📢 『百度地图 · 复苏指数』用大数据吹起人间烟火
随着疫情防控措施的调整优化，市民的出行和消费需求逐步回暖，各大城市日渐复苏。百度地图首发城市复苏的三大指数：拥堵指数、迁徙指数和消费指数，更深入地记录城市复苏变化趋势。进入百度地图App搜索页，点击“复苏指数”即可进入专题页，查看所在城市指数得分、上周同期变化及城市排名，还可下滑查看全国百城排行榜。（来源：虎啸商业评论）
🎡 『Quora · Poe』Quora 推出问答机器人 Poe，与 ChatGPT 类似
Quora（国外版知乎）CEO 周三推出了一款新产品 Poe，能即时回答用户的提问并进行多轮对话。Poe 的 Beta 测试版目前仅向 iOS 和 iPadOS 设备开放，且用户只能通过官方邀请下载使用。度过测试阶段后，Poe 将向所有用户开放并增加对安卓等其他平台的支持。
目前关于 Poe 原理的详细信息很少，但根据屏幕截图推断，其运行方式与 ChatGPT 非常相似。尽管 ChatGPT 生成的答案与人类回答非常相似，但也常常给出令人捧腹或错愕的错误信息。Quora 问答网站是很多人获取信息的来源，对回答准确度的要求显然比 ChatGPT 更高。因此，Poe 能否解决 ChatGPT 的缺点，仍有待观察。（来源：Quora）
🎡 『Bollinger · La Grande Année』使用深度学习模型，分析&再造优质年份的香槟
Bollinger 是法国知名酒庄与香槟酒品牌，其推出的特定年份的 La Grande Année 香槟一直以高品质著称。但是！判断某一年的葡萄酒品质如何，却是一个非常挑战的问题。正常情况下，酿酒师需要品尝大约 4000 桶葡萄酒，才能清楚地判断某年份下酒的质量。只有被判定为高品质时，生产才会继续并持续7年的时间。
酿酒师 Dennis Bunner 联合一位数据库工程师和一位数学家，对历史天气、葡萄品种、土壤、终止条件、关键季节性时间表（如发芽、开花、成熟和收获）进行数据建模，并将存储在地窖中的葡萄汁和葡萄酒的实验数据（如含糖量、酸度等）也一并纳入模型。分析模型包含40+参数，可以评估葡萄生长过程与香槟酒最终质量之间的相关性，相较于传统的、为期数月的缓慢品鉴，深度学习模型增加了判断的可靠性。
检验模型准确性的时刻到来了！因为 2014 年 6 月破纪录的高温、随后寒冷潮湿的夏季等气候，模型表明它将高于平均水平。而La Grande Année 2014 优秀的市场表现与葡萄酒评论家的超高评分，都证实了这一点。（来源：wired）
🧰 『TuSimple 图森未来』自动驾驶明星公司，将裁员25%
自动驾驶卡车技术公司 TuSimple 图森未来周三证实将裁员25%，估计影响约 350 人。TuSimple 正在出售亚洲业务，因此此次裁员只影响美国员工，目前还不清楚哪些团队受到影响，不过洛杉矶的一名深度感知工程师已经在LinkedIn上发布了被裁的消息。TuSimple 在一份声明中说，剩下的员工中约有80%从事研发工作，负责硬件和软件的弹性、可靠性、安全和信息安全工作。重组将花费约1000万美元，而裁员重组可以每年节省5500万至6500万美元。截至发稿时，TuSimple股价为1.42美元，年初至今下跌96%。（来源：TechCrunch）
🧰 『Tesla 特斯拉』特斯拉下季度将进行新一轮裁员
Electrek 报道称，特斯拉将在2023年第1季度开启新一轮裁员，并全面冻结招聘。此前，2022年6月特斯拉进行了一轮10%的大裁员，并于下半年刚刚恢复招聘。此轮裁员的原因之一是减少人员支出以应对宏观经济状况，此外公司也面临着因收购 Twitter 等导致的股价急剧下跌。（来源：Electrek）
🔥 『微软考虑收购 Netflix』以推进游戏流媒体业务
