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松鼠AI出席DeveloperWeek合伙修筑工夫开拓者的优美期间

gecimao 发表于 2019-03-12 20:42 | 查看: | 回复:

  大咖演讲、学术讨论、技能培训、黑客马拉松、产品展示区、企业招聘台……6万四千平方尺的奥克兰会展中心被挤成了春运时的火车站。人山人海水泄不通的过道里充斥穿格子衬衫冲锋衣身背双肩包的程序们。

  DeveloperWeek 2019是旧金山最大的开发者大会和活动,每年吸引来自70多个国家的8,000+开发人员、工程师、软件架构师、开发团队、经理和高管聚集在旧金山湾区,探讨和发现最新的开发人员技术,语言,平台和工具。DeveloperWeek由多个活动版块组成,包括DeveloperWeek 2019会议和博览会、黑客马拉松、技术招聘博览会,以及一系列研讨会、开放日和旧金山城市活动。此外,该活动的会议同时涵盖技术和理论两个层面,今年会议将探讨的主题包含: VR Dev,人工智能开发,区块链开发,IoT开发,无服务器技术,微服务技术等。

  有人说,当产品从语言到云端、从API到实践场景不短完善中,技术创业者的摩登时代初露峥嵘;有人说,现在正是将软件应用于行业自动化万象更新沧海桑田的尖峰时刻;有人说,现在言必提流金岁月为时尚早,应该一步一个脚印走好自己的路以观后效。

  “人工智能的第一阶段,是开发自动化编程的软件。第二阶段,是将软件应用于行业的自动化,这种自动化带来的效率提升会刺激原有的市场。第三阶段,是 AI 走出计算机,影响外部的世界。”?英伟达CEO黄仁勋如是说。

  其中,黑客马拉松,即Hackathon,是美国最大的开发者Hackathon活动,该活动届时将有600-800名开发人员、工程师参加,由15-20家赞助公司设置挑战,并提供奖金和评判获奖者。此前赞助过的企业有Intel、DJI、VMware、TomTom等,其如火如荼的场面,可以参考下图:

  在技术方面,有渐进的变化,然后是基础创新。从区块链和人工智能,到大数据和量子计算,开发者技术代表了人们多年基础创新的收获。处于DevTech时代,开发人员的技术和工具现在是市场上最具破坏性和最基本的技术创新。当您为开发人员构建工具时,您不仅要实现一个小的增量用例,而且还要构建平台,框架和API,以实现全新的Web,移动互联网和物联网创新。

  来自于早期的失败电脑游戏的Slack,现在已经是美国最大的商务沟通系统。据媒体报道,Slack已聘请高盛为2019年的上市做准备,预计估值超100亿美元。这个企业服务创业市场上的独角兽只经历了短短数年的发展,目前拥有超过800万日活用户,被公认为是史上增长最快的SaaS(为企业提供软件服务)公司。

  Slack 的CTO Cal Henderson是O’Reilly畅销书《构建可扩展的网站》(Building Scalable Websites)的作者,他的以可多扩容性的理念闻名于程序员创业社区。以这样的理念,虽然早期的Slack只是提供与5-15人小小公司交流软软件,当产品扩容的时候却有了极强的兼容性。作为开场嘉宾的他在大会的炉边谈话中表示云平台的存在让未来的程序进一步扩大了其扩展性。

  Cal Henderson 说,“以后不再会有软件公司与非软件公司的区别,目前我们的很多客户都已经开始内部打造公司内部的软件系统。软件将是未来公司的产品基础。因此,创业者一定要有系统化的产品技术思维和宏观整体布局的眼光。 ”

  强调快速迭代产品的,还有Stack Overflow 的CTO David Fullerton。他说,对于Stack Flow 这样的程序员社区来说,发展的重点不是提前创造好一个完美的网站,而是快速迭代产品和优化运营思维。

