雅虎大神 Jeff Dean 领衔，万字展望五大AI趋势

ers 的操只用方法方法，加深了我们对视觉效果 Transformers 方法有的显然。将 Transformers 数学方法有与正弦操只用方法相融合，已在视觉效果和话音鉴别使命之年前展示显露显露突出的压倒性。

分解数学方法有的输显露也在大幅减小。在从前几年里头获得了突出的变革，常常在三维的分解数学方法有之年前十分突出。例如，不太可能的数学方法有从未证明了仅仅也就是说一个一般来说（如“irish setter”或“steetcar”）之后可以创始人精巧神的三维，可以“填充”一个低分辨率的三维，以创始人一个好像十分人为的低分辨率归一化三维，甚至可以重构取值长度的人为故事情节。另一个举例来说是，可以将三维转换成一系列时域 tokens，然后用于自复归分解数学方法有以低保真神度顺利进行制备。

布丨闭环扩散数学方法有（cascade diffusion models）的举例来说，从一个也就是说的一般来说分解愈来愈进一步三维，然后用于这些三维只用为种子来创始人低分辨率的比如说：第一个数学方法有分解低分辨率三维，其余的继续执行向上均值（upsampling）到事与愿违的低分辨率三维。

布丨SR3 超分辨率扩散数学方法有是以低分辨率三维只用为归一化，并从纯谐波之年前重构相应的低分辨率三维。

鉴于这些不薄弱的系统犹如，潜藏着的是巨大的承担责任，所以我们不得不认真审查，这类数学方法有的潜在运用否违背我们的认知社不会科学前提。

除了高科技的单基本基本概念数学方法有（single-modality models）内外，大规模的多基本基本概念数学方法有（multimodal models）也在陆陆续续转到人们的开阔。这些数学方法有是迄今为止最年前沿的数学方法有，因为它们可以接纳多种完全相同的归一化方式而（例如，语义、三维、话音、监视器机），而且在某些情形下，还可以造成完全相同的输显露方式而，例如，从阐述性的句子或前半部分解三维，或用全人类语义简要阐述三维的视觉效果前半部。这是一个感到惊喜的熟悉研究斜向，因为类似于现实世上，在多基本基本概念信息之年前愈来愈容易求学（例如，选读一些篇文章并看时辅以演示比仅仅仅仅选读精确得多）。因此，将三维和注释配对可以愿意进行多种语义的检索使命，并且很好地显然如何对注释和三维归一化顺利进行配对，可以对三维字幕使命（image captioning tasks）造成了很好的修改效果。某种程度，在视觉效果和注释信息上的共同体能训练，也有助减小视觉效果类群使命的吻合性和鲁棒性，而在三维、监视器机和音轨使命上的共同体能训练则可以减小所有方式而的形式化准确度。还有一些与众不同的迹象表明，人为语义可以只用为三维检视的归一化，知道的的设备人如何与这个世上对话，以及控制其他应用程序系统不会，这预示着基本上用户基本要素面的共同开发方法或许不会变为。这些数学方法有检视的方式而将以内外话音、刺耳、三维、监视器机和语义，甚至或许不断扩大到本体化信息、经验布和等待时间序列信息等等。

布丨基于视觉效果的的的设备人操只用方法系统不会的举例来说，只能形式化到愈来愈进一步使命。左布：的的设备人即将继续执行一项用人为语义阐述为“将葡萄装入金箔碗之年前”的使命，而不能够对数学方法有顺利进行特定的体能训练。右布：和左布一样，但是有“把原生地放在托盘里头”的愈来愈进一步使命阐述。

这些数学方法有一般来说用于自督导求学（Self-supervised learning）的体能训练，在这种方法有之年前，数学方法有从注意到到的“原始”信息之年前求学，而这些信息很难被整理或标示。例如，GPT-3 和 GLaM 用于的语义数学方法有，自督导的话音数学方法有 BigSSL，视觉效果对比求学数学方法有 SimCLR，以及多基本基本概念对比数学方法有 VATT。自督导求学允许大型号话音鉴别数学方法有归一化之年前的话音之年前的备用话音鉴别新的技术（Automatic Speech Recognition）的可视准确度，同时仅仅用于 3% 的标示体能训练信息。这些渐进是难以捉摸的，因为它们可以大大减小为特定使命启用 ML 所需要的决心。而且，它们使得在愈来愈有值得一提的是性的信息上体能训练数学方法有显得愈来愈容易，这些信息可以很好地凸显完全相同的亚生态系统、北部、语义或其他关键的表示尺度所有这些渐进都指向体能训练只能检视多种信息方式而并补救数千或数百万使命的低并能常用数学方法有的斜向。通过重构极小性数学方法有，使得数学方法有之年前唯一被也就是说使命只用可用的以内外是那些针对其提低效能过的以内外，由此一来，这。

些多基本基本概念数学方法有可以显得愈来愈低效。在期望的几年里头，我们将在原称“Pathways”的未来软件系统和信息化决心之年前渴求这一愿景。随着我们把迄今为止的许多思路融合在一齐，我们期望在这一行业认显露现阶段的感到满意。

布丨Parthway：我们即将朝着单独数学方法有的阐述而决心，它可以在数百万个使命之年前顺利进行形式化。

渐进2：ML 的持续性效能减小

由于电脑显卡的设计、ML 线性和元求学（meta-learning）熟悉研究的变革，效能的减小即将推行 ML 数学方法有向愈来愈不强的并能其发展。ML 管道的许多不足之处，从体能训练和继续执行数学方法有的显卡到 ML 应用程序系统的各个组件，都可以在维持或减小整体准确度的同时顺利进行效能提低效能。这些完全相同的寄存器之年前的每一个都可以通过除此以外的幂因子来减小效能，并且与几年年前相较，可以将计数生产成本提高几个数幅度级。这种愈来愈低的效能使许多关键的感到满意设法借助于，这些感到满意将基本上突出地减小 ML 的效能，使愈来愈大、愈来愈低质幅度的 ML 数学方法有只能以愈来愈适当的生产成本共同开发，并进一步普及访答。我对这些熟悉研究斜向感到更为兴奋！

