人工智能内容伪原创工具

比较近舍友静悄悄地在用一个人工智能软件，这个软件我后面再谈，从某种意义上说，过去技术行业的竞争就是Operation System的竞争。谁拥有Operation System的发言权，谁就会掌握生态，开发人员和应用程序。从PC到智能手机，掌握Operation System的几家美国公司不仅是地球上比较赚钱的公司，还是全球技术开发的“生命线”。在AI时代，Deep Learning正将人工智能带入工业生产阶段，Deep Learning框架是智能时代的Operation System，人工智能在内容创作方面，有些什么软件呢？下面就来给大家介绍一下。

近年来，Deep Learning的研究和应用热潮持续增长，已经有一些科技公司开始研发智能写作了，前面说过我舍友用的那个，叫做小发猫AI+，估计开发人员喜欢撸猫吧，取了一个这么奇怪的名字，下面来试试这个软件顺便跟大家科普一下人工智能这几年的发展情况，并且出现了各种开源Deep Learning框架，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4和Neon。 Google，Microsoft，Amazon和Facebook等商业巨头也加入了Deep Learning框架大战。国内的百度和鄙视者也在开发和使用自己开发的Deep Learning框架。

人工智能写作达到不错的水平

在当前工业革命和人工智能发展的背景下，Deep Learning的多功能性，再加上Deep Learning框架和平台的发展，正在推动人工智能的标准化，自动化和模块化，进入工业生产阶段，并有望促进劳动。智慧产业已进入“井喷期”。我们正处于以人工智能为核心驱动力的第四次工业革命浪潮中，人工智能正在将人类社会带入智能时代。

在智能时代，Deep Learning框架在连接芯片，大型计算机系统以及承载各种业务模型和行业应用程序方面发挥了主导作用。因此，它是“智能时代的Operation System”。

智能时代的Operation System

以百度PaddlePaddle为例，作为中国一个完整而完整的Deep Learning平台，PaddlePaddle包括三部分：核心框架，工具组件和服务平台。在核心框架级别，它可以提供一组用于开发，培训和预测的技术功能；比较重要的是，它通过模块化方法提供了包括视觉，自然语言等在内的丰富模型，以形成完整的模型库。提供给用户。

此外，为了适应工业生产阶段的“标准化，自动化和模块化”，PaddlePaddle还提供了工具组件，包括迁移学习，强化学习，自动化网络结构设计，培训可视化工具以及灵活的Deep Learning计算。在服务平台级别，PaddlePaddle提供了从零开始的定制培训和服务平台EasyDL和一站式开发平台AIStudio。这套框架和服务可以帮助开发人员和企业使用工具和平台来进一步降低Deep Learning应用程序的门槛并加速工业智能转型。在Deep Learning框架领域，国外有很大的领先优势。互联网巨头，例如Google，Amazon，Microsoft，IBM和美国的主要研究机构，为开源世界贡献了各种各样的机器学习工具。当前的主流是TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch。

各种各样的机器学习

TensorFlow是Google Brain基于DistBelief开发的第二代人工智能学习系统。其名称源自其工作原理。它于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可证下发布，并于2017年12月预发布。 Keras是一个用Python编写的开源神经网络库，可在TensorFlow，CNTK，Theano或MXNet上运行，旨在实现对深度神经网络的快速实验，专注于用户友好，模块化和可扩展性，其主要作者和维护者是Google工程师FranoisChollet。

MXNet是由DMLC（DistributedMachineLearningCommunity）开发的开源，轻量级，可移植且灵活的Deep Learning库，它使用户可以混合使用符号编程模式和指令性编程模式，以比较大程度地提高效率和灵活性。 AWS已经正式推荐了Deep Learning框架，它的许多作者是中国人。 PyTorch是Facebook于2017年1月18日发布的Python端开源Deep Learning库。它基于Torch，支持动态计算图并提供良好的灵活性。在今年5月（2018年）的开发者大会上，Facebook宣布即将无缝集成PyTorch和Caffe2的PyTorch 1.0版本。

幸运的是，面对国外Deep Learning框架的趋势，中国仍然有一些公司意识到依赖外国公司进行Deep Learning的潜在风险，因此抛开了第一步，避免了AI技术的出现。中国在关键时刻。被外国公司缩颈并打了七英寸。

除百度外，2018年10月10日，华为在上海全连接会议上首次发布了华为的AI战略和全栈全站点AI解决方案，包括MindSporeDeep Learning框架； 2018年11月，阿里巴巴宣布其数据营销平台Ali Mama将为其自己的广告业务开放算法框架XDL（X-Deep Learning），并正式加入激烈的开源学习框架竞争； 2018年6月28日，小米人工智能首席架构师和云平台副总裁崔宝球宣布了官方开源小米自行开发的移动Deep Learning框架（MACE）移动AI计算引擎。这位AI领导者早在2014年就故意开发了Deep Learning平台Brain ++。尽管它不是开源的，但它是所有初创企业中拥有自主开发的Deep Learning引擎并得到充分利用的公司。到目前为止，鄙视所有员工的版本是8.0版，值得关注。

鄙视Brain ++是训练算法的核心Deep Learning框架，它可以帮助算法训练和模型改进流程，在不牺牲训练质量的情况下减少人员参与，并大大提高算法训练效率。

根据咨询报告，蔑视是世界上拥有自行开发的Deep Learning框架的少数公司之一（包括Alphabet和Facebook等技术巨头）。它具有以下独特优势：

针对视觉任务的定制优化。 Brain ++Deep Learning框架是针对视觉任务而定制的，从而使图像和图像处理更加高效。优化的Brain ++是各种图像和视频培训以及复杂的视觉任务（例如图像分类，对象检测，对象分割，图像分析等）的理想选择。

配备了AutoML技术。 Brain ++使深层神经网络设计，参数调整和设备适应过程自动化，从而显着降低了人工成本并大大提高了开发效率，并构建了一条不断改进自身并提高效率的半自动算法开发生产线。

强大的多任务和多用户调度功能。 Brain ++可智能地调度信息技术基础架构的计算能力，使数百名研究人员可以同时在数千个GPU芯片上执行10,000多个培训任务，从而大大提高了培训效率。

由于它的高效性和适应性，蔑视的开发人员和软件工程师可以使用Brain ++来构建Deep Learning模型和训练算法，而无需依赖第三方开发的Deep Learning框架。此外，具有自主研发能力的Deep Learning框架使鄙视得以快速定制，以优化其算法培训和解决方案开发。

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