| Nvidia | 數位分身 | Metaverse | Omniverse | 黃仁勳 | 虛擬分身 | AI

【Nvidia 2022新戰略1｜Metaverse】不只搶攻企業數位分身，更要打造逼真多元的Metaverse世界

明年Omniverse模擬平臺主戰場是企業數位分身，但更大目標是成為構築多元Metaverse虛擬世界的技術引擎

2021-12-06

| AI | Timnit Gebru | google | 分散式人工智慧研究協會 | Distributed Artificial Intelligence Research institute | DAIR | AI偏見 | AI倫理

遭Google驅逐的黑人AI專家Timnit Gebru創立自己的AI研究協會

由Timnit Gebru成立的分散式人工智慧研究協會（DAIR），標榜奠基於社群，旨在對抗大型科技業者以獲利為本的AI研發

2021-12-03

| AWS | AI | 模型 | SageMaker

AWS推無程式碼AI工具SageMaker Canvas，點擊按鈕就能建構模型分析資料

SageMaker Canvas讓業務分析師只要操作視覺化介面，簡單地組合不同來源的資料，由系統自動訓練出最佳模型，生成用戶需要的預測

2021-12-01

| 雲象 | 數位病理 | 臺大醫院 | 骨髓抹片 | AI

醫療AI商品化！雲象骨髓抹片分類計數AI拿歐盟、臺灣醫材認證，下一步拚美FDA認證

有別於常見的醫療影像AI，雲象聯手臺大醫院挑戰世界難題：骨髓抹片分類計數AI系統，經3年努力、跨臺美4家醫院共數十萬顆細胞的驗證，終於獲得臺灣食藥署TFDA和歐盟CE認證，成為醫材產品。接下來，雲象將進攻歐洲市場，同時強化美日兩國驗證作業。

2021-11-25

| 微軟 | MoE | Mixture of Experts | Tutel | MoE函式庫 | 深度神經網路 | DNN | 人工智慧 | AI

微軟釋出高效能MoE函式庫Tutel

作為補充當前MoE（Mixture of Experts）的實作，Tutel是個經過最佳化的高效能MoE函式庫，相較於Meta釋出的fairseq，提供大幅的加速

2021-11-25

| Nvidia | AI | 生成對抗網路 | GauGAN2 | 文字轉圖像

Nvidia展示最新AI藝術生成對抗網路GauGAN2，可從文字生成精確風景圖

生成對抗網路GauGAN2現在能夠結合文字和草圖輸入，根據用戶的要求快速生成高品質的風景圖

2021-11-24

| Databricks | 資料 | AI | 機器學習

Databricks推出Partner Connect供平臺用戶連接第三方資料和工具

Partner Connect讓Databricks湖邊小屋用戶，可以方便使用第三方資料和人工智慧工具，目前已支援Fivetran、微軟Power BI和Tableau等服務

2021-11-23

| Everyday Robot | Alphabet | 機器人 | AI | 機器學習 | 強化學習 | 協同學習

Alphabet的Everyday Robot開始在自家辦公室執行打掃任務

透過強化學習、協同學習的機器學習演算法，Alphabet X實驗室強調其通用型學習機器人Everyday Robot執行特定任務能力更成熟，能拿抹布擦桌子、開門、將椅子歸位

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | 使用者特徵自動預測 | 使用者人格預測 | User Persona | Naver | K8s | ML

【Line AI生產力關鍵3：新一代使用者特徵自動預測系統】導入GPU和K8s叢集，靠ML大規模自動預測使用者特徵資料

未來光是日本用戶規模將達到3億人，如何讓使用者人格系統的屬性預測能力更強，Line去年夏天導入了GPU和K8s叢集，重新改造了這套系統

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | MLOps | Lupus

【Line AI生產力關鍵2：ML品質監控自動化】自建MLOps監控平臺，上百項ML產品模型漂移能即時調校

Line高度仰賴AI，光是內部就有100多個ML模型上線，橫跨20多個單位。為快速統一掌握模型動態，Line自建一套MLOps監測工具Lupus，來收集模型指標、偵測異常

2021-11-22

| 封面故事 | 機器學習 | AI | 日本Yahoo | Line | AI生產力 | HyperCLOVA | 語言模型 | 語料庫

【Line AI生產力關鍵1：通用NLP模型】以HyperCLOVA發展企業NLP服務，下一步搶攻通用AI

Line揭露一款820億個參數的大型語言模型HyperCLOVA，並以此為核心引擎發展一系列企業AI工具，接下來還要結合電腦視覺，打造更通用的AI產品

2021-11-22

| NLP | 生態圈 | HyperCLOVA | 朴懿彬 | 機器學習 | AI | MLOps | 使用者特徵自動預測 | 使用者人格預測 | User Persona | Naver | 日本Yahoo | 整併 | 封面故事 | Lupus | AI生產力

因應整併後3億日本用戶規模新考驗，Line從3大技術關鍵來強化AI生產力

今年3月，日本Line和日本Yahoo整併後，光是日本用戶規模就達到3億人，作為未來主要用戶服務核心的Line，如何因應用戶數暴增挑戰，繼續邁向AI公司轉型之路？關鍵是這3件事

2021-11-22