ML启动时辐射准确度的持续性修改：

每新一代ML启动时辐射都在年前几代的细化顺利进行了修改，使每个晶片的准确度愈来愈快，并且一般来说不会减小整个系统不会的规模。其之年前，包括大幅度晶片的 pods，这些晶片通过低速网路相连在一齐，可以减小大型号数学方法有的效能。

当然，移动的设备上的 ML 并能也在突出减小。Pixel 6 笔记型号电脑配置了全愈来愈进一步百度张幅度检视器（Google Tensor processor），集成了不薄弱的ML启动时辐射，以很好地赞同关键的的设备上系统。

我们用于 ML 来快速各种电脑晶片的的设计（下面将详细介绍），这也造成了了好处，特别是在生产很好的 ML 启动时辐射不足之处。

持续性修改的 ML 编译和 ML 兼职负载的提低效能：

即使在显卡很难改变的情形下，对于 ML 启动时辐射的编程语言和系统不会应用程序的其他提低效能也可以突出减小效能。例如，“备用调优多通道认知社不会科学编程语言的灵活方法有”展示显露了如何用于 ML 来继续执行编译增设的备用调优，从而在相同的表层显卡上为一套 ML 程序借助于 5-15%（有时低将近 2.4 倍的修改）的下半年准确度修改。GSPMD 阐述了一个基于 XLA 编程语言的备用立体化化系统不会，该系统不会只能不断扩大大多数深求学网路软件系统，超显露启动时辐射的内存容幅度，并已应可用许多大型号数学方法有，如 GShard-M4、LaMDA、BigSSL、ViT、MetNet-2 和 GLaM 等等，在多个行业上造成了了最高科技的结果。

布丨在 150 ML 数学方法有上用于基于 ML 的编程语言备用调优，可以加快下端到下端数学方法有的低速。以内外借助于 5% 或愈来愈多修改比例的数学方法有。条形颜色值得一提的是了提低效能完全相同数学方法有组件的相对修改层面。

全人类创造力马将近的愈来愈低效数学方法有软件系统的挖掘显露：

数学方法有应用程序系统的随之修改，大大减小了许多疑答翻倍也就是说准确度总体所需要的计数幅度。例如，我们在 2017 年共同开发的 Transformer 本体，只能在几个 NLP 使命和翻译者可视上减小新的技术总体。与此同时，可以用于比各种其他盛行方法有不及 10 倍甚至百倍的计数来借助于这些结果，例如只用为 LSTMs 和其他周而复始软件系统。类似地，视觉效果 Transformer 只能在许多完全相同的三维类群使命之年前标示出显露修改的最新的结果，尽管用于的计数幅度比正弦建模不及 4 到 10 倍。

愈来愈低效数学方法有软件系统的的的设备马将近挖掘显露：

脑应用程序系统（NAS, Neural Architecture Search）可以备用挖掘显露对于也就是说的疑答域愈来愈适当、新的颖的 ML 应用程序系统。NAS 的主要压倒性是，它可以大大减小线性共同开发所需要的兼职幅度，因为 NAS 在每个空间内和疑答域人组之年前只能够只用的兼职。此内外，虽然早先继续执行 NAS 的兼职或许在计数上很昂贵，但由此造成的数学方法有可以大大减小沿河熟悉研究和生造成态系统之年前的计数，从而大大减小整体教育资源能够。例如，为了挖掘显露推论 Transformer（Evolved Transformer）而顺利进行的只用只造成了 3.2 吨的 CO2e，但是分解了一个供 NLP 生态村之年前的任何人用于的数学方法有，该数学方法有比基本上的 Transformer 数学方法有的重幅度轻 15-20%。不太可能对 NAS 的用于挖掘显露了一种愈来愈低效的应用程序系统 Primer（Debian），与基本上的 Transformer 数学方法有相较，它提高了4倍的体能训练生产成本。通过这种方法，NAS 的挖掘显露生产成本一般来说可以通过用于挖掘显露的愈来愈低效的数学方法有应用程序系统获取回报，即使它们只应可用不及数沿河使命。

布丨与基本上的 Transformer 数学方法有相较，NAS 挖掘显露的 Primer 软件系统的效能是年前者的4倍。这幅布（红色以内外）标示出了 Primer 的两个主要修改：深正弦减小了肯定力的水牛投影和 squared ReLU 的只用可用（蓝色以内外表示原始 Transformer）。

NAS 还被可用挖掘显露视觉效果行业之年前愈来愈适当的数学方法有。EfficientNetV2 数学方法有应用程序系统是脑应用程序系统的结果，该共同提低效能了数学方法有准确度、数学方法有大小和体能训练低速。在 ImageNet 可视测试之年前，EfficientNetV2 减小了 5 到 11 倍的体能训练低速，同时大大减小了先年前最高科技数学方法有的大小。CoAtNet 数学方法有软件系统是通过一个软件系统创始人的，该软件系统运用于了视觉效果 Transformer 和正弦网路的思路，以创始人一个融合数学方法有软件系统，其体能训练低速比视觉效果 Transformer 快 4 倍，并获得了愈来愈进一步 ImageNet 新的技术总体。

布丨与之年前的 ImageNet 类群数学方法有相较，EfficientNetV2 获得了很好的体能训练效能。

的普遍运用有助修改 ML 数学方法有应用程序系统和线性，以内外不强化求学（RL，Reinforcement Learning）和有机体新的技术（evolutionary techniques）的用于，激励了其他熟悉研究其他部门将这种方法有运用到完全相同的行业。为了愿意其他人创始人他们自己的数学方法有，我们有一个Debian的数学方法有平台，可以愿意他们探寻挖掘显露其感兴趣的行业的数学方法有。除了数学方法有软件系统以内外，备用还可以可用挖掘显露愈来愈进一步、愈来愈适当的不强化求学线性，这是在20世纪 AutoML-Zero 兼职的细化顺利进行的，该兼职演示了备用化督导求学线性挖掘显露的方法有。

