谷歌年度AI技术开发总结来了！Jeff Dean执笔，附赠27个开源工具和数据大礼包

，雅虎发售基于XLAAPI的相应借助于化种系统 GSPMD。

即使硬件未革新，也能能用在150种静态上安全特质全面更高5%-15%，甚至个别意味著下更高了2.4倍。

这一转实质性仍然用在了GShard-M4、LaMDA、ViT等多个大静态上。

虚拟化不足之处，一种提升灵活特质的原理是靠生命的创造力的设计。

这里还是要说到Transformer的各类值得注意在这一年先前大放异彩，同时在NLP和CV行业频频刷榜单。

另一种原理便是工具驱动的 神经虚拟化查询（NAS），大大缩减启发式联合开发的社都会活动量。

虽然NAS本身的计数量很大、转开发成本高昂，但整体而言上可以显着减角洲联合开发和生产商环境污染先前的计数量。

如NAS原理查询出来的 Evovled Transformer，在参数缩减37.6%的意味著下获得0.7%的英美两国翻译者安全特质提升。

动态勤务上，NAS原理获得的 Efficientnetv2静态军事训练速度快比先前的SOTA静态更高了5-11倍。

除了静态虚拟化， AutoML-Zero还可用NAS原理来寻觅另行的、格则有有效的强化研修/监督研修启发式。

启发式不足之处，降低对 均匀地理分布特质（Sparsity）的为了让是一个举足轻重转实质性。

雅虎均匀地理分布的 Switch Transformers与比较大的T5静态相较，军事训练灵活特质更高了7倍。

GLaM静态把Transformer与Mixer of Expert风格的层联结大大的，军事训练和推理转开发成本与GPT-3相较分别缩减了3倍和2倍。

另则有， BigBird静态用均匀地理分布特质减小了Transformer的核心机制——注意力模块的计数转开发成本。

尽管均匀地理分布特质争得如此多转成绩，Jeff Dean还是认为目前的研究工作 数触及了这个方向上的河狸。

未来格则有再次深入研究工作还有格则有高的潜在回报。

趋向于3：AI应应用于对更进一步格则有有益

除此之则有，Jeff Dean还注目到旋转电子种系统上的人特质化AI应应用于。

得益于ML的蓬勃发展与执行器的创另行，iPhone可以格则有加连续有效地听觉周围环境污染，服务器乐趣也格则有加丰富。

对一些日常可用的特特质，比如计数底片、高分辨率翻译者等都导致了变动。与此同时，还巩固了防火墙保护。

以 计数底片HDR+特特质为例，即便在并不暗的反射光下拍照，也能展现格则有真实的意味著。

日常交互也更为越发自然，比如相应呼叫、工具研修长一职，即使常执行的简短勤务，也可通过智能句法选项物件进行时改良。

工具研修在维护更进一步和一个社区安全上也包括另行原理。

鉴于构转成这些另行特特质的采样具有敏感特质， 防火墙计数也就搬到了时则。

安卓种系统可维护私有计数核心执行的采样不被任何APP共享，与此同时还阻止了其内部的任何特特质直接回访网络。

趋向于4：AI倡议研究工作和中医保健

持续性蓬勃发展，我们仍然注意到工具研修对基础科学的影响越发大，从宇宙学到生物学，有很多难以置信的实质应应用于。

计数机动态作为类似于，仍然应用于化解更进一步和全球范围的问题。

它既可以借助精神科进行时日常社都会活动，扩展对 神经生理学的了解，也可以包括大雾预报得出结论以及应急社都会活动的改良。

去年，雅虎与乔治城大学协作进行时了第一个大数目生命大脑皮层突触连接的研究工作， 重建了生命大脑组织转成像。

ps：图先前显示了转儿童大脑860亿个神经元先前的6个

而若向则有相连，计数机动态在应对全球过关斩将上也有突出的作用，比如 基于深度研修的大雾得出结论，预报12小时内的大雾和降水，比宗教特质的物理静态格则有准确。

还有像在 文档、 游戏，包括 芯片上的数据处理的设计布局，以及在中医、生命保健、应对气候变化上的巨大作用也最主要。

以 中医保健为例，在线粒体学的研究工作先前工具研修可以借助执行核苷酸采样，注意到线粒体采样的隐藏特征，还能减缓对人特质化、保健的线粒体信息的可用。

Jeff Dean还突显在疾病诊断，尤其是在中医转成像上的应应用于，比如在提升白血病筛检、检测肺炎、减缓癌症的放射治疗、标记所致X射线和胃癌期活检等行业。

另一个值得注目的方向就是为了让NLP高效率来比对结构化采样与医疗记录，辅助流行病学精神科包括格则有准确的诊断看护。

尽管工具研修对于扩大换取途径和更高流行病学诊断的准确特质并不举足轻重，但我们注意到一个或多或少举足轻重的另行趋向于正在出现：智能iPhone上的保健特特质，借助服务器对自己的保健状况进行时评量。

趋向于5：来作承担责任的人工智能

随着工具研修越发广为地应用于社都会先前去，意味著下其格则有不公尊重的可用正转成为下一个高效率出发点。

一个全面特质行业就是 基于服务器活动的录用种系统，近期社都会活动探究了如何更高单个组件和整个录用种系统的不公特质。

在工具翻译者上的应应用于也或多或少举足轻重，因为大多数工具翻译者种系统是边缘化地翻译者单个句子的，未可选的语境。

它们一般来说都会巩固与特质别、转成年人或其他行业有关的偏见。去年雅虎公联合开发表了个采样集，应用于研究工作翻译者维基百科传记时的特质别偏见。

调动工具研修静态的另一个常见问题是 地理分布转移。如果静态所依据的采样统计数字地理分布与所输入的采样统计数字地理分布不明确，那么静态的行径意味著是不必得出结论的。

在近期的社都会活动先前，雅虎 Deep Bootstrap框架可以借助比较、了解静态在这两种意味著下的展现，使得静态格则有好适应未知环境污染，并对固定的军事训练采样集不都会产生预想的偏见。

除此之则有在工具研修中下游——采样收集和采样集管理上，也有相应的探索。

还有像执行网上责骂行径、静态的交互式比对和自动化、工具研修的可解释特质（以AlphaZero中国象棋种系统为类似于），以及提升一个社区生活等维度都是雅虎化解的方向。

总之，力劝突显一个愿景：来作承担责任的人工智能。

One More Thing

在这篇篇名下互动区，注意到了熟知的看见。

那就是 让Jeff Dean卷入种族歧视争拗的那位前员工Timnit Gebru ，她也发信了一波~

不过，这构图……嗯，就看大大的困惑。

好了，不感兴趣的旁友，可捏正下方URL看详细年度报告~

以及别忘了到政府部门号后台无视“ 妹夫2021”，换取27个雅虎开源物件及采样集汇总。

直约URL：

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