2018 年終總結之AI領域開源框架彙總

【稍顯活躍的第一季度】

2018.3.04 ——OpenAI公佈 “後見之明經驗復現（Hindsight Experience Reply, HER）”的開源演算法，這個新的演算法保證人工智慧可以像人類一樣從自己的錯誤中汲取教訓。

2018.3.13 ——第四正規化免費對外開放旗下“第四正規化智慧客服平臺”，這是智慧客服市場的首款免費產品。

2018.3.18 ——Uber開源了神經進化演算法開發的互動式視覺化工具 VINE，該工具可以輕鬆實現神經網路群體的各種特定指標以及適應度分數的視覺化和隨時間的變化，使用者可對其進行實時評估。

【養精蓄銳的第二季度】

2018.6.08 ——阿里巴巴達摩院機器智慧實驗室開源了新一代語音識別模型DFSMN，基於世界最大的免費語音識別資料庫LibriSpeech，該模型將全球語音識別準確率紀錄提高至96.04%。

【蓄勢待發的第三季度】

2018.8.30 ——騰訊優圖首個 AI 開源專案 ncnn 目前已正式加入 ONNX，現已支援將 ONNX 檔案轉換為 ncnn 模型。

2018.9.27 ——Uber宣佈開源 Petastorm，這是由 Uber ATG 開發的資料訪問庫，可直接基於數 TB 的 Apache Parquet 格式資料集進行單機或分散式訓練和深度學習模型評估。

【井噴的第四季度】

2018.10.10 ——Nvidia釋出開源GPU加速平臺RAPIDS，主打資料科學和機器學習。

2018.10.12 ——商湯科技正式開源 mmdetection 和 mmcv 兩個專案。

2018.10.12 ——谷歌宣佈開源Active Question Answering 專案，使用強化學習訓練 AI 代理更好地提問。

2018.10.22 ——騰訊織雲 Metis 智慧運維學件平臺正式對外開源。

2018.10.25 ——Facebook開源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 實現基準：MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection，MaskRCNN-Benchmark 的效能相當，並擁有更快的訓練速度和更低的 GPU 記憶體佔用。

2018.10.25 ——Uber開源地理空間工具包kepler.gl。

2018.10.30 ——Facebook開源了高效能核心庫QNNPACK，專為移動 AI 進行最佳化。

2018.10.31 ——谷歌開源了基於 TensorFlow 的輕量級框架 AdaNet，該框架可以使用少量專家干預來自動學習高質量模型。

2018.11.01 ——谷歌開源了 BERT 模型 TensorFlow 程式碼、BERT-Base 與 BERT-Large 模型的預訓練檢查點、微調實驗結果的自動化復現 TensorFlow 程式碼、預訓練資料生成和資料訓練的程式碼。

2018.11.02 ——Facebook開源首個適應大規模產品的強化學習平臺Horizon，基於PyTorch 1.0

2018.11.04 ——騰訊 AI Lab 在南京舉辦的騰訊全球合作伙伴論壇上宣佈正式開源「PocketFlow」專案。

2018.11.28 ——阿里巴巴首次開源深度學習框架X-Deep Learning

2018.11.29 ——H2O.ai宣佈推出自動化機器學習平臺H2O.ai Driveless AI，並在亞馬遜雲服務平臺AWS上開源；

2018.12.05 ——微軟宣佈開放 ONNX Runtime，這是一款用於 Linux，Windows 和 Mac 平臺的 ONNX 格式的機器學習模型的高效能推理引擎。

2018.12.12 ——Nvidia宣佈正式開源被譽為市面最強大物理模擬引擎的 PhysX，除了廣泛應用於遊戲特效的提升，該引擎還能為 AI 、機器人與計算機視覺技術、自動駕駛與高效能運算提供支援。

【寫在最後】

在軟硬體開源方面，人工智慧業界，也跟其他行業比如軟體行業（Java/Python）類似，歐美國家與地區的公司佔據絕對領先地位，來自中國大陸地區的公司以及個人推出的開源軟體硬體屈指可數。可喜的是，在國內AI 巨頭BAT為首的大公司的努力之下，中國公司在開源界佔據了一席之地，相信隨著國內其它諸多公司的共同努力，會有更多的中國公司推出更多更好的開源軟體產品與框架。筆者認為，國內企業在軟硬體開源方面的所作所為，體現了國內資訊科技行業在核心技術方面的艱苦努力探索，也體現了中國資訊科技行業總體實力在不斷提升。

2018-12-27 整理於杭州市江乾區。

~ 完 ~

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