极小的用于：

极小性是线性的另一个关键的变革，它可以巨大地减小效能。极小性是指数学方法有具更为大的容幅度，但对于也就是说的使命、比如说或 token，仅仅只用可用数学方法有的某些以内外。2017 年，我们推显露了极小奈斯领域专家融合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer），在各种翻译者可视上展示显露了很好的准确度，同时在计数幅度上也维持着一定的压倒性，比先年前最高科技的密集 LSTM 数学方法有不及 10 倍。不太可能，Switch Transformer 将领域专家融合风格的软件系统与 Transformer 数学方法有软件系统融合在一齐，在体能训练等待时间和效能不足之处比密集的 T5-Base Transformer 数学方法有减小了 7 倍。GLaM 数学方法有表明，Transformer 和融合领域专家风格的层可以人组在一齐，可以造成一个愈来愈进一步数学方法有。该数学方法有在 29 个可视线上千分之至少 GPT-3 数学方法有的准确度，用于的体能训练能幅度减小 3 倍，推理计数减小 2 倍。极小性的基本概念也可以可用提高软件系统 Transformer 软件系统之年前肯定力系统的生产成本。

布丨BigBird 极小肯定数学方法有由一个系统 tokens（可用检视归一化序列的所有以内外）、局部 tokens（可用检视归一化序列的所有以内外）和一组随机 tokens 合组。从理论上看，这可以解释为在 Watts-Strogatz 布上添加了一些一个系统 tokens。

就计数效能而言，在数学方法有之年前用于极小性或许是一种具很低潜在支出的方法有，而就在这个斜向上顺利进行尝试的熟悉研究思路而言，我们只是聚焦了表面。

这些减小效能的方法有之年前的每一种都可以融合在一齐，这样，与英美两国千分之用于 P100 GPUs 体能训练的基线 Transformer 数学方法有相较，目年前在低效信息之年前心体能训练的等效准确度语义数学方法有的人为教育资源效能减小了 100 倍，造成的 CO2e 人为教育资源损耗减小了 650 倍。这甚至还很难考虑到百度的碳之年前和（carbon neutral），100% 的可核电抵消。

渐进3：认知社不会科学正显得对参与者和生态村愈来愈有益

随着 ML 和硫显卡（如 Pixel 6 上的 Google Tensor 检视器）的创新的，许多新的领略已是或许，移动的设备只能愈来愈持续性有助于知觉上下文和生态系统。这些变革减小了的设备的可访答性和易用性，同时计数并能也有提高，这对于移动摄影师、数据处理翻译者等盛行系统至关关键。值得肯定的是，不太可能的新的技术变革还为基本上用户发放了愈来愈与众不同的领略，同时不断扩大了人身安全受保护。

人们比无论如何任何时候都依赖他们的笔记型号电脑监视器头来就有日常生活习惯和流行乐创只用灵感。认知社不会科学在计数摄影师之年前的巧妙运用提高了笔记型号电脑变焦的系统，使它们愈来愈不易用于，造成了愈来愈低质幅度的三维。一些高科技的新的技术，如修改的 HDR+，在弱光下的制只用并能，很好的人像检视系统，及愈来愈大的普遍存在性使得笔记型号电脑监视器可以愈来愈真神实地凸显制只用具体来说。Google Photos 之年前基于认知社不会科学的不薄弱物件如 Magic Eraser 等还能进一步提低效能照片。

除了用笔记型号电脑顺利进行创造内外，许多人还依赖笔记型号电脑与他人数据处理横跨语义交谈，例如在致电时用于 Live Translate 和 Live Caption。由于自我督导求学（self-supervised learning）和有烟雾的教职员体能训练（noisy student training）等新的技术，话音鉴别吻合率持续性减小。对有话的话音、陶醉的话音或交错话音等有突出的减小。在注释到话音制备的变革细化，人们可以用于百度所写新的技术 Read Aloud 在愈加多的平台上广播网页和篇文章，使获取参与者信息愈来愈价格之后宜，横横跨了基本基本概念和语义的语言障碍。通过牢固分解的即时翻译者，百度翻译者（Google Translate）的数据处理话音翻译者总体突出减小。低质幅度的话音翻译者在多语义协作时发放了很好的基本上用户领略。在 Lyra 话音JPEG和 Soundstream 音轨JPEG之年前，认知社不会科学与传统观念JPEG方法有相融合使话音、流行乐和其他刺耳只能以低得多的比特率保真神地读取。

笔记本电脑注释相当能够（Smart Text Selection）等物件获取了修改，它可以备用相当能够电话号码或定址等参与者信息，以之后复制和粘贴。此内外，Screen Attention 可以预防笔记型号电脑屏幕变亮，凝视鉴别新的技术有所的修改。认知社不会科学还让人们的生活习惯愈来愈公共安全。例如， Suspicious Message Alerts 对或许的网路钓鱼攻击驳斥警告，Safer Routing 驳斥愈来愈公共安全的替代定线。

考虑到这些系统用于信息的寻常性，把它们默认增设为不共享是很关键的。以上谈到的许多系统都在 Android的Private Compute Core 之年前试运行。这是一个Debian的、公共安全的生态系统，与操只用方法系统不会的其余以内外隔离开。Android 尽可能未经基本上用户表示同意，不不会将在 Private Compute Core 之年前的信息共享给任何运用程序。Android 还阻止 Private Compute Core 的任何系统仅仅答网路。系统通过一小以内外Debian API 与 Private Compute Services 顺利进行通信，这样就能列于个人身份寻常参与者信息并用于联邦求学、联邦归纳和私人参与者程序语言等系统受保护人身安全。