  这是一个By the coders, for the coders(由技术者开发,为技术者存在)的技术问答网站,David Fullerton分享了Stack Overflow目前每月超过10亿浏览量和一千七百万个问答。他说,这个数据不仅仅代表了 流量和点击量,这代表了无数的开发者为开发者们提升的效率与节省的时间。

  除了宏观布局之外,技术创业者的领导力也至关重要,Nick Caldwell是Looker的首席产品官。迄今共募集了2.8亿美元的 Looker的订阅服务为公司提供了广泛的选择,既可以使用可视化仪表板,也可以从Slack或Salesforce等应用程序中访问数据。

  加入Locker前,Nick Caldwell历任Reddit工程副总裁,负责建设和运营这个美国第四大访问量最高的网站。 在加入Reddit之前,他曾在微软的工程领导职位上担任过各种职务,包括自然语言处理,企业搜索,机器学习,内存数据库和商业智能方面的工作。

  他说,技术开发者关注的重点应该是领导力,不论是领导技术团队的整体还是与其他部门合纵连横。虽然从乔布斯到贝索斯到伊朗马斯克到扎克伯格都有不同方向的领导力,但技术开发者真正要找寻的是他们的使命与激情。

  有人关注与技术开发者的软实力,自然有人关注测试应用于自家平台的想象空间,英伟达在Developer Week的曝光主要应用于自家机器人技术的开发平台ISAAC上。本次代表英伟达出席的是负责Isaac机器人计划的NVIDIA的工程副总裁Claire Delaunay。

  从前创业者的角度,Claire Delaunay非常理解技术创业者开发的在技术开发早期的痛点。 加入NVIDIA之前,她在Uber担任工程总监和Google机器人项目负责人。但让她在硅谷名声斐然的是她的创业经历,2016年Uber以6.8亿美金的巨额收购了由她担任联合创始人且成立不到一年的创业公司Otto。,此前Claire Delaunay还参与创立过另外两家创业公司,Botiful和Robotics Valley。

  “机器人创业者关心的是如何 让自己的产品收集到更多的数据,” Claire Delaunay说,“但是很快你就会发现,比起收集数据而言,隐私问题更让创业者感到焦虑。” 因此,曾是创业者的她加入英伟达,负责ISAAC项目。

  而NVIDIA ISAAC机器人训练模拟世界特别之处,则是虚拟世界中,万事万物都遵循物理法则但是不遵循时间法则的原则。根据搜智东西对ISAAC的报道,“在现实生活中,你想要训练一台机器学会打冰球,你要将这个冰球放在机器前面,一遍一遍地教会它,成千上万次的训练都耗费大量的时间。然而在虚拟世界里,机器可以在一秒内重复众多次这样的动作,不需要遵循现实世界中的时间法则。

  而且你还可以同时训练一堆机器学习打球,然后找到里面最聪明的一个,将它的“大脑”程序复制出来,创建一堆同样的机器再继续训练筛选。”

  介绍完ISAAC平台后,Claire Delaunay说,我们知道机器人存在的意义和目的是为了解决专项问题的存在,英伟达的ISAAC存在的意义,就是帮助创业者解决那些通项的问题,让创业者可以更好的聚焦在他们重点关注的领域上。

  “我们都以为API这样的古老问题早该在10年前解决了,“但是事实上就在昨天,我还听到用户表示复杂斑驳的线下购买行为是个噩梦。”Eventbrite的技术架构师和联合创始人Renaud Visage表示。 2006年,他与Kevin&Julia Hartz合作创建的Eventbrite成立于2006年,并于2018在纽交所上市,目前已成长为全球领先的全球票务和活动技术平台。

  “一个开发者在平台产品中最需要展现和最吸引人的是你的创造力。这也是创造事物的源动力。以此,我们可以把数据和各种解决方案相结合,打造更好的KPI和更流畅的用户体验。” Renaud Visage补充道。

