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Facebook在AI逻辑推理和翻译机器层面获得了巨大进步

Facebook Inc. 今日应用其@Scale大会来出示其人工智能技术研究成果的最新消息。

这个社交网络企业已经对外开放一个新的“ AI逻辑推理”服务平台,并出示相关翻译机器科学研究的一些最新消息。
 Facebook在AI逻辑推理和翻译机器层面获得了巨大进步

Facebook运用人工智能技术科学研究责任人Srinivas Narayanan(如图所示)今天早上在圣何塞大会上说,它是人工智能技术科学研究的2个最关键最普遍的行业规模性拓展人工智能技术劳动量的一部分,由于训炼人工智能技术实体模型必须很多数据信息,它是一项严峻的每日任务。 ,加利福尼亚州。

纳拉亚南说:“沒有人工智能技术,今日的Facebook就不容易存有。” “它与人们所做的一切紧密联系。” 可是,伴随着每日有超出10,000种AI实体模型作出数十万亿的管理决策,找寻更合理地进行全部这种工作中的方式 尤为重要。她说:“ 伴随这般极大的提高,接踵而来的是极大的经营规模挑戰。”
 Facebook在AI逻辑推理和翻译机器层面获得了巨大进步

AI逻辑推理就是指可以从很多结构型和关系型数据库中获取重要信息内容并根据该信息内容算出逻辑性依据的计算机软件。Facebook说,推理模型在许多 强烈推荐模块中应用了AI的“至关重要”的层面,展现了网上购物商城者将会很感兴趣的新品,或是强烈推荐了客户接下去将会爱看的电视栏目。

AI推理模型是应用增强学习来训炼的,增强学习是一种应用奖赏和处罚系统软件来训炼优化算法的程序编写方式 。增强学习优化算法或代理商根据与自然环境互动来学习培训。代理商在实行恰当时候接到奖赏,在实行有误时候遭受惩罚。根据这类方法,代理商能够根据利润最大化其奖赏并降到最低其处罚而在不用人工控制的状况下“学习培训”。
 Facebook在AI逻辑推理和翻译机器层面获得了巨大进步

增强学习的唯一难题是,设定全过程十分艰难且用时,基本上沒有机构有着以这类方法训炼其AI实体模型需要的資源。因而,Facebook决策对外开放其ReAgent服务平台的源码,令其其更轻轻松松地搭建AI推理模型,以摆脱这种挑戰。

ReAgent如今能够在GitHub上免费下载,它含有事先搭建的实体模型,这种实体模型早已能够依据所馈送的数据信息作出管理决策,可以出示相关这种管理决策的意见反馈。除此之外,还有一个“线下评估器控制模块”,能够评定新实体模型在生产制造中布署以前的特性,及其一个用以规模性布署实体模型的综合服务平台。

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