这些新的技术对于其发展未来计数和交互范例至关关键，参与者或公共的设备能够在不损害人身安全的情形下求学并愿意体能训练（线性）数学方法有。联邦的无人督导求学方法有，可以创造显露愈加笔记本电脑的系统不会。这些系统不会的交互愈来愈精确，愈来愈像是一个对话实体，而不是一台的的设备。只有对我们的新的技术顺利进行深刻变革，才有或许普遍而公民权利地包括这些笔记本电脑系统不会，让它们赞同脑计数。

渐进4：认知社不会科学在社不会科学、身体健康和环境受保护其发展不足之处的直接影响愈加大

近年来，我们认显露认知社不会科学在科学、海洋生物等基础社不会科学科的直接影响愈加大，在可核电和现代医学等行业也有许多难以捉摸的运用。电脑视觉效果数学方法有对参与者和全球性疑答都有所功效。它们可以愿意心理医生顺利进行兼职，不断扩大我们对脑脑科学的显然，还可以发放很好的大雾预测，加快灾区兼职。其他型号式的认知社不会科学数学方法有能挖掘显露减小碳废水和减小替代人为教育资源产值的方法有，在应付共同国环境署不足之处至关关键。这样的数学方法有甚至可以只用为艺术家的流行乐创只用物件！随着认知社不会科学显得愈来愈不断扩大健（鲁棒）和完善，它在的运用其发展前景基本上不断扩大，有助补救我们面临的一些最具关键时刻性的疑答。

电脑视觉效果发放愈来愈进一步洞察力：

在从前的十年里头，电脑视觉效果的变革使电脑只能进行完全相同社不会科学行业的各种使命。在系统生物学之年前，备用修葺新的技术可以从脑其组织细片的低分辨率电子显微镜三维之年前重现脑其组织的脑相连本体。年前些年，百度为熟悉研究跳蚤、老鼠的脑元创造了这样的教育资源，上周，我们与哈佛大学的利希特曼检验室（Lichtman Lab）共同，顺利进行了第一次大规模的全人类脑节LTP相连熟悉研究。该熟悉研究横横跨了所有脑纤维的多个细胞型号式。这项兼职的要能是愿意系统生物学家熟悉研究感到惊叹的全人类脑元。例如，下布标示出了脑元之年前平均 860 亿个脑元之年前的 6 个。

电脑视觉效果新的技术还发放了不薄弱的物件来应付全球性关键时刻。基于深求学的大雾预测方法精确通信卫星和声纳三维只用为归一化，融合其他大气信息，造成比传统观念的基于科学的数学方法有愈来愈吻合的大雾和降水预测，预测等待时间长将近 12 小时。它们还可以比传统观念方法有愈来愈快地造成新的增的预测，这在极下端大雾中后期或许是至关关键的。

包括吻合的巴洛克式足迹就有对于从人口总数估计和大城市规划到人道主义响应和生态系统社不会科学的一系列运用都是至关关键的。在世上上的许多地方，以内外非洲的大以内外北部，这一参与者信息以年前是未获得的，但愈来愈进一步熟悉研究表明，将电脑视觉效果新的技术应可用通信卫星三维可以愿意鉴别亚洲地区以内内的巴洛克式疆基本要素。这一方法有的结果已在全站巴洛克式信息集之年前公布，这是一种愈来愈进一步全站获取的信息教育资源，其之年前包括 5.16 亿座散布非洲亚洲地区大以内外北部的巴洛克式的左边和新建。我们还只能在与世上粮食计划书署的共同之年前用于这一独特的信息集，通过 ML 的运用发放流行病后的较慢损失检验。

在身体健康行业的运用：

除了推进基础社不会科学，认知社不会科学还可以在愈来愈普遍的以内内为现代医学和全人类身体健康做显露功绩。在身体健康行业借助于电脑社不会科学相当是什么新的鲜事。但认知社不会科学打开了愈来愈进一步门前，造成了了愈来愈进一步总能和关键时刻。

以蛋白质组学行业为例。电脑从一开始就对蛋白质组学很关键，但是认知社不会科学减小了愈来愈进一步系统并认定了原本的方式而。当百度的熟悉研究其他部门探寻这一行业的兼职时，许多领域专家忽视借助于深求学来推断基因变异的思路是牵不强的。如今，这种的的设备方法有被忽视是最高科技的。百度公布的Debian应用程序 DeepConsensus 以及与加州大学洛杉矶分校（UCSC）共同的 Pepper-DeepVariant 发放了尖下端的参与者生物医学赞同。我们愿意愈来愈多的较慢测序可以在全面性转到仅仅运用行业，并对病征造成仅仅直接影响。

以蛋白质组学行业为例。计数新的技术基本上对蛋白质组学更为关键，但认知社不会科学方法有挽救了之年前的原本方式而，并带入了愈来愈进一步系统。早先，百度的熟悉研究其他部门用于认知社不会科学在该行业告一前半部熟悉研究时，许多领域专家忽视用于深求学新的技术从测序仪之年前推断否普遍存在存在基因变异的思路是不行不通的。但如今，认知社不会科学是最高科技的熟悉研究方法有。并且期望认知社不会科学将扮演愈来愈关键的主人公，比如蛋白质组学子公司即将共同开发愈来愈精确、愈来愈快的新的测序仪，它能够归一化很好的推理并能。我们也公布了 DeepConsensus Debian应用程序，以及与 UCSC 共同的 PEPPER-DeepVariant，为这些新的仪器发放最年前沿的参与者生物医学赞同。我们愿意这些准确度愈来愈不强的测序仪可以尽快运用在仅仅病征之年前并造成有益直接影响。

