曼城2-2纽卡:全球并购狂潮再起 经济不确定性是诱因

发布时间:2019年12月06日 20:00 编辑:丁琼
AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。警方将劳荣枝移交

Bob:她说她负责向你们展示的图形界面,起先她拒绝展示,大约僵持了3个钟头。这期间对方只好先带你们参观其他的项目。伦敦北部传爆炸声

问题在于,优秀的创意与产品之间隔着巨大的鸿沟,实现创意的过程中,想法会变化甚至变得面目全非,因为你会发现新东西,思考也更深入。你不得不?一次次权衡利弊,做出让步和调整,总有些问题是电子设备解决不了的,是塑料、玻璃材料无法实现的,或者是工厂和机器人做不到的。设计一款产品,你得把五千?多个问题装进脑子里,必须仔细梳理,尝试各种组合,才能获得想要的结果。每天都会发现新问题,也会产生新灵感。这个过程很重要,无论开始时有多少绝妙的主?意。国安绝杀鲁能

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