【AI TOP 10】今日头条首次公布算法;马云“认真考虑”在港上市;高通收购恩智浦获欧盟批准

简介: 马云近日称将“认真考虑”在香港上市;今日头条首次公布算法原理;高通收购恩智浦已获欧盟批准;AI成为直播答题“作弊”辅助工具;索尼发布新款AI狗,价格约为1.2万元人民币。

产业要闻

  • 阿里巴巴:马云称将“认真考虑”到香港上市
  • 今日头条:首次公布算法原理 称并非一切交给机器
  • 中国移动咪咕和科大讯飞联手推出首款全语音AI耳机
  • AI成为直播答题“作弊”工具
  • 芯片史上最大收购案:高通收购恩智浦已获欧盟批准
  • 比特大陆在瑞士成立分公司
  • 索尼发布人工智能机器狗"aibo"

融资新闻

  • 人工智能翻译平台Unbabel获微软、Salesforce等公司2300万美元融资

AI开发者

  • 神经网络预测具有高流动风险的员工,准确率约96%

1、马云称将“认真考虑”到香港上市

英媒称,阿里巴巴创办人马云表示,该公司将会“认真考虑”在香港上市,对香港特首的邀请作出回应。

据路透社上海1月9日报道,阿里巴巴一名发言人表示,马云8日在香港举行的一场活动上做出上述表态。马云的谈话内容是由《南华早报》率先披露的。此前香港决定允许双重股权结构股票上市。

香港特区行政长官林郑月娥在该场活动发表谈话时表示,她希望阿里巴巴考虑返回香港挂牌。

根据阿里巴巴提供的文字稿,马云在回应林郑月娥的谈话时表示,“……敢这样讲话是一种强大的commitment(承诺),我们一定会认真考虑香港这个市场。”


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阿里巴巴发言人表示,关于香港上市计划可能涉及的内容,目前没有进一步的细节。

早在2013年9月,阿里巴巴所主张的“合伙人”方案被港交所拒之门外,后远赴美国上市。目前阿里巴巴在纽交所的市值逼近5000亿美元,为全球前六位的上市公司。

2、今日头条首次公布算法原理 称并非一切交给机器

昨日,今日头条召开了一场旨在推动整个行业来问诊算法、建言算法的分享交流会。在会上,今日头条首次对外公布了自己的核心算法。

资深算法架构师、中国科学技术大学计算机博士曹欢欢,在今日头条总部带来了题为《让算法公开透明》的分享,面向行业公开算法原理,消除社会各界对算法的一些误解,同时接受意见和建议。

曹欢欢博士在现场分享了今日头条推荐算法的基本原理,并详细介绍了算法模型设计维度与策略。包括如何在线训练大规模推荐模型,典型召回策略的设计方法,多目标如何融合等核心问题。此外,他还重点讲解了今日头条的内容安全机制及相关举措,公开了风险内容识别技术以及泛低质内容识别技术。

他表示:“算法分发并非是把所有决策都交给机器,我们会不断纠偏,设计、监督并管理算法模型。希望这次分享能让更多的人理解算法,并共同参与到算法模型的制定中来,以改善算法,更好的为用户服务,让算法为社会创造更大的价值。”

此外,今日头条此前还宣布与密歇根大学联合成立AI反谣言研究联盟,通过人工智能技术,联手打造反谣言全球技术平台。由梅俏竹教授率领的美国密歇根大学团队,将与今日头条旗下人工智能实验室和媒体实验室通力合作,致力于用新技术打击谣言和虚假低俗信息。未来,双方将加大研发力度,推进内容推荐平台更加智能的谣言识别。

通过更广泛的信息自动抓取和更深入的语义学习,理解复杂的模式,提升自然语言处理(NLP)的能力,提高自动谣言识别模型准确率。与此同时,双方还将研究内容推荐平台新的谣言传播机制,构建AI谣言识别标准,将人工智能技术应用落地于反虚假信息场景。

3、中国移动咪咕和科大讯飞联手推出首款全语音AI耳机

中国移动咪咕发布了“全球首款全语音人工智能耳机”莫比斯Mobius。它基于咪咕内容和科大讯飞技术为核心,聚合语音操控,中英翻译,心率监测,健身指导,日程管理,出行导航,路线规划、音乐听书等功能。

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据介绍,该耳机莫比斯Mobius,是以德国数学家的名字命名,寓意将“无限”科学的概念应用到生活。耳机共有四大亮点功能,分别是全语音交互对话、智能操控语言翻译、心率监测健康指导及出行导航路线规划。

依托咪咕内容资源,它集成了咪咕系海量正版有声内容,超过1700万首歌曲、70万集20万小时高清有声内容,涵盖原创、职场、经管、励志、少儿、悬疑、国学、军事、评书、资讯等84个分类,带着耳机不只用来听歌。

目前,莫比斯耳机在京东众筹进行中,并将在2018年1月18日结束,单套耳机的众筹价格为699元。

4、AI成为直播答题“作弊”工具

近来,直播答题赢奖金异常火爆。不到半月,模式迅速进入百万级——单场在线人数破百万、奖金额度破百万。各大平台纷纷入场,用提升奖金额度、拉明星助战等方式争夺用户。

为了能够全部答对12道题,平分数额庞大的奖金,参赛者开始想方设法提高自己答题的正确率。其中有些答题者利用了科技的力量。比如程序员杨松(化名)。杨松曾像多数人一样,尝试通过百度搜索来获得题目的正确答案,但他发现这个过程消耗的时间远远超出答题时间于是,他花了3个小时用Python写了一款能够在网站上自动检索答题信息的程序。

