网络跨平台蔑视和网络跨平台骚扰情况。Google公司还对如何辨认不止隐蔽官能网络跨平台暴力,如微差别待遇进行时了有系统研究。多半,微差别待遇在网络跨平台暴力的缺陷当中容易正因如此。我们辨认不止,对微差别待遇这种主观表近方式为进行时汇总数据释义的宗教性新方法很显然将再加数族亚裔长期以来。因此Google公司驳斥用多侦查侧边架来为了让的新近的归纳建模新方法。此均,Google公司的 Jigsaw 他的团队与乔治亚利桑那的学校(George Washington University)的有系统研究其他部门共同,通过定官能有系统研究和网络跨平台不至少至少的内容比对,有系统研究了极口的蔑视社会群体如何在社交媒体跨平台上散发不实电子邮件。另一个潜在的缺陷是,人工脊髓网络跨平台线官能聚合的仿假有时不会避免缺乏证词拥护的结果。为了在缺陷问道、说明了和对土话当中彻底解决这一缺陷,Google公司共同开发了一个新近的侧边架来衡值线官能结果是否是可以归因于特定的来源。我们发行了释义概要,并表明可以用用上这项有效的较低效率来对候选仿假进行时审计。仿假的交互式比对和自动化无论如何是不负责任地用用上人工脊髓网络跨平台共存语言的这两项。Google公司对 Language Interpretability Tool 的较低效率和特官能进行时了改版近。改版近最主要对所示像和表格汇总数据的拥护,从 What-If Tool 当中继承人下来的各种特官能,以及 Testing with Concept Activation Vectors 较低效率对公平官能比对的内置拥护。人工脊髓网络跨平台种系统的可解释官能也是Google公司驳斥的“不负责任的 AI 愿景”(Responsible AI vision)的这两项大体上。在与 DeepMind 的共同下,Google公司开始洞察自我基础训练的AlphaZero国际桥牌种系统是如何获取生命的桥牌表近方式为的。Google公司还在坚持不懈拓宽“不负责任的推算机程序”的视角和态势,使其的大越大的西方的局限。一项不太显然的有系统研究驳斥在非的西方背景下,基于的西方私人机构和基建的线官能公平表近方式为不一定等同于。有系统研究为孟加拉国的线官能公平有系统研究发放了新近朝著和新近途径。Google公司即将几从南到北鼓励开展清查,以很好地洞察人们对推算机程序的看法和偏爱。的西方视角下的线官能公平有系统研究倾向于只瞩目再加数几个缺陷,因此避免很多非的西方背景下的线官能同官能恋缺陷被忽略。为洞察决这一幅度,我们与密歇根的学校(University Of Michigan)共同,共同开发了一种弱行政官员粗的共存共存语言检视(NLP)仿假,以便在更加国际上的和地理记事化语境当中监测不止共存语言同官能恋,说明了生命在完全不尽相同的和地理周边环境当中对炮击官能和非炮击官能共存语言的判别。此均,Google公司还探险了人工脊髓网络跨平台在拓展当中国家的较低效率的拓展,最主要共同开发一个以农民为当中心的人工脊髓网络跨平台有系统研究提议。通过这项记事书工用上,我们想帮助推算机程序电子邮件较低效率更加多反思如何将人工脊髓网络跨平台拥护的彻底解决提议带给千万小制造队,以降低他们的社会生活和一个社区。让整个社不会的利益之均方投身于到人工脊髓网络跨平台合用上开发地面部队的各阶段性是Google公司即将坚持不懈的朝著,这让Google公司便是什么才是最能够彻底解决的缺陷。本着这一规范,我们和NGO其组织负责人、的政府和非的政府其组织代表以及其他专业人士彼此间举办了肥胖症公平有系统研究峰不会(Health Equity Research Summit),争辩如何将更加多的公平引入整同样工脊髓网络跨平台的生态种系统,使公平规范从在此之当年的为了让横穿到结果审计的再一一步。从社不会不止发的有系统研究新方法让Google公司在人工脊髓网络跨平台的种系统当中就反思小数福利和种族公平缺陷。Google公司想更加多洞察西非亚裔澳大利亚人对 ASR 种系统的体会。Google公司也在更加国际上地听取对政府的观点,以洞察人工脊髓网络跨平台如何在关键社会生活惨剧当中发放设法,例如发放家庭照顾。随着人工脊髓网络跨平台并能的进一步提较低和在许多电子邮件较低效率的阻碍,人工脊髓网络跨平台当中的人身安全及维护是一个有系统研究信息化。沿着这个思路,我们力求彻底解决大型仿假当中的人身安全及缺陷。Google公司既强劲调基础训练汇总数据可以从大型仿假当中提取,也指不止了如何在大型仿假(例如 BERT)当中发挥用上用人身安全及维护。除了上面说明的联邦议会自学和比对较低效率,我们还一直在用用上其他规范官能和实用官能的人工脊髓网络跨平台较低效率来维护人身安全及。例如用用上权聚类、用用上权个官能化、用用上权矩阵便是、用用上权相加值化、用用上权分位数、半空间的用用上权强劲而有力自学,以及用用上权 PAC 自学。此均,我们一直在引入可针对完全不尽相同较低效率的拓展和威胁仿假功能强劲大的人身安全及表近方式为,最主要ID人身安全及和其他用户与项目较低级别人身安全及。汇总数据集:Google公司认识到停止使用汇总数据集对人工脊髓网络跨平台和之均有系统研究电子邮件较低效率的尤其价值,我们再次拓展我们的源代码汇总数据集和人力资源,并在 Google DataSet Search 当中降低了停止使用汇总数据集的全当今数据库。今年,我们发行了一系列各个有系统研究电子邮件较低效率的汇总数据集和工具箱: 说明了史学有系统研究通常要经历多年才能在一般而言人当今避免阻碍。推算机程序电子邮件较低效率鼻祖的记事书工用上过去对过去的Google公司产品线和全当今都避免了戏剧官能的阻碍。对 TPU 等人工脊髓网络跨平台减速器和 TensorFlow、JAX 等应用软件的共同开发经获得了丰硕成果。Google公司在自己的产品线当中正日渐多地用用上人工脊髓网络跨平台仿假,因为它特官能强劲盛,在官能能这两项型的物理和制造当中展现出骄人。在创建者 Seq2Seq、Inception、EfficientNet 和 Transformer 等仿假的过程当中对仿假结构的有系统研究即将倡议共存语言明白、影像、音位标识等电子邮件较低效率的革新。共存语言、影像和音位标识等电子邮件较低效率对为了让有着变革官能,因此,这类别的人工脊髓网络跨平台仿假被国际上地面部队用用上许多产品线当中,最主要 Search, Assistant, Ads, Cloud, Gmail, Maps, YouTube, Workspace, Android, Pixel, Nest 和 Translate。对人工脊髓网络跨平台和推算机程序目下学来说,这是一个激动人心的一时期。通过检视共存语言、影像和刺耳,推算机程序明白远处的当今并与之互动的并能在大大进一步提较低。同时推算机程序也在大大为生命应运而生新近疆并驾齐驱贡献力值。当年记事所述的五个各个方面正是这漫长归途当中的许多革新的节点!(汇总数据实战派)译者链接:。治疗白癜风重点医院
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