Еженедельный информационный бюллетень с более чем 100 000 подписчиков, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги в ИИ и реальные реализации.
Sequence Scope — это сводка наиболее важных опубликованных исследовательских работ, опубликованных новостей о технологиях и стартапах в экосистеме ИИ за последнюю неделю. Этот сборник является частью информационного бюллетеня TheSequence. Исследователи данных, ученые и разработчики из Microsoft Research, Intel Corporation, Linux Foundation AI, Google, Lockheed Martin, Университета Кардиффа, Научного колледжа Меллона, Варшавского технологического университета, Политехнического университета Валенсии и других компаний. университеты уже подписаны на TheSequence.
📝 От редакции: Представляем раздел «Машинное машинное обучение в реальном мире»
Масштабное создание решений для машинного обучения (ML) остается неизведанной территорией для большинства компаний. У большинства групп специалистов по данным есть твердые представления об управлении жизненным циклом нескольких моделей машинного обучения, но как выглядит инфраструктура машинного обучения для сотен тысяч моделей? Несмотря на то, что пространство MLOps растет быстрыми темпами, архитектуры и передовые методы применения этих стеков в масштабе изучаются методом проб и ошибок. На текущем рынке машинного обучения одни из самых передовых инфраструктур машинного обучения создаются крупными технологическими компаниями, такими как Facebook, Google, Uber, LinkedIn, Netflix и другими. Анализ этих архитектур — один из наиболее эффективных способов понять потенциальные проблемы и решения крупномасштабных архитектур машинного обучения.
В этом выпуске The Sequence Scope мы добавили небольшой раздел под названием Real World ML. Цель этого раздела — осветить новые задокументированные передовые методы, принятые в некоторых из крупнейших инфраструктур машинного обучения в мире. Мы считаем, что систематическое изучение архитектур и методов машинного обучения, реализованных крупными технологическими компаниями, является одним из лучших источников вдохновения, которые вы можете найти в мире машинного обучения. Мы надеемся, что раздел «Машинное обучение в реальном мире» поможет распространить некоторые из этих идей. На этой неделе мы добавили некоторые новые сведения о вариантах использования машинного обучения в Uber и LinkedIn.
Приятного чтения!
🗓 На следующей неделе в TheSequence Edge:
Edge#109:начало серии «Трансформеры» (захватывающее!)
Edge#110:обзор Pachyderm, платформы для оптимизации экспериментов с машинным обучением.
🛠 Машинное обучение в реальном мире
Заказы рядом с вами
Команда инженеров Uber опубликовала подробный пост в блоге о реализации функции заказов рядом с вами в приложении Uber Eats -›подробнее в блоге Uber Engineering
Большой анализ данных в LinkedIn
Команда инженеров LinkedIn опубликовала сообщение в блоге с подробным описанием архитектуры своих конвейеров больших данных для повышения производительности аналитических рабочих нагрузок -›подробнее читайте в блоге инженеров LinkedIn.
🔎 Исследование машинного обучения
Блендербот 2.0
Facebook AI Research опубликовал документ, в котором подробно описывается вторая версия чат-бота BlenderBot, которая включает в себя возможности долговременной памяти и знаний в Интернете -› подробнее читайте в блоге FAIR.
Обучение характеристик с помощью сверхшироких нейронных сетей
Microsoft Research опубликовала документ, в котором предлагается метод, способный использовать функции обучения в бесконечно масштабируемых моделях глубокого обучения -› подробнее читайте в блоге Microsoft Research.
Контрастное обучение Vision-Language
Salesforce Research опубликовала документ, подробно описывающий ALign BEfore Fuse (ALBEF), модель, которая использует контрастное обучение для достижения самых современных результатов в различных задачах языкового зрения -›Подробнее о Salesforce Research блог
🤖 Крутые релизы AI Tech
ТенсоРТ8
NVIDIA открыла исходный код новой версии своего популярного фреймворка TensorRT, предназначенного для высокоскоростных крупномасштабных логических выводов -›читать больше или Блог разработчиков NVIDIA
TonY переходит в Linux AI Foundation
TonY от LinkedIn — это фреймворк, предназначенный для обучения моделям глубокого обучения в инфраструктуре Hadoop, который только что присоединился к Linux AI Foundation в качестве инкубационного проекта -> подробнее читайте в блоге LinkedIn Engineering
Фейсбук FSDP
Facebook с открытым исходным кодом Fully Sharded Data Parallel (FSDP), фреймворк для крупномасштабного обучения с меньшим количеством ресурсов графического процессора -›читать больше Блог инженеров Facebook
💸 Деньги в ИИ
- Стартап высокопроизводительных ИИ-чипов Untether AI привлек $125 млн от Tracker Capital Management и Intel Capital. Много позиций в аппаратном и программном обеспечении.
- Cube Dev, основной разработчик аналитической API-платформы с открытым исходным кодом Cube.js, привлекла 15,5 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A под руководством Decibel. Найм в США или удаленно.
- Стартап Lucata, занимающийся графической аналитикой и машинным обучением, привлек 11,9 млн долларов в рамках финансирования серии B, в результате чего общая сумма привлеченных средств составила почти 30 млн долларов. Три инженерные должности в США.
- Байесовский механизм прогнозирования рисков Safe Security привлек 33 миллиона долларов в рамках стратегических инвестиций под руководством BT Group. Найм на многие должности в Дели/Мумбаи.
- Идентификация угроз с помощью ИИ DNSFilter привлекла раунд финансирования серии A на сумму 30 миллионов долларов под руководством инвестиционной компании Insight Partners. Ищем полностью удаленного инженера по тестированию.
- Платформа SaaS с расширенными возможностями машинного обучения для понимания стратегии бренда BlueOcean привлекла раунд А на сумму 15 миллионов долларов США под руководством Insight Partners. Два предложения работы в инженерии.
- Стартап видеоредактора на основе компьютерного зрения VOCHI привлек дополнительные 2,4 миллиона долларов в рамках позднего посевного раунда под руководством Genesis Investments.
