【AI每日播报】Jeff Dean回顾 Google Brain 2016：机器学习取得重大进展

最新推荐文章于 2025-02-18 11:07:42 发布
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本文汇集了近期智能科技领域的多项重要进展，包括无人驾驶汽车的概念展示、自动驾驶公交车在美国的应用、机器人服务从医疗领域延伸到宾馆业、特斯拉取消Autopilot的速度限制等。此外，还介绍了英特尔推出的BigDL分布式深度学习库、机器学习领域的全面书目推荐等内容。

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资讯

  1. 松下展示无人驾驶概念汽车：外观像泡泡 内部像小屋

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  3. 松下机器人冲出医院 开始在日本宾馆工作

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技术

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业界

  1. 麦肯锡：机器人替代人类工作的速度没预想的那么快

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声音

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关注
12.4 Hinton与Jeff Dean突破之作：稀疏门控MoE如何用1%计算量训练万亿参数模型？
yonggeit的博客
07-15 288
《稀疏门控MoE：Hinton与Jeff Dean的万亿参数突破》摘要： 2017年，Hinton与Jeff Dean提出的稀疏门控MoE技术解决了传统混合专家系统的两大瓶颈：通过可微分Top-K选择实现动态专家路由（仅激活1-2个专家），配合负载均衡约束和动态容量分配机制，在4000专家规模的测试中，将训练速度提升7倍（87 steps/sec）、显存占用降低85%（45GB）。该技术首次实现万亿参数模型训练，其门控公式$G(x)=\text{Softmax}(\text{TopK}(W_g\cdot x
12.1 从Hinton到Jeff Dean：混合专家模型30年演进史，如何引爆万亿参数AI时代？
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混合专家模型(MoE)经历了30年演进，从1991年Hinton的奠基性工作到2023年Jeff Dean团队引领的万亿参数时代。关键突破包括：2017年谷歌提出的稀疏门控MoEs，2021年Switch Transformer实现单专家路由，以及2022年GLaM模型展示的工业级应用价值。MoE技术使参数量与计算量解耦，在同等计算资源下，万亿参数MoE模型性能较密集模型提升3-4%。2023年Mistral AI的开源Mixtral 8x7B模型，标志着MoE技术进入实用化阶段。未来动态专家系统有望进一步
翻译：大型在线应用更快响应时间的实现方法——来自Google架构师 Jeff Dean
ahua186186的专栏
12-11 193
http://www.webusability.cn/from-google-jeff-dean-rapid-response-time-on-large-fanout-service-1521/
Google Brain去年干了太多事，Jeff Dean一篇长文都没回顾完
AI科技大本营
01-12 1440
编译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | Reason_W从AutoML、机器学习新算法、底层计算、对抗性攻击、模型应用与底层理解，到开源数据集、Tensorflow和TPU，Google Brain 负责人Jeff Dean发长文来总结他们2017年所做的工作。但写了一天，Jeff Dean也没覆盖到Google Brain在医疗健康、机器人、基础科学等领域的研究，他接下来打算把如
大型在线应用更快响应时间的实现方法——来自Google架构师 Jeff Dean（转）
soledede
05-01 403
《大型在线应用更快响应时间的实现方法》下载链接  fast-reponse-time-large-fanout-online-service   谭砚耘注：这是Google工程师Jeff Dean在2012年3月的演讲稿，英文的，我对要点做了简单的翻译，时间短，不太准确，有问题欢迎指出。 在架构更快的网站系统的方方面面，都有阐述。特别适合多节点输出的在线系统。国外的facebook go...
Just Works的力量——Google科学家Jeff Dean斯坦福大学演讲的启示
《程序员》官方BLOG
05-16 4309
MapReduce、BigTable等系统的创造者Jeff Dean通过对资源共享及其带来的响应时间波动问题、异步分布式随机梯度下降算法及其应用这两块主要内容的介绍，Jeff Dean深入展示了通用、简洁、Just Works系统的强大魅力。 在Google众多杰出的计算机科学家中，Jeff Dean可能是最知名的。这不仅是因为Jeff Dean设计的MapReduce和BigTable等系
AI 名人堂：Jeff Dean
xinzhaobuxuan的博客
