9月14日，在中国上海举行的谷歌开发者峰会上，谷歌的开源ML团队成员将在舞台上谈论我们不断增长的生态系统的更新，我们很愿意在这里与你分享。
媒体工作室
我们认识到，创建和生产定制的设备上的ML解决方案可能具有挑战性，因此我们通过利用简单易用的抽象API和无代码GUI，重新发明了你开发它们的方式。我们很高兴向您介绍MediaPipe Studio，这是我们的低代码和无代码解决方案，通过原生代码集成库，让您在Android或iOS上从数据到建模再到部署，从而轻松构建ML驱动的应用程序。
TensorFlow Lite在Google Play服务中的普遍可用性
我们最近在Google Play服务中推出了TensorFlow Lite的普遍可用性 。有了它，TensorFlow Lite运行时由Google Play服务自动管理和更新，这意味着你不再需要把它作为你的应用程序的一部分。你的应用程序变得更小，而且你在后台定期更新，所以你的用户将永远拥有最新的版本。这对作为应用开发者的你来说很好，因为你的用户将自动获得框架的更新和错误修复，减少了你提供这些的负担。而且，Google Play服务中的TensorFlow Lite已经做好了生产准备，每天已经运行了超过1000亿次推断。
Tensor项目
在谷歌，我们正在创建一个世界级的ML工具系列，涵盖所有硬件和设备类型。因为我们致力于打造适合各种用途的工具，从前沿研究到久经考验的星球级部署，我们正在分享我们对未来开放ML生态系统的愿景。Tensor Projects。
Tensor Projects是一个ML技术和平台的生态系统，它汇集了谷歌的ML工具，并组织了我们世界级的工程和研究团队的努力。它创造了一个空间和持续创新和支持的承诺，使研究人员、开发人员、MLOps和商业团队能够建立负责任的和尖端的ML，从新颖的模型开发到在任何数据中心或任何设备上扩展生产ML。
这些工具，如TensorFlow、Keras、JAX和MediaPipe Studio，将独立工作，相互配合，和/或与其他行业领先的工具和标准配合。我们希望给你充分的灵活性和选择，为你所有的ML用例建立强大的、高性能的基础设施。而且这只是一个开始。随着ML的不断进步，Tensor项目将不断发展和壮大。在此观看总结视频。
对Tensorflow.org的更新
我们在tensorflow.org上为新用户或高级用户提供了更新的体验，以方便他们找到资源。您可以快速确定适合您的任务的TensorFlow工具，探索预先构建的工件以更快地创建模型，找到想法和灵感，参与社区，发现常见场景的快速入门指南等等。
PyTorch基金会
我们相信ML开发人员的选择能力，并继续投入资源，使训练、部署和管理模型变得容易。我们的投资旨在将机器学习带入每个开发人员的工具箱，并涵盖广泛的产品：从TensorFlow和Keras，它们为数百万开发人员提供免费和开源的产品，使他们能够在ML方面取得成功；还有JAX，它为Alphabet的研究人员提供能力。
此外，本着开放的精神，我们支持PyTorch开发人员使用XLA的云TPU。为了继续帮助所有开发者在谷歌云上取得成功，并使谷歌更好地对社区做出有意义的贡献，我们很高兴地宣布我们成为新成立的PyTorch基金会的创始成员。作为董事会成员，我们将深化我们的开源投资，以实现基金会的使命，通过开源平台推动人工智能和ML的采用。