据悉，微软现任首席执行官 Satya Nadella 希望在多种设备上提供视频游戏流媒体服务，并考虑在 2023 年收购 Netflix。目前两家公司目前已经在多个领域建立了紧密合作，Netflix 选择微软作为其广告合作伙伴，推出一项新的广告支持订阅服务。微软总裁布拉德・史密斯也是 Netflix 董事会成员。（来源：科创板日报）
🌊 『腾讯 · 绝悟』从游戏智能到疾病诊断
12 月 19 日，腾讯 AI Lab 发布其决策智能 AI「绝悟」的一项最新研究成果，代号「绝悟 RLogist」。受启发于「绝悟」在 3D 游戏环境观测环境并做出决策的过程，研究团队将相关的深度强化学习技术迁移到病理全片扫描图像诊断领域，在性能接近的情况下将传统病理阅片效率提升 400%。相关论文已被 AAAI 2023 接收，代码已开源。
此前，「绝悟」AI 已先后在 MOBA、RTS、3D 开放世界（Minecraft）等多类型游戏中取得了领先的研究成果，验证了其在游戏复杂环境中的决策智能水平。此次「绝悟RLogist」的发布，证明了腾讯 AI Lab 的游戏 AI 技术跨领域解决现实世界问题的潜力。
🌊 『阿里达摩院 · Paraformer』下一代工业级语音识别模型
Paraformer 是达摩院语音团队提出的一种高效的非自回归端到端语音识别框架，由 Encoder、Predictor、Sampler、Decoder 与 Loss function 五部分组成。模型采用工业级数万小时的标注音频进行模型训练，保证了模型的通用识别效果。模型可以被应用于语音输入法、语音导航、智能会议纪要等场景。
团队在学术公开数据集 AISHELL-1 与 AISHELL-2，以及2万小时工业大数据上验证了模型效果。在 AISHELL-1 与 AISHELL-2 上分别取得了 5.2% 与 6.19% 的 CER，据我们所知是目前公开发表论文中最优的非自回归模型。在2万小时工业大数据上，取得了与自回归模型相近的结果，并具有10倍以上加速比。
🌊 『OpenMMLab · MMEval』跨框架机器学习算法评测库，正式支持 OneFlow 算法
OpenMMLab 近期开源了一个跨框架机器学习算法评测库 MMEval，包含了最全面、最细分的计算机视觉评测指标，可支持多种机器学习框架数据的输入，具有广泛的适用性。
团队在近期的更新中，新增了对 OneFlow 的适配支持，为 7 个 Metric 适配支持了oneflow.Tensor作为输入：Accuracy、SingleLabelMetric、MultiLabelMetric、AveragePrecision、MeanIoU、F1Metric和EndPointError。
OpenMMLab 是深度学习时代计算机视觉领域最全面、最具影响力的开源算法体系，已经累计开源了超过 30 个算法库，涵盖分类、检测、分割、视频理解等众多算法领域，有超过 300 种算法实现、2,400 多个预训练模型，在 GitHub 上获得超过 70,000 个标星。
OneFlow 分布式深度学习框架，引领并代表了新一代深度学习框架的技术演进和产品迭代方向，获得了国内外高度关注和认可，也获得同行和友商的研究和追随。
🚧 『OpenAI · Cookbook』OpenAI API 常见任务示例代码合辑
存储库分享使用 OpenAI API 完成常见任务的示例文本和代码，其中大多数代码示例是用Python编写的。
🚧 『TweetGPT』使用 chatGPT 生成推文和回复
TweetGPT 是一个 chrome 扩展程序。安装完成后，使用 Twitter 打开一个新标签页时，你会在推文部分下看到一个机器人形状的图标。点击选择要生成的推文类型（包括正面、负面、有争议等），就可以根据原始推文生成新的文本内容。
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