12-08 1019
Jeff Dean于1968年7月出生于夏威夷，父亲是热带疾病研究员，母亲是医学人类学家。他从小就展现出对计算机的浓厚兴趣，甚至在高中时就开始为流行病学家编写数据收集程序。1990年，他以最优等成绩从明尼苏达大学计算机与经济学系取得学士学位。1996年，他在华盛顿大学获得计算机科学博士学位，之后加入了DEC公司的Western Research Lab工作。1999年8月，Jeff Dean加入了谷歌，成为早期第20号员工。Jeff Dean在谷歌的25年里，见证了谷歌从小公司成长为科技巨头的过程。
纵览机器学习前生今世，万字整理谷歌首席科学家 Jeff Dean 一小时演讲
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经过算法的改进和机器学习专用硬件的显著提升，我们现在能够构建比以往任何时候都更为强大的通用机器学习系统。演讲者| Jeff Dean整理 |王启隆自从 2017 年谷歌发表了题为 “Attention is All You Need” 的重磅论文，其中提出的“自注意力”这一革命性的概念成为 Transformer 模型的核心部分，引领了我们目前正在经历的 AIGC 革命。然而，当前的大模型领域...
Jeff Dean的传奇人生：超级工程师们拯救谷歌
喜欢打酱油的老鸟
12-10 5702
https://mp.weixin.qq.com/s/1Y8tbu0PHdfWYqmsZhQUOg   策划编辑 | Natalie 作者 | James Somers 译者 | 核子可乐 编辑 | Vincent, Natalie AI 前线导读： 在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。但实际上他们都忽视了 Jeff Dean 背后的...
2020机器学习框架走向大融合！Jeff Dean、PyTorch之父等展望AI大势
睡前人工智能共享实验室
01-07 948
2020年机器学习将如何发展？新年伊始，VentureBeat采访了包括谷歌AI负责人Jeff Dean、PyTorch创始人Soumith Chintala等5位来自顶尖科技公司的负责人，听听他们怎么说。 人工智能不再准备有一天改变世界，它正在改变世界。新年伊始，VentureBeat转向了AI领域最敏锐的头脑，重新审视了2019年取得的进步，并展望了机器学习在2020年将如何发展。 受...
Jeff Dean揭秘Google AI研究：大规模深度学习与智能系统构建
在这个关于"Jeff Dean在YC AI研讨会上的演讲"的PPT中，来自Google Brain团队的大师级人物Jeff Dean分享了Google在人工智能领域的前沿研究与进展。演讲的主题聚焦于"利用大规模深度学习构建智能系统"，展示了Google...
Jeff Dean揭秘大规模深度学习：TensorFlow在谷歌大脑项目中的应用
Google Brain团队是一个专注于长期人工智能研究的跨学科团队，结合了计算机系统和机器学习领域的专业知识。他们的研究既包含纯理论的机器学习探讨，也紧密围绕着机器人技术、语言理解、医疗保健等新兴应用领域展开。...
Jeff Dean 和 Noam Shazeer 对谈，在谷歌的 25 年：从 PageRank 到通用人工智能
只为分享
02-18 947
Jeff Dean 和 Noam Shazeer 交流。Jeff 是谷歌的首席科学家，在谷歌的 25 年里，他参与研发了现代计算领域众多极具变革性的系统，从 MapReduce、BigTable、TensorFlow、AlphaChip，到如今的 Gemini，成果数不胜数。
假装情侣匿名聊天室：体验即刻式浪漫
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 用户端：无需注册，用户进入后随机匹配异性进入聊天室。系统会随机分配房间、情侣头像及聊天话题，用户可发送自定义图片，还能通过输入法键盘输入并发送 emoji。当聊天室倒计时快结束时，用户可选择延长房间时间。聊天内容会经过过滤处理。 后台管理端：登录后台管理地址，账号为 admin，密码为 admin。后台可实时监控聊天情况，上传情侣头像和创建聊天话题，查看各房间的聊天记录。 安装步骤：将 anonymous_chat.sql 文件导入到 mysql 数据库中。修改 Application/chat/config.php 文件。 运行方式： Windows 服务器：只需双击 .bat 文件即可启动。 Linux 服务器：进入项目根目录，在终端输入命令以 debug（调试）方式启动，命令为 php start.php s。 注意事项：服务端可放置在服务器的任意位置，只要能成功运行即可。该系统同时支持 Windows 服务器和 Linux 服务器，但两者的运行方法有所不同。
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软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
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内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
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