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自Open AI的成立把AI平臺的開源推向高潮后，Google，Facebook，微軟，Twitter等公司也“半推半就” 地踏上了自家平臺的開源之路，以此來吸引學術界, 工業界的研究人員，讓他們更多地分享自己的研究成果。不管這些巨頭的所為（公開分享軟件和硬件設計），是為了加速人工智能行業的整體發展進度的初心，還是出于應對競爭對手的被迫之舉，對于那些迷戀AI的人來說，都是一件好事。
就像你正對AI一籌莫展的時候，這些開源平臺不由自主地就跳入了你的眼簾。
▎手把手教你玩轉谷歌TensorFlow
為什么一開始選擇Tensorflow作為首選平臺？
最開始對于選取何種度學習平臺并不確定，而且那時Tensorflow還尚未問世。當時的考慮主要是該平臺的成熟程度，支持的編程語言，GPU的支持和效率，搭建神經網絡的使用的方便程度，上手難易，平臺的后續發展，開發的生態環境，平臺的效率等因素。盡管我們收集了一些評比資料，要在諸多因素的權衡之中做出選擇并非易事，而且逐個去試也不現實。不久之后，Tensorflow從Google開源，我們毫不猶豫地選定了它。
其一，TF有我們要求的所有功能（C++/Python語言支持，GPU，等）。更重要的是我們相信由Google推出的平臺會很快為大家接受并迅速形成對應的開發生態圈和活躍的后續更新發展。后來的事實也證實了我們的料想。下面表格比較了幾種流行的平臺，數據來源于今年二月份在arXiv發布的論文。
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本周MIT最新發布新編程語言Milk，新的程序語言在大數據方面能實現比現有語言快四倍的處理速度。
本周在國際并行體系結構和編譯技術會議（International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques）上，來自麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員發布了一種新的編程語言——Milk，它能讓應用程序開發者在處理大數據集里的離散數據點問題中更有效率地管理內存。
通過測試幾種通用的算法，使用新語言Milk編寫的程序實現了比現有編程語言快4倍的速度。但是研究者相信通過更進一步的研究可以實現更好地結果。
電氣工程和計算機科學教授Saman Amarasinghe 說，當下大數據集給已有的內存管理技術帶來問題的原因不僅在于因為它們的規模巨大，更多的是因為它們是稀疏的（sparse）。也就是說，問題解決方案的規模并不一定是與問題的規模成正比增加。
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OpenAI研究工程師Vicki Cheung, Jonas Schneider , Ilya Sutskever, and Greg Brockman在本文中分享了從事Deep Learning研究工作所需要的基礎設施（軟件、硬件、配置和編制），舉例說明如何運用開源Kubernetes-ec2-autoscaler自動擴展深度學習研究中的網絡模型，將有助于廣大深度學習研究愛好者構建自己的深度學習基礎設施。
深度學習是一門實證科學，一個研究團隊的基礎設施建設將對未來的研究工作產生重大影響。所幸，當今的開源生態系統能夠使任何人具備構建更為完善的深度學習基礎設施的能力。
在這篇文章中，我們將為大家介紹深度學習研究通常是如何進行的，描述我們為了支持深度學習研究所選擇基礎設施，和開源Kubernetes-ec2-autoscaler，一種用于Kubernetes的批次優化擴展管理器。我們希望，這篇文章有助于你構建自己的深度學習基礎設施。
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Torch誕生已經有十年之久，但是真正起勢得益于去年Facebook開源了大量Torch的深度學習模塊和擴展。Torch另外一個特殊之處是采用了不怎么流行的編程語言Lua（該語言曾被用來開發視頻游戲）。而今天，
增強學習算法（智能體）的目標一直是通過與任務（環境）的互動，來學會執行復雜的、新穎的任務。為了開發有效的算法，快速地迭代和測試是至關重要的，torch-twrl 如期開放。
借鑒其他的增強學習框架，torch-twrl 旨在提供：
在Lua/Torch 中，擁有最小函數依賴的增強學習框架；
定義清晰、模塊化的代碼（來促進快速開發）；
與Open AI 的增強學習基準框架Gym 無縫對接。
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▎嫌上面不過癮？ 15款開源人工智能軟件挨個數，哪一款是你的菜？
人工智能是目前最熱門的科研領域之一。諸如IBM、谷歌、微軟、臉書和亞馬遜這類大型公司不僅加大了對旗下發展研究部門的資金投入，同時也開始并購一些在機器學習、神經網絡、自然語言與圖像處理領域小有所成的初創公司。鑒于目前人工智能研究領域的火爆程度，斯坦福大學的教授們不久前作出了這樣一份報告：“人工智能軟件的作用越來越強大，而對人類社會、經濟有強大影響力的人工智能軟件將于2030年前面世”。
國外網站Datamation今日整理了目前熱門的15款開源人工智能軟件，雷鋒網(搜索“雷鋒網”公眾號關注)對全文進行了編譯介紹如下：
1.Caffe
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