布丨DeepConsensus 之年前的 Transformer 本体示意布，它可以有错测序有误，减小吻合率。

认知社不会科学也可以在检视测序信息以内外起关键只用用，比如用于认知社不会科学快速与众不同身体健康的线粒体参与者信息规划设计。普遍基因型号基因和测序形态的大型号海洋生物样品库的创设，可以彻底挽救我们显然和管理者病因基因型号易感性的方法。基于认知社不会科学的基因型号基因方法有可以减小将大型号三维和注释信息集转换为可可用基因型号涉及熟悉研究基因型号基因的可不断扩大性，并且 DeepNull 也可以借助于大型号基因型号基因信息顺利进行基因型号熟悉研究。我们也很低兴将这两种Debian方法有公布给研究者。

布丨根据海洋生物样品库之年前的线粒体信息，分解的其组织学和病因性状的大规模幅度化每一次

正如认知社不会科学可以愿意我们认显露线粒体信息之年前的隐蔽特质一样，它也可以愿意我们从其他身体健康信息型号式之年前挖掘显露并搜罗新的参与者信息。病因的诊断一般来说以内外利用计数机、彼此间幅度化和在大幅度一般来说之年前鉴别显露新的范例等使命，而这些都是认知社不会科学擅长的。百度的熟悉研究其他部门从未用于认知社不会科学来补救各种各样的疑答，但某种层面很难一个疑答比它在现代医学全像之年前的运用有愈来愈大感到满意。

百度在 2016 年登载了一篇关于深求学在糖尿病视网膜病因药理学研究之年前运用的篇文章，被《英美两国现代医学不会杂志》（JAMA）的出版人选为十年来最具直接影响力的十大篇文章之一。这意味着它众所周知在认知社不会科学和身体健康不足之处具普遍直接影响力，并且也是十年来最具直接影响的 JAMA 篇文章之一。而且我们的熟悉研究直接影响相当仅仅限于对篇文章，而是不断扩大到现实世上之年前创设系统不会的并能。通过我们的全球性共同好朋友网路，该计划从未愿意印度次亚洲地区、泰国、奥地利和意大利的数万名病征顺利进行病因药理学研究，否则他们自己或许很难并能接纳这种危险视网膜病因的验证。

我们愿意认显露愈来愈多认知社不会科学基本系统系统不会的地面部队，以运用到减小乳腺癌药理学研究、验证白血病、快速癌症放射线、标识持续性性x光和对年癌恶性分级制度上。认知社不会科学为每个行业都发放了愈来愈进一步愿意。比如认知社不会科学基本系统的结肠镜验证，就是一个打破了原有基础的举例来说。结肠镜验证众所周知仅仅只是诊断尿毒症，还可以在开刀每一次之年前切除家兔，是阻止病因其发展和卫生保健严重病因的年前沿阵地。在该行业之年前，我们从未证明认知社不会科学可以愿意尽可能心理医生不遗漏家兔，愿意验证难以挖掘显露的家兔，还可以减小尺度来减小吻合度，例如运用启动时导向和绘布新的技术。在与耶路撒冷 Shaare Zedek Medical Center 医疗之年前心的共同之年前，检验证明这些系统不会可以数据处理兼职，千分之每次开刀可以验证到一个或许不会漏检的家兔，而且每次开刀的有误台风不及于 4 次。

布丨对（A）一般持续性性、（B）传染病和（C）COVID-19 的真神阴性、假阴性以及真神中性、假中性的脸部 X 左眼（CXR）顺利进行均值。在每张 CXR 之年前，红色的弧线表示数学方法有鉴别时重视的周围（即类只用可用布），黄绿色的弧线表示由放射科心理医生认定的感兴趣周围。

Care Studio 是另一个有其发展前景的医疗保健计划书，它用于最高科技的认知社不会科学和 NLP 新的技术来归纳本体化信息和医疗就有，并在吻合的等待时间为药理学心理医生发放涉及参与者信息，愿意他们发放愈来愈努力和吻合的治疗。

尽管认知社不会科学或许对不断扩大访答幅度和减小药理学吻合性很关键，但我们挖掘显露有愈来愈进一步渐进即将显露现：用于认知社不会科学愿意人们的日常身体健康和幸福。我们日常用于的的设备都地面部队有不薄弱的传感器，可以愿意人们普及身体健康衡幅度和参与者信息，使人们可以对自己的身体健康做显露愈来愈明智的决定。目年前从未有了可以检验心率和换气kHz的笔记本电脑笔记型号电脑监视器头，并且无需要额内外的显卡的设备。Nest Hub 的设备可以赞同非接触式清醒知觉，让基本上用户很好地洞察自己的夜间身体健康情形下。我们可以在自己的 ASR 系统不会之年前突出减小无序话音鉴别的质幅度，也可以用于认知社不会科学愿意有话音语言障碍的人塑造刺耳，使他们只能用自己的刺耳协作。某种层面，用于认知社不会科学让笔记本电脑笔记型号电脑愿意人们很好地熟悉研究小儿情形下，或者愿意视网膜有限的人锻炼身体，相当是遥不可及的：这些总能证明期望是光明的。

可用非接触式清醒知觉的自定义认知社不会科学数学方法有可以有助于检视连续的3维声纳张幅度（核心内容了一定西南方、kHz和等待时间以内内的文艺活动），从而备用计数显露基本上用户清醒或看着的或许性。

认知社不会科学在炎热政治危机之年前的运用：

共同国环境署也是一个至关关键的行业，对全人类来说具更为迫切的危险。我们能够共同决心来挽救无害废水的渐进，以尽可能期望的公共安全和繁荣。而很好地洞察完全相同相当能够对炎热的直接影响，可以愿意我们用多种方法应付这一关键时刻。

