2018年終總結之AI領域開源框架彙總

 

2018年終總結之AI領域開源框架彙總

 

【稍顯活躍的第一季度】

 

2018.3.04——OpenAI公佈 「後見之明經驗復現（Hindsight Experience Reply, HER）」的開源算法，這個新的算法保證人工智能能夠像人類同樣從本身的錯誤中汲取教訓。

2018.3.13——第四範式免費對外開放旗下「第四範式智能客服平臺」，這是智能客服市場的首款免費產品。

2018.3.18——Uber開源了神經進化算法開發的交互式可視化工具 VINE，該工具能夠輕鬆實現神經網絡羣體的各類特定指標以及適應度分數的可視化和隨時間的變化，用戶可對其進行實時評估。

 

【養精蓄銳的第二季度】

 

2018.6.08——阿里巴巴達摩院機器智能實驗室開源了新一代語音識別模型DFSMN，基於世界最大的免費語音識別數據庫LibriSpeech，該模型將全球語音識別準確率紀錄提升至96.04%。

 

【蓄勢待發的第三季度】

 

2018.8.30——騰訊優圖首個 AI 開源項目 ncnn 目前已正式加入 ONNX，現已支持將 ONNX 文件轉換爲 ncnn 模型。

2018.9.27——Uber宣佈開源 Petastorm，這是由 Uber ATG 開發的數據訪問庫，可直接基於數 TB 的 Apache Parquet 格式數據集進行單機或分佈式訓練和深度學習模型評估。

 

【井噴的第四季度】

 

2018.10.10——Nvidia發佈開源GPU加速平臺RAPIDS，主打數據科學和機器學習。

2018.10.12——商湯科技正式開源 mmdetection 和 mmcv 兩個項目。

2018.10.12——谷歌宣佈開源Active Question Answering 項目，使用強化學習訓練 AI 代理更好地提問。

2018.10.22——騰訊織雲 Metis 智能運維學件平臺正式對外開源。

2018.10.25——Facebook開源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實現基準：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能至關，並擁有更快的訓練速度和更低的 GPU 內存佔用。

2018.10.25——Uber開源地理空間工具包kepler.gl。

2018.10.30——Facebook開源了高性能內核庫QNNPACK，專爲移動 AI 進行優化。

2018.10.31——谷歌開源了基於 TensorFlow 的輕量級框架 AdaNet，該框架能夠使用少許專家干預來自動學習高質量模型。

2018.11.01——谷歌開源了 BERT 模型 TensorFlow 代碼、BERT-Base 與 BERT-Large 模型的預訓練檢查點、微調實驗結果的自動化復現 TensorFlow 代碼、預訓練數據生成和數據訓練的代碼。

2018.11.02——Facebook開源首個適應大規模產品的強化學習平臺Horizon，基於PyTorch 1.0

2018.11.04——騰訊 AI Lab 在南京舉辦的騰訊全球合做夥伴論壇上宣佈正式開源「PocketFlow」項目。

2018.11.28——阿里巴巴首次開源深度學習框架X-Deep Learning

2018.11.29——H2O.ai宣佈推出自動化機器學習平臺H2O.ai Driveless AI，並在亞馬遜雲服務平臺AWS上開源；

2018.12.05——微軟宣佈開放 ONNX Runtime，這是一款用於 Linux，Windows 和 Mac 平臺的 ONNX 格式的機器學習模型的高性能推理引擎。

2018.12.12——Nvidia宣佈正式開源被譽爲市面最強大物理仿真引擎的 PhysX，除了普遍應用於遊戲特效的提高，該引擎還能爲 AI 、機器人與計算機視覺技術、自動駕駛與高性能計算提供支持。

 

【寫在最後】

在軟硬件開源方面，人工智能業界，也跟其餘行業好比軟件行業（Java/Python）相似，歐美國家與地區的公司佔據絕對領先地位，來自中國大陸地區的公司以及我的推出的開源軟件硬件屈指可數。可喜的是，在國內AI 巨頭BAT爲首的大公司的努力之下，中國公司在開源界佔據了一席之地，相信隨着國內其它諸多公司的共同努力，會有更多的中國公司推出更多更好的開源軟件產品與框架。筆者認爲，國內企業在軟硬件開源方面的所做所爲，體現了國內信息技術行業在覈心技術方面的艱苦努力探索，也體現了中國信息技術行業整體實力在不斷提高。

 

       2018-12-27 整理於杭州市江乾區。

 

~ 完 ~