杨松说,他设计的程序能将准确率提升到90%。程序可以识别图片中的文字内容(问题和选项),然后通过百度进行搜索关键字出现的次数,最后将统计的信息展示出来。“你只要有一张复活卡,基本就能通关。”杨松说,“游戏也从知识问答变成了手速游戏。”目前,两轮测试帮助他获得了超过20元的奖金。

在电商平台上也有出售类似辅助工具的店家,但相关店面并不多。根据店家介绍,这款辅助App可以自动识别语音,帮助买家自动搜索相关信息、节约时间,买家需要下载后才能使用。

5、高通收购恩智浦已获欧盟批准

据金融时报报道,高通公司已获欧盟批准,下周将以470亿美元的价格收购荷兰公司恩智浦半导体(NXP)。这意味着芯片行业中最大的一笔交易即将完成,也有助于帮助高通抵御竞争对手博通公司的恶意收购。

据两名知情人士称,在高通和恩智浦解决双方并购后成本增加和排除竞争对手的问题后,欧盟反垄断机构有望对这笔交易放行。

欧盟此番批准,有助于高通抵抗博通的恶意收购。随着恩智浦也涉及到其中,这笔收购将面临更加严格的监管审查,因为恩智浦和博通都拥有WiFi芯片业务,它们的合并很可能会造成垄断。

欧盟委员会和高通均拒拒绝对此发表评论。

6、比特大陆在瑞士成立分公司

中国比特币矿业巨头——比特大陆(Bitmain)在瑞士成立了一家新子公司。

该消息来自瑞士的新闻机构Handelszeitung的一份报告。这家新子公司位于瑞士楚格州,为著名的“加密谷”(Crypto Valley)的所在地。

因为瑞士宽松的监管环境及政府的鼓励支持,加密谷日益成为瑞士加密货币和区块链初创公司的枢纽,大量矿业公司纷纷选择进驻加密谷设立分部。

比特大陆是一家IC设计公司,成立于2013年初,专注于比特币专用挖矿芯片和矿机的研究、开发和销售。发言人称,新成立的瑞士分公司将在全球扩张中发挥关键作用。现在是在欧洲建立枢纽,提供更好的服务的时机。

此外,比特大陆也会雇用更多的新员工,并与瑞士金融市场监督管理局(FINMA)进行业务合作。

不过,比特大陆目前暂不愿意透漏瑞士子公司所负责的具体业务。发言人称,比特大陆的所有业务都能在瑞士和欧盟国家提供。

在去年九月中国全面禁停ICO后,比特大陆已经在新加坡建立地区总部,并在美国和加拿大开展了挖矿业务。纵观同行,第三大矿池莱比特(BTC.Top)在加拿大开设分部,微比特(ViaBTC)在冰岛和美国设立了业务。1月8日,国内三大比特币交易平台的比特币中国宣布,首批国池监管云算力即将上线,算力部署在北美。

7、索尼发布人工智能机器狗"aibo"

索尼本月11日发售具备人工智能(AI)的新款犬型机器人“aibo”。据悉,这是索尼2006年停产旧款“AIBO”并退出机器人业务以来时隔约12年的重启。索尼欲以该产品为中心,致力于实现人工智能和机器人的融合。

据了解,新款aibo的特点是通过摄像头和传感器掌握周围情况,使用AI决定下一步行动。工作机制是通过实时与互联网相连,将各家的aibo信息集中至云端,以促进其成长。

目前这款十分智能的机器狗已经登陆日本索尼官网,售价198000日元(不含税),约合人民币11552元,而且后续还需要购买索尼的云服务才能使用(此举是让Aibo更加智能)。

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8、人工智能翻译平台Unbabel获微软、Salesforce等公司2300万美元融资

Unbabel近日宣布获得2300万美元融资,投资方包括微软、Salesforce Ventures, Samsung Next, Scale Venture Partners, Notion Capital, Caixa Capital, 和Funders Club。

2016年6月,Unbabel获得500万美元A轮融资,投资方包括Notion Capital、Caixa Capital、Faber Ventures、 Shilling Capital Partners。此前,Unbabel获得来150万美元种子轮融资,投资方为经纬创投贾里德·弗里斯勒(Jared Fliesler)和Google Ventures 的凯文·罗斯(Kevin Rose)等。据悉,Unbabel将利用本轮融资提高专利技术,即Unbabel语言引擎,该引擎结合机器学习和40000名人工编辑用于翻译语言。

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Unbabel团队

9、神经网络预测具有高流动风险的员工,准确率约96%

墨西哥在全球员工流失率排名世界第八,平均每年约17%的流失率。其中一些行业,如餐饮服务,则高达50%。 

墨西哥机器学习工程师Mauricio Torres构建了一个神经网络模型,该模型能够识别具有较高人员流动风险的员工候选人,准确率大约在96%。

这个模型使用了由IBM数据科学家创建的一个虚构的数据集“HR Employee Attrition and Performance”。它包含1,470行员工历史数据。

进行探索性数据分析,以确定与员工流动率相关性最高的特征。这些特征包括:年龄、离家距离、加班时间、教育情况、婚姻状况、工作过的公司数量、总工作年限、月收入。

这些特征被用来训练模型来预测营业额风险。该数据集已经包含一个名为“磨损”的特征,该特征表明该员工是否离职并需要更换。

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原文发布时间为:2018-01-12

本文作者:咪飞;张乾

本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“AI_era”微信公众号

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