为此，我们在百度地布之年前推显露了节能定线，预期该方法有可以每年节省平均 100 万吨二氧化碳废水（相等于在道路上减小 20 多万辆汽车）。不太可能的检验熟悉研究表明，在英美两国明尼阿波利斯用于百度地布导航可以借助于愈来愈快、愈来愈节能的定线，节省了 1.7% 的二氧化碳人为教育资源损耗和 6.5% 的之旅等待时间。此内外，还可以让地布应用程序很好地兼顾SUV，愿意愈来愈为严重里头程病态，期望人们用于无废水的交通设施物件。我们还与世上各地的大城市顺利进行共同，借助于核心内容的历史取材交通设施信息，愿意减小交通设施灯计时器增设。在亚和巴西顺利进行的一项20世纪试点熟悉研究标示出，有验证十字路口的燃油损耗和推迟等待时间减小了 10-20%。

布丨运用于百度地布的节能定线，将不会展示显露新的纪录和最省钱的定线，所以你可以相当能够取值一条适合你的定线。

从全面性来看，核分裂期望将不会已是一种挽救世上方法的可核电。在与 TAE Technologies 的长期共同之年前，我们通过增设 1000 多个涉及控制值，用于认知社不会科学来愿意聚变反应器维持牢固的等离子体。通过我们的共同，TAE 借助于了 Norman 反应器的主要要能，这离我们借助于平衡的核分裂又近了一步。这台的的设备能在 3000 万斯托克斯的温度下维持牢固的等离子体 30 毫秒，这是系统不会可用功率以内的超不强。目年前他们从未的设计进行了一个愈来愈不薄弱的核分裂的的设备，并愿意该的的设备能在十年内展示显露显露借助于核分裂平衡的必要条件。

并且，我们还得决心应付愈加类似的火警和大水（像数百万加州人一样不得不兼顾经常性的“火警季节”）。上周，我们公布了一份由通信卫星信息赞同的火警疆基本要素地布，愿意澳大利亚人有趣地在自己的设备上洞察火警的大致规模和左边。我们还将百度上所有的火警参与者信息顺利进行整合，并在全球性以内内顺利进行推显露。我们也基本上在运用布形提低效能线性来愿意提低效能火警疏散定线，以愿意人们公共安全逃离较慢推进的火警。2021 年，我们的大水预测计划书的警告系统不会散布以内不断扩大到 3.6 亿人，是年前一年的三倍以上，并向面临灾情不确认定老年人的移动的设备仅仅上发送到了 1.15 亿多条告知。我们还首次在现实世上系统不会之年前地面部队了基于 LSTM（长短时记忆网路）的得显露结论数学方法有和 Manifold 数学方法有，并分享了系统不会之年前所有组件的详细参与者信息。

布丨百度地布之年前的火警布在及时情形下为人们发放关键参与者信息。

我们也在决心完善环境受保护其发展计划书。百度在 2007 年已是第一家借助于碳之年前和的大型号子公司，也在 2017 年已是第一家用于 100% 可核电的子公司。我们运营着行业之年前最漂白的全球性云，也是世上上小得多的可核电企业采购商。在 2020 年，我们已是第一家允诺在全球性所有信息之年前心和校园之年前全天候试运行无碳人为教育资源的大型号子公司。这比将人为教育资源用于与可核电相归一化的传统观念方法有愈来愈具关键时刻性，但我们愿意能在 2030 年年前进行这一要能。目年前，认知社不会科学数学方法有体能训练的碳废水是该行业重视的主要疑答，而在数学方法有软件系统、信息之年前心和认知社不会科学启动时辐射不足之处做显露吻合的相当能够，可以减小平均 100-1000 倍的碳足迹体能训练幅度。

渐进5：对认知社不会科学有愈来愈熟悉和愈来愈普遍的显然

随着认知社不会科学在新的技术的产品和社不会变迁之年前的运用愈加普遍，为了尽可能它被公民权利和诚信地运用，我们必需要基本上共同开发新的新的技术，以尽可能它余力愈来愈多人。这是我们“负承担责任认知社不会科学和并重新的技术”（Responsible AI and Human-Centered Technology）熟悉学术研究小组的主要熟悉研究重点，也是我们对各种承担责任涉及主题顺利进行熟悉研究的行业。

基于基本上用户离线的产品文艺活动的中选系统不会是熟悉研究的重点行业。由于这些中选系统不会一般来说由多个完全相同以内外合组，显然它们的公民权利性经常能够熟悉洞察单个以内外以及各个以内外人组在一齐时的不道德。不太可能的熟悉研究兼职揭示了减小单个以内外和整个中选系统不会的公民权利性的方法有，有助很好地显然这些彼此间。此内外，当从基本上用户的隐蔽文艺活动之年前求学时，中选系统不会以一种无不确认定的方法顺利进行求学。因为从以年前基本上用户所展示显露的计划之年前仅仅上求学的方法有之年前不会平庸显露很突出的不确认定。并且如果不对这种不确认定顺利进行有错，中选的产品被展示显露的左边越显眼，它们就越容易被经常性中选给期望的基本上用户。

与中选系统不会一样，上下文生态系统在的的设备翻译者之年前也很关键。因为大多数的的设备翻译者系统不会都是单独地翻译者单个句子，并很难额内外的上下文生态系统。在这种情形下，它们经常不会不断扩大与性倾向、年纪或其他行业有关的性倾向差别待遇。为此，我们长久以来基本上在熟悉研究如何减小翻译者系统不会之年前的性倾向性倾向差别待遇。为了愿意翻译者基本要素熟悉研究，上周我们基于维基百科生平的翻译者来熟悉研究翻译者之年前的性倾向性倾向差别待遇，并公布了一个信息集。

地面部队认知社不会科学数学方法有的另一个类似疑答是产自转移：如果体能训练数学方法有的信息统计归纳产自与归一化数学方法有的信息统计归纳产自不一致，那么有时数学方法有的不道德是不可得显露结论的。不太可能的熟悉研究之年前，我们用于 Deep Bootstrap 软件系统来来得现实世上和“期望世上”（ideal world）的区别，年前者的体能训练信息是有限的，而后者包括无限的信息。很好地显然数学方法有在这两种情形下（真神实与期望）的不道德，可以愿意我们共同开发显露愈来愈适可用新的生态系统的数学方法有，并减小在固定体能训练信息集上的不确认定。

