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  • Apple和Google发布了COVID-19曝光通知应用程序的示例代码,UI和详细策略

    Apple和Google发布了COVID-19曝光通知应用程序的示例代码,UI和详细策略

    苹果和Google以及Google为开发者使用其第一版Exposure Notification API的开发人员提供了额外的资源,这是两家公司已经开发并正在开发的开发工具,目的是为公共卫生机构提供一种跨平台的方式来通知个人潜在的暴露确认病例为COVID-19的患者。Apple和Google共同使用的Exposure Notification API的第一个版本上周向开发人员发布了从“联系跟踪API”重命名的名称,以更准确地反映其实际用途和目的,以及iOS和Xcode的Beta更新。今天,Apple和Google为...

  • Google发布API以训练更小,更快的AI模型

    Google发布API以训练更小,更快的AI模型

    Google今天发布了 Quantification Aware Training(QAT)API,使开发人员可以利用量化的性能优势来训练和部署模型-将输入值从大集合映射到较小集合的输出过程-同时保持接近原始状态准确性。目标是支持开发更小,更快,更高效的机器学习模型,这些模型非常适合在现成的机器上运行,例如那些计算资源非常宝贵的中小型企业环境中的机器。通常,从较高精度到较低精度的过程很嘈杂。这是因为量化将一小范围的浮点值压缩到固定数量的信息存储区中,导致信息损失,类似于将小数值表示为整数时的舍入误差。(例...

  • Google的AI学习如何从有限的数据中导航环境

    Google的AI学习如何从有限的数据中导航环境

    卡内基·梅隆(Carnegie Mellon),谷歌和斯坦福大学的研究人员在一篇论文中写道,他们已经开发出了使用弱监督的框架-一种AI培训形式,其中的模型从大量有限,不精确或嘈杂的数据中学习-使机器人能够高效探索充满挑战的环境。研究人员说,通过学习仅到达与任务相关的周围区域而不是每个角落的方法,他们的方法可以加快各种机器人操作任务的训练速度。团队的框架-弱监督控制(WSC)-学习一个语料库,软件代理可以使用该语料库生成自己的目标并进行探索。它包含强化学习,这是一种培训形式,可以刺激特工通过奖励实现目标。但是与传统的...

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