搜索引擎 Bing 用 AI 改善图像搜索结果
微软今天透露为 Bing 的图像搜索引擎新注入许多技术，可以更好处理对具有特定上下文或属性的图片搜索。Bing 图像相关团队在博客表示，「深度学习技术是一套非常令人兴奋且很有前途的工具，非常适合文本和图像。」这些工具之一是向量匹配，它可以将查询和文档映射到语义空间，以帮助找到更多相关的结果。在 Bing 的堆栈中增加了 BERT 和 Transformer 技术，该技术使用预训练和注意力机制来建模单词之间的关系，并在彼此意识到的情况下嵌入图像和页面，从而导致上述文档对照片和页面的显着性进行更强的概括区域。（VentureBeat）
麻省理工大学新算法能更准确预测其他驾驶员的行为方式
最近，由麻省理工大学计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员领导的一个团队一直在研究是否可以对自动驾驶汽车进行编程，以对其他驾驶员的社交个性进行分类，以便更好地预测不同的汽车将会做什么—此举旨在使自动驾驶汽车能及时反应，更安全地行驶。在一篇新论文中，他们整合了一些社会心理学中的常用工具，以根据特定驾驶员的自私或无私程度对驾驶行为进行分类。具体来说，他们使用了一种称为社会价值取向（SVO）的东西，它能计算出某个个体的「自私」（「利己主义」）相对于「利他或合作」（「亲社会」）的程度。然后，系统会估算驾驶员的 SVO，以便更有效地创建自动驾驶汽车的实时驾驶轨迹。(MIT News)
DeepMind 的机器学习功能可帮助谷歌 Play Store 用户找到个性化应用
在过去的几年中，DeepMind 已经将多项 AI 技术应用于谷歌的产品和基础架构中，成效明显—包括减少冷却数据中心所需的能源量，扩展安卓的电池性能等。谷歌表示，其母公司 Alphabet 和 DeepMind 开发的 AI 和机器学习模型架构大大改善了谷歌 Play Store 的发现系统。谷歌和 DeepMind 的这次新的合作，旨在加强推荐引擎，以帮助开发和改进 Play Store（应用和游戏市场）与用户相关性的系统。谷歌声称，每月有 20 亿以上的安卓用户使用其应用和游戏市场，而这次 DeepMind 的技术会使其应用程序推荐现在比以前更加个性化，谷歌表示新系统已于今年部署。新的推荐系统包含三个主要模型：「候选生成器，重新排序器和为多个目标进行优化的模型」。候选生成器是一个深度检索模型，可以分析超过一百万个应用程序并检索最合适的应用程序。重新排序器，即用户偏好模型，可从多个维度预测用户的偏好。接下来，将这些预测输入多目标优化模型，其解决方案可为用户提供最合适的候选对象。
谷歌收购云端初创公司CloudSimple
据外媒报道，谷歌宣布将收购 CloudSimple，一家开发软件的初创公司，其软件使运行 VMware 软件的基于数据中心的计算可在云提供商上运行。谷歌尚未披露财务细节，但这可能是一笔小买卖，因为 CloudSimple 在 2017 年最后一次融资后的估值为 8500 万美元。这项收购是在 Google 和 VMware 宣布使用 CloudSimple 软件的合作伙伴关系三个月之后进行的，这是 Google Cloud 首席执行官 Thomas Kurian 吸引更多财富 500 强客户的战略的最新标志，其中大多数客户已经在私有数据中心中运行 VMware。
软银将合并 Yahoo Japan 和 Line Messenger 以增强 AI 实力
为了增强其 AI 实力，软银集团（SFTBY）最近公布了将其 Yahoo Japan 互联网业务与消息服务提供商 LINE Corporation LN 合并的计划。该交易将创造一个价值 300 亿美元的科技巨头，该交易很可能在 2020 年 10 月完成。雅虎日本公司（Yahoo Japan）上个月更名为 Z 控股公司（Z Holdings Corp.），其目标是在 2019 年底前与拥有 Line 多数股权的 Naver Corp. 达成最终协议，以组建 50:50 合资公司（JV）。该合资公司将控制 Yahoo.com 和 Line 作为全资子公司的 Z Holdings。这项交易取决于强制性的成交条件和股东的批准，将有助于软银和 Line 集中资源以在 AI 领域获得强大的立足点。两家公司传统上一直是数字支付业务的竞争对手。合并可能会产生协同效益，以帮助新公司更好地与竞争对手竞争。（Yahoo）
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