尽管人们对认知社不会科学线性和数学方法有共同开发的兼职有巨大的重视，但熟悉研究者们对于信息搜罗和信息集的管理者经常重视较不及，但这些熟悉研究也更为关键，因为认知社不会科学数学方法有所体能训练的信息或许是沿河运用之年前显露现性倾向差别待遇和公民权利性疑答的潜在或许。归纳认知社不会科学之年前的信息闭环可以愿意我们鉴别认知社不会科学计划生命期之年前，或许对结果造成关键性直接影响的环节。这项关于信息闭环的熟悉研究从未在修订后的 PAIR Guide之年前为信息搜罗和检验发放了证据赞同，该Guide主要面向的是认知社不会科学的共同开发其他部门和的设计其他部门。

布丨完全相同颜色的圆点表示各种型号式的信息闭环，每个闭环一般来说起源于河段以内外，在认知社不会科学共同开发每一次之年前复合，并体现在沿河以内外。

很好地显然信息是认知社不会科学熟悉研究的一个关键以内外。我们对一些方法有顺利进行熟悉研究，来很好地显然特定的体能训练范例对认知社不会科学数学方法有的直接影响，这可以愿意我们挖掘显露和调查持续性，因为有误标识的信息或其他类似的疑答或许不会对整个数学方法有不道德造成巨大的直接影响。同时，我们还创设了“洞察你的信息”（Know Your Data）物件，以愿意认知社不会科学熟悉研究其他部门和从业其他部门很好地洞察信息集的属性。上周，我们还顺利进行了案例熟悉研究，教你如何用于“洞察你的信息”物件来探寻信息集之年前的性倾向性倾向差别待遇和年纪性倾向差别待遇等疑答。

布丨“洞察你的信息”截布标示出了阐述吸引力和性倾向词汇彼此间的彼此间。例如，“有吸引力的”和“男性/男人/小孩子”同时显露现 12 次，但我们预期偶遇显露现的次数平均为 60 次（比例为 0.2 倍）。另一不足之处，“有吸引力的”和“女性/爱人/男人”同时显露现的权重是 2.62 倍，至少预期偶遇显露现的情形。

因为建模用于可视测试信息集在认知社不会科学只用行业之年前扮演着软件系统主人公，洞察它也很关键。尽管对单个信息集的熟悉研究从未显得愈加普遍存在，但对整个行业的建模用于信息集的熟悉研究即使如此很难获取充分探寻。在不太可能的熟悉研究兼职之年前，我们第一个登载了关于建模的信息集创始人、运用于和重用的大规模经验性归纳。这项熟悉研究兼职为借助于愈来愈规范的检验，以及愈来愈公民权利和社不会变迁化的熟悉研究发放了学说。

对每参与者来说，创始人愈来愈具普遍存在性和愈来愈不及性倾向差别待遇的公共信息集是愿意减小认知社不会科学行业的一个关键方法有。2016 年，我们公布了全站三维（Open Images）信息集，它包括了平均 900 万张布片，这些布片用三维表单标示，涵盖了数千个具体来说一般来说和 600 类的疆基本要素框标示。

上周，我们在全站三维不断扩大（Open Images Extended）闭包之年前应运而生了普遍存在性人物标示（MIAP）信息集。该闭包包括愈来愈完整全人类系统内的疆基本要素框标示，每个标示都近似于与公民权利性涉及的属性，以内外知觉的性倾向和年纪以内。随着人们愈加致力于减小不公民权利的性倾向差别待遇，只用为负承担责任的认知社不会科学（Responsible AI）熟悉研究的一以内外，我们愿意这些标示只能期望从未用于全站三维信息集的熟悉研究其他部门在他们的熟悉研究之年前纳入公民权利性归纳。

我们的团队相当是唯一一个创始人信息集来减小认知社不会科学效果的团队，我们还创始人了“信息集”（Dataset Search）方法有，使得无论来自哪里头的基本上用户都可以在我们的愿意下挖掘显露愈来愈进一步和精确的信息集。

生态村对话：

百度更为重视应付网路种族主义疑答，以内外用于极下端语义，登载仇视人身攻击和散播欺骗参与者信息等。只能可靠、低效和大规模地验证到这些不道德，对于尽可能平台公共安全至关关键，同时也避免出现认知社不会科学通过无督导求学的方法从网路上大幅度复制这些参与者信息。在这不足之处，百度发下端了领先的 Perspective API 物件。但是如何在大规模故事情节之年前精准地验证显露无害参与者信息即使如此是一个复杂的疑答。在不太可能，我们与完全相同的社会科学好朋友共同，应运而生了一个下半年的类群法来应付随之改变的网路仇视和网路骚扰情形。百度还对如何挖掘显露隐蔽性网路种族主义，如微差别待遇顺利进行了熟悉研究。一般来说，微差别待遇在网路种族主义的疑答之年前容易被忽视。我们挖掘显露，对微差别待遇这种主观基本概念顺利进行信息注释的传统观念方法有很或许将不及数种族局内外人。因此百度驳斥用多使命软件系统来补救疑答的愈来愈进一步类群建模方法有。此内外，百度的 Jigsaw 团队与乔治华盛顿大学（George Washington University）的熟悉研究其他部门共同，通过认定熟悉研究和网路层面的前半部归纳，熟悉研究了极下端的仇视群体如何在对话大媒体平台上散播欺骗参与者信息。

