2020 年 InfoQ 最受欢迎的文章排行榜来了!
本次榜单涵盖九大热门领域:架构、前端、编程语言、云计算、AI、开源、技术管理、运维、区块链…
第一篇架构篇、第二篇前端篇、第三篇云计算篇已发布。今天,我们来看看“AI”。
2020 年,InfoQ 一共发布了 1512 篇 AI 类的文章,总阅读量超过 300 万。 以下是前十篇最受欢迎的 AI 类文章,你绝对不能错过!
Top 1:《达摩院宣布十大技术趋势,AI有望迈过两大关键门槛》
作者:阿里达摩院
策划:赵钰莹
2020 年伊始,站在下一个十年的开端,科技发展依旧是我们专注的重点。阿里达摩院发布了《2020 十大科技趋势》,该报告包含了人工智能、区块链、芯片、量子计算等诸多领域。报告指出,人工智能将实现两大突破:认知智能与机器间大规模协作。这两大关键技术一方面可以将人工智能的能力从基础的“听说看”拓展到逻辑推理、思考决策,进而使人工智能深度介入社会生产生活;另一方面可以将智能体大规模自主组织起来,不再需要大量的人工操作,进而使人工智能真正成为协调整个人类工作生活网络的核心系统。
TOP 2:《“一挖就走”,中芯国际为什么留不住人?》
作者:刘燕
芯片的竞争,本质上就是人才的竞争。被视为“全村人希望”的中芯国际高光背后,风险犹在,人才缺失是短板之一。本文,作者通过多方视角回答了“中芯国际为什么留不住人”。
TOP 3:《Uber的Kafka实践:踩坑5年,随时像替换汽车引擎一样替换Kafka》
作者:Tina
Uber 从 2013 年开始使用 Kafka。Uber 的主流应用,如打车、外卖等服务,都需要实时处理数据,所有核心的 Business 都是通过 Kafka 进行消息的传递。这决定了 Kafka 在 Uber 的技术平台中占据非常核心的定位。经过 7 年的发展,Uber 的 Kafka 集群已经发展成为了全球数一数二的规模,每天处理 PB 级别的数据、Trillion 级别的消息。
从 2013 年到 2018 年,Uber 主要是踩坑,修复各种 Bug。到现阶段,整个消息平台已经相当复杂,三分之二的代码是自研,开源 Kafka 仅作为平台核心部分。但这个消息平台也不会被 Kafka 所绑定,当整个系统自动化、标准化工作完成后,又可以用潜在的其他更好的开源软件,像替换汽车引擎一样将这个核心替换掉。
本文,InfoQ 记者采访了 Uber Staff Engineer 富羽鹏,了解 Uber 消息平台实践过程。
TOP 4:《AI 催收能否画下暴力催收的休止符?》
作者:刘燕
开年之后,整顿风波令“暴力催收“深陷舆论漩涡,AI、大数据、云计算等技术赋能的智能催收为催收行业带来了健康、阳光发展的希望。然沉疴难起,智能催收应用效果如何,能否“治本”?智能催收是否合法合规?本文,AI 前线就上述问题采访了 360 金融大数据总监苏绥。
TOP 5:《工程之道,深度学习推理性能业界最佳优化实践》
作者:旷视研究院
策划:刘燕
MegEngine“训练推理一体化”的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度。
本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍 MegEngine 的 Im2col+MatMul、Winograd、Fast-Run 工程优化实践。经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过 MegEngine 加速,ResNet18 和 ResNet50 最高加速比可达 2x 以上,ShuffleNet V2 和 MobileNet V2 执行效率也得到显著提升,实现了业界当时的最佳推理性能。
TOP 6:《性能提升25倍:Rust有望取代C和C++,成为机器学习首选Python后端》
作者:lpalmieri
译者:王强
策划:蔡芳芳
在机器学习开发领域,如果我们纵观全局,撇除所有微小的细节,那么就可以提炼出机器学习开发中的两大不变步骤:模型训练和预测(或推断)。如今,机器学习的首选语言是 Python(除非你的工作环境有一些不寻常的约束才会有所不同),而这篇文章会带你走过一段新的旅程。希望当你看到最后会发现,使用 Rust 作为训练后端和部署平台的主意并不像听起来那样疯狂或令人困惑(除了标题提到的性能提升外,这种做法的好处其实还有很多)。
TOP 7:《Kaldi之父Daniel Povey:我为什么选择在小米开发下一代Kaldi?》
作者:李冬梅
在 2019 年小米开发者大会上,Kaldi 之父 Daniel Povey 以小米首席语音科学家的身份第一次和国内开发者见面,并表示将继续在小米进行 Kaldi 的版本开发,业界开发者对 Daniel Povey 加入小米后的动向高度关注,但却鲜有消息传出。本文作者采访到了 Daniel Povey,分享了其对语音识别领域技术发展的想法。
TOP 8:《苹果确认放弃英特尔全面采用自研芯片,库克:这是Mac最具历史意义的一天!》
作者:赵钰莹
北京时间 6 月 23 日凌晨一点,苹果 WWDC20 通过线上直播的形式与国内用户见面。在本次发布会开始前一周,业界就广泛流传苹果最新的硬件产品将采用 ARM 架构,而非此前一直在合作的英特尔。会上,这一点得到了苹果官方的确认:最新的 Mac 芯片来了!库克表示:这是 Mac 产品线真正具有历史意义的一天。
TOP 9:《华为开源端侧神经网络架构GhostNet,超越谷歌MobileNet | CVPR 2020论文解读》
作者 | 王云鹤
策划 | 赵钰莹
卷积神经网络推动了计算机视觉诸多任务的进步,比如图像识别、目标检测等。但是,神经网络在移动设备上的应用还亟待解决,主要原因是现有模型又大又慢。因而,一些研究提出了模型的压缩方法,比如剪枝、量化、知识蒸馏等;还有一些则着重于高效的网络结构设计,比如 MobileNet,ShuffleNet 等。本文就设计了一种全新的神经网络基本单元 Ghost 模块,从而搭建出轻量级神经网络架构 GhostNet。
TOP 10:《知识图谱构建的研究已走入下半场,但大规模落地应用仍需时间》
作者 | 李冬梅
知识图谱是近年来人工智能技术蓬勃发展的核心驱动力之一,已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等众多领域,经过短短几年的发展,热度依旧不减,未来,知识图谱又将解决哪些其他技术无法解决的问题呢?它又面临着哪些新的挑战?本文对这些问题进行了逐一解答。
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