Facebook представила PyTorch 1.0, упрощающий разработку и обучение ИИ
Новости Отредактировано
На конференции F8 Facebook анонсировала PyTorch 1.0. Обновленная версия открытой библиотеки для искусственного интеллекта совмещает в себе инструменты обучения и исследования с гибкими возможностями для разработки готовых решений.
2К открытий2К показов
2 мая 2018 года, в заключительный день конференции разработчиков F8, Facebook объявила о скором выходе PyTorch 1.0 — новой версии библиотеки искусственного интеллекта с открытым кодом. Крупное обновление призвано облегчить переход от этапа исследований к разработке приложений.
Подробнее о новой версии
Упрощению взаимодействия между различными этапами машинного обучения способствует сочетание в версии 1.0 модульных и ориентированных на разработку возможностей фреймворка Caffe2 и стандарта ONNX с гибкой, нацеленной на исследования структурой библиотеки PyTorch. Благодаря наличию данных функций в одном фреймворке пропадает необходимость переключаться между библиотеками.
Бета-версия PyTorch 1.0 будет доступна летом 2018 года. По словам представителей Facebook, корпорации Microsoft и Amazon уже сообщили о поддержке новой версии фреймворка в своих облачных сервисах.
Глубокое обучение зачастую используется в исследованиях, направленных на обработку естественных языков. Напомним, в феврале 2018 года Facebook рассказала, как работает ее система по предотвращению суицида.
2К открытий2К показов
Есть поговорка, что разработчики трудятся по принципу «работает, не трогай», но откуда тогда появляются прорывные решения? Рассмотрим, как создаются быстрые и конкурентоспособные ИТ-продукты на реальных кейсах: обсудим ИИ-ассистентов, разговоры с Пушкиным (как в «Черном зеркале») и конечно затронем тему найма разработчиков.
Несмотря на сверхпопулярность ChatGPT, создатель сервиса, компания OpenAI, в ближайший год может столкнуться с финансовыми проблемами
Инженер Microsoft научил GPT-4 играть в DOOM (1993) и уничтожать там различных монстров и противников. Получилось своеобразно
Исследование от RAND Corporation показало, что Agile не всегда подходит для разработки ИИ. Такие проекты требуют значительных экспериментов и итераций, что ограничивает эффективность строгих процессов Agile