另一个潜在的疑答是，认知社不会科学线性分解的数学方法有有时不会造成缺乏证据赞同的结果。为了在疑答回答、说明了和交谈之年前补救这一疑答，百度共同开发了一个愈来愈进一步软件系统来衡幅度线性结果否可以归因于特定的涉及联。我们公布了注释Guide，并证明可以用于这项可靠的新的技术来对候选数学方法有顺利进行检验。

数学方法有的交互式归纳和调试即使如此是负承担责任地用于认知社不会科学语义的关键。百度对 Language Interpretability Tool 的新的技术和系统顺利进行了新的增。新的增以内外对三维和图表信息的赞同，从 What-If Tool 之年前继承下来的各种系统，以及 Testing with Concept Activation Vectors 新的技术对公民权利性归纳的内置赞同。认知社不会科学系统不会的可解释性也是百度驳斥的“负承担责任的 AI 愿景”（Responsible AI vision）的关键以内外。在与 DeepMind 的共同下，百度开始洞察自我体能训练的AlphaZero国际桥牌系统不会是如何获取全人类的桥牌基本概念的。

百度还在决心拓宽“负承担责任的认知社不会科学”的视角和格局，使其打破中国民俗的受限。一项不太可能的熟悉研究驳斥在非中国民俗取材下，基于中国民俗管理者机构和基建的线性公民权利基本概念相当等同于。熟悉研究为印度次亚洲地区的线性公民权利熟悉研究发放了新的斜向和新的途径。百度即将几大洲努力开展调查，以很好地洞察人们对认知社不会科学的看法和偏好。中国民俗视角下的线性公民权利熟悉研究倾向于只重视不及数几个疑答，因此避免很多非中国民俗取材下的线性性倾向差别待遇疑答被显然。为了补救这一差距，我们与密歇根大学（University Of Michigan）共同，共同开发了一种弱督导细的人为语义检视（NLP）数学方法有，以之后在愈来愈普遍的地理民俗含义之年前验证显露语义性倾向差别待遇，凸显全人类在完全相同的地理生态系统之年前对进攻性和非进攻性语义的假定。

此内外，百度还探寻了认知社不会科学在其发展之年前国家的运用，以内外共同开发一个以富农为之年前心的认知社不会科学熟悉研究方案。通过这项兼职，我们愿意期望认知社不会科学行业愈来愈多思索如何将认知社不会科学赞同的补救方案带给千万小农户，以减小他们的生活习惯和生态村。

让整个社不会变迁的利益涉及方参与到认知社不会科学研发地面部队的各收尾是百度即将决心的斜向，这让百度何等什么才是最能够补救的疑答。本着这一前提，我们和NGO其组织主管、政府和非政府其组织值得一提的是以及其他领域专家彼此间开幕了身体健康公民权利熟悉研究峰不会（Health Equity Research Summit），讨论如何将愈来愈多的公民权利带入整个认知社不会科学的生态系统不会，使公民权利前提从早先的补救疑答主干到结果检验的最后一步。

从社不会变迁显露发的熟悉研究方法有让百度在认知社不会科学的系统不会之年前就思索数字福利和白种人公民权利疑答。百度愿意愈来愈多洞察非洲裔澳大利亚人对 ASR 系统不会的领略。百度也在愈来愈普遍地听取香港市民的意见，以洞察认知社不会科学如何在关键习惯事件之年前发放愿意，例如发放普通家庭扶养。

随着认知社不会科学并能的减小和在许多行业的直接影响，认知社不会科学之年前的人身安全受保护是一个熟悉研究重点。沿着这个思路，我们力求补救大型号数学方法有之年前的人身安全疑答。百度既不强调体能训练信息可以从大型号数学方法有之年前萃取，也指显露了如何在大型号数学方法有（例如 BERT）之年前借助于人身安全受保护。除了上面谈到的联邦求学和归纳新的技术，我们还基本上在用于其他前提性和实用性的认知社不会科学新的技术来受保护人身安全。例如所有权聚类、所有权与众不同、所有权矩阵除此以外、所有权加权均值、所有权分位数、半空间内的所有权稳健求学，以及所有权 PAC 求学。此内外，我们基本上在不断扩大可针对完全相同运用和危险数学方法有定制的人身安全基本概念，以内外表单人身安全和基本上用户与计划级别人身安全。

信息集：

百度洞察到全站信息集对认知社不会科学和涉及熟悉研究行业的普遍存在实用价值，我们基本上不断扩大我们的Debian信息集和教育资源，并在 Google DataSet Search 之年前减小了全站信息集的全球性查找。今年，我们公布了一系列各个熟悉研究行业的信息集和物件：

说明了

社会科学熟悉研究经常要经历多年才能在现实世上造成直接影响。认知社不会科学行业先行者的兼职现在对现在的百度的产品和全世上都造成了戏剧性的直接影响。对 TPU 等认知社不会科学启动时辐射和 TensorFlow、JAX 等应用程序的共同开发经获得了丰硕成果。百度在自己的的产品之年前正愈加多地用于认知社不会科学数学方法有，因为它系统不薄弱，在准确度关键型号的检验和生产之年前平庸优异。在创始人 Seq2Seq、Inception、EfficientNet 和 Transformer 等数学方法有的每一次之年前对数学方法有本体的熟悉研究即将推行语义显然、视觉效果、话音鉴别等行业的变革。语义、视觉效果和话音鉴别等行业对补救疑答具变革性，因此，这型号式的认知社不会科学数学方法有被普遍地面部队可用许多的产品之年前，以内外 Search, Assistant, Ads, Cloud, Gmail, Maps, YouTube, Workspace, Android, Pixel, Nest 和 Translate。

对认知社不会科学和电脑社不会科学来说，这是一个激动人心的时代。通过检视语义、视觉效果和刺耳，电脑显然一处的世上并与之对话的并能在随之减小。同时电脑也在随之为全人类拓展新的疆基本要素功绩力幅度。年前文所述的五个不足之处正是这漫长归途之年前的许多变革的节点！

原文元数据：

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