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【稍顯活躍的***季度】

2018.3.04——OpenAI公布 "后見之明經(jīng)驗復(fù)現(xiàn)（Hindsight Experience Reply, HER）"的開源算法，這個新的算法保證人工智能可以像人類一樣從自己的錯誤中汲取教訓(xùn)。

2018.3.13——第四范式免費(fèi)對外開放旗下"第四范式智能客服平臺"，這是智能客服市場的首款免費(fèi)產(chǎn)品。

2018.3.18——Uber開源了神經(jīng)進(jìn)化算法開發(fā)的交互式可視化工具 VINE，該工具可以輕松實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群體的各種特定指標(biāo)以及適應(yīng)度分?jǐn)?shù)的可視化和隨時間的變化，用戶可對其進(jìn)行實時評估。

【養(yǎng)精蓄銳的第二季度】

2018.6.08——阿里巴巴達(dá)摩院機(jī)器智能實驗室開源了新一代語音識別模型DFSMN，基于世界***的免費(fèi)語音識別數(shù)據(jù)庫LibriSpeech，該模型將全球語音識別準(zhǔn)確率紀(jì)錄提高至96.04%。

【蓄勢待發(fā)的第三季度】

2018.8.30——騰訊優(yōu)圖*** AI 開源項目 ncnn 目前已正式加入 ONNX，現(xiàn)已支持將 ONNX 文件轉(zhuǎn)換為 ncnn 模型。

2018.9.27——Uber宣布開源 Petastorm，這是由 Uber ATG 開發(fā)的數(shù)據(jù)訪問庫，可直接基于數(shù) TB 的 Apache Parquet 格式數(shù)據(jù)集進(jìn)行單機(jī)或分布式訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)模型評估。

【井噴的第四季度】

2018.10.10——Nvidia發(fā)布開源GPU加速平臺RAPIDS，主打數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

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

2018.10.12——谷歌宣布開源Active Question Answering 項目，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練 AI 代理更好地提問。

2018.10.22——騰訊織云 Metis 智能運(yùn)維學(xué)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(xiàn)基準(zhǔn)：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的性能相當(dāng)，并擁有更快的訓(xùn)練速度和更低的 GPU 內(nèi)存占用。

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(nèi)核庫QNNPACK，專為移動 AI 進(jìn)行優(yōu)化。

2018.10.31——谷歌開源了基于 TensorFlow 的輕量級框架 AdaNet，該框架可以使用少量專家干預(yù)來自動學(xué)習(xí)高質(zhì)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(yù)訓(xùn)練檢查點、微調(diào)實驗結(jié)果的自動化復(fù)現(xiàn) TensorFlow 代碼、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)訓(xùn)練的代碼。

2018.11.02——Facebook開源***適應(yīng)大規(guī)模產(chǎn)品的強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺Horizon，基于PyTorch 1.0

2018.11.04——騰訊 AI Lab 在南京舉辦的騰訊全球合作伙伴論壇上宣布正式開源「PocketFlow」項目。

2018.11.28——阿里巴巴***開源深度學(xué)習(xí)框架X-Deep Learning

2018.11.29——H2O.ai宣布推出自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺H2O.ai Driveless AI，并在亞馬遜云服務(wù)平臺AWS上開源；

2018.12.05——微軟宣布開放 ONNX Runtime，這是一款用于 Linux，Windows 和 Mac 平臺的 ONNX 格式的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的高性能推理引擎。

2018.12.12——Nvidia宣布正式開源被譽(yù)為市面***大物理仿真引擎的 PhysX，除了廣泛應(yīng)用于游戲特效的提升，該引擎還能為 AI 、機(jī)器人與計算機(jī)視覺技術(shù)、自動駕駛與高性能計算提供支持。

【寫在***】

在軟硬件開源方面，人工智能業(yè)界，也跟其他行業(yè)比如軟件行業(yè)（Java/Python）類似，歐美國家與地區(qū)的公司占據(jù)絕對領(lǐng)先地位，來自中國大陸地區(qū)的公司以及個人推出的開源軟件硬件***。可喜的是，在國內(nèi)AI 巨頭BAT為首的大公司的努力之下，中國公司在開源界占據(jù)了一席之地，相信隨著國內(nèi)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(chǎn)品與框架。筆者認(rèn)為，國內(nèi)企業(yè)在軟硬件開源方面的所作所為，體現(xiàn)了國內(nèi)信息技術(shù)行業(yè)在核心技術(shù)方面的艱苦努力探索，也體現(xiàn)了中國信息技術(shù)行業(yè)總體實力在不斷提升。