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一周焦点 | 李彦宏：如果谷歌回来，有信心再赢一次；GitHub深度学习开源项目Top200

百家作者：AI100 2018-08-11 10:55:19

▌业界焦点

瞄准超算皇冠：神威Ｅ级超算原型机正式启用

运算速度达每秒百亿亿次的 E 级计算机，被称作“超级计算机界的下一顶皇冠”。8 月 5 日，国产超算研制向着这一皇冠又迈进了一步：神威E级超算原型机在国家超级计算济南中心完成部署，并正式启用。这一原型机的系统软件，由完全自主研发的神威睿思操作系统、神威睿智编译器等构建。运算系统全部采用“神威26010＋”众核处理器，高速互连网络系统全部采用申威网络交换芯片、申威消息处理芯片，这些关键部件均具备完全自主知识产权。存储和管理系统由申威多核处理器构建，实现对该领域产品的国产化替代。（via. 新华网）

苹果市值破万亿，库克发员工称用户和产品至上

美东时间周四，苹果公司在纳斯达克收市时的股价为 207.39 美元，总市值达到 1 万亿美元，成为美国上市公司中第一位进入万亿市值俱乐部的成员。据外媒报道，CEO 库克在一封发给 12 万名员工的备忘录中表示，这是苹果公司的重要里程碑，很值得骄傲。

但他话锋一转，严肃地指出，万亿市值并不是评价/衡量公司的最重要指标，也不是公司最关注的点。库克认为，市值回报是公司将产品和客户放在首位，并且忠于价值观的体现。（via. cnBeta）

马斯克考虑让特斯拉私有化

美国时间 8 月 7 日早，马斯克发了一条让网友们从朦胧睡意中惊醒的消息——他正考虑让特斯拉私有化。马斯克称，自己正在在考虑使特斯拉以每股 420 美元的价格私有化，资金不是问题。如果按照这个价格私有化，交易规模可能高达 720 亿美元。虽然马斯克说“Funding secured”，但具体资金来源并未披露。

传抖音母公司寻求 30 亿美元融资，估值最高或可达 750 亿美元

据《华尔街日报》援引知情人士消息，抖音母公司字节跳动科技正启动新一轮 30 亿美元融资，估值最高可达 750 亿美元。不过，消息人士称，这一融资金额有可能变动，而且也不能完全保证能达到 750 亿美元的估值。

人民日报发推文欢迎谷歌回归，李彦宏回应：有信心 PK 再赢一次

8 月 6 日，人民日报在社交媒体平台 Twitter、Facebook 上刊登了一篇标题为“Stability prerequisite for China’s internet opening up”（《稳定是中国互联网开放的重要前提》）的文章。文章中提到，“欢迎Google回到中国大陆，但前提是得遵守政府相关的法律政策”。

针对此消息，李彦宏发布朋友圈称，这些年，百度一直被认为是占了Google退出中国的便宜，这种没有发生的事情无法证明。李彦宏称，“如果谷歌回来，我们正好真刀真枪地再PK一次，再赢一次。”

随后，搜狗 CEO 王小川发布微博称，“多一份竞争多一份选择。并没得到 Google 返回中国的确切消息”。

▌技术焦点

Dota2 团战实力蔑视人类，解剖 5 只“AI 英雄”

去年，OpenAI 在 DOTA 的 1v1 比赛中战胜了职业玩家 Dendi，而在距离进阶版 OpenAI Five 系统战胜人类业余玩家不过一个月的时间，近日，它又以 2:1 的战绩再次完成对人类高级玩家的“屠杀”，GG（人类赢的最后一局纯属耍赖）。

TensorFlow 版本 1.10.0 发布

TensorFlow 1.10 预构建二进制文件是针对 NCCL 2.2 构建的，并且在二进制安装中不再包含 NCCL。使用多个 GPU 和 NCCL 的需要将 NCCL 升级到 2.2。具体请参阅更新安装指南：Installing TensorFlow on Ubuntu 和 Install TensorFlow from Sources。

从 TensorFlow 1.11 开始，Windows 构建将使用 Bazel。因此官方放弃了对 cmake 的支持。

用 TensorFlow.js 实现手语识别

如果语音是未来的主要交互方式，那么聋哑人要如何适应新的时代？Abhishek Singh 利用摄像头和 TensorFlow.js 来识别手语，并通过亚马逊的智能音箱 Echo 来作出响应，完成相应的指令。

原文地址：

https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js-735ccc1e6d3f

YOLO3D：利用 LiDAR 点云实现端到端的实时 3D 定向对象边界框检测

论文摘要：3D 对象的检测和分类是自动驾驶中的关键任务。LiDAR（激光雷达）传感器可以对周围环境进行 3D 点云重建，但 3D 物体边界框实时检测任务仍然是一个很大的挑战。在本文中，我们在 2D 透视图像空间中 one-shot regression meta-architecture 的基础上，成功扩展到利用 LiDAR 点云生成定向 3D 对象边界框。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1808.02350