  尽管Renaud对API的应用端接口略有微词,但API的应用早已在全球的发展阳光普照、卓有成效。整体技术的发展在过去的数年突飞猛进:HATEOAS允许超媒体语义的方式进行运行时解析、JSON-LD格式也被越来越多的API提供商接受、类似于ALPS这样的格式允许商家为接口的数据与使用情景提供语义化支持,技术在中国,因为广阔的消费端应用场景更是将账户接入系统炉火纯青:从微信小程序到QQ大礼包,从蚂蚁花呗到银行账号,从手机应用程序到VR头盔接口,API的布局遍地开花,各处结果。

  以这样的理念,Eventbrite上市时高歌猛进,短短数周股价涨幅达58.7%。

  尽管在Developer Week没有看到来BAT的身影,但是人工智能教育机构松鼠AI的出席也为技术开发者的盛世提供了中国的因素。

  “松鼠AI”是一个以高级算法为核心的人工智能自适应学习引擎,拥有完整的自主知识产权。其主导研发成员分别来自于全球三大AI智适应教育机构Knewton、Realizeit、ALEKS。在美国,松鼠AI主要和美国最著名的非盈利研究机构之一,在世界上享有盛誉的斯坦福国际研究院(Sandford research Insitute)的教育部门合作,共同进行自适应教育的研发。

  从电脑鼠标到机器人手术,从 SIRI 再到癌症治疗,斯坦福研究院在70多年的创新中创造了新的行业、数十亿美元的市场价值和持久的社会价值。由于在新材料、工程、教育、军事、信息技术、生物技术、能源环境等各个领域的杰出贡献,斯坦福研究院也被称为「硅谷创新之源」。

  在DeveloperWeek中,松鼠AI与SRI合作的人机大战案例分外抢眼。SRI的松鼠AI教育研究员Sam Wang与技术开发者分享了以松鼠AI关于“人机大战”为例的对AI教育产品的评估研究。他们将在中国的4次对照试验中,将学生们随机和平均分入使用松鼠AI智适应系统学习的实验组和由丰富教学经验的资深教师的对照组。通过学习前的统一测试,记录两组学生的成绩,然后经过约6小时学习后进行最终测试,研究结果发现使用松鼠AI的学生比对照组的学生平均分高百分之6左右。

  对于千军万马过独木桥的中高考而言,一分之差就失之千里,何况一门学科6%的判若云泥?

  “我们发现了自适应学习的力量,”Sam Wang说,“人工智能在教育领域的应用简单可行,且可想象行非常充足。”据悉,以“人机大战”系列实验为基础的松鼠AI的论文也被美国最大的教育会议AERA收存在册。

  最后Developer Week的闭幕以松鼠AI首席数据科学家Dan Bindman博士的终场演讲为结束。他技术范十足地介绍了其所研发的Probabilistic Knowledge State (PKS)模型。PKS模型由多层学生能力组构成,包含超过20000个模型参数。模型可以准确判断学生个体和群体的实时学习情况并为他们量身定制适合每个学生的个性化学习内容。

  与现有的其他基于项目反应理论Item Response Theory (IRT)和知识空间理论Knowledge Space Theory(KST)等模型相比,PKS模型可以简单快速地根据学生在学习过程中的题目回答情况,真正了解每个学生的实时学情和知识掌握情况,无需像其他的模型需要大量的阶段测试来掌握学生的学习水平。

  PKS模型的另一个优势,是与现今的其他模型相比可以获取更海量的数据。” Dan Bindman 在闭幕演讲上成竹在胸,“PKS模型与基于IRT和KST的模型相比,可以从学生的数据中获得更多相关信息,同时更准确地预测学生的未来学习表现。”

  Dan Bindman心中的理想化人工智能教育软件需要快速有效地判断学生的能力 。这需要高质量的教学内容,持续性的分析分解学生知识的图谱,和根据学生知识图谱为学生提供定制化内容。 而松鼠AI想要通过人工智能自适应算法解决的,是教育行业的真正两个痛点:教育机会分配不均衡和缺少个性化教育。在此之前,前者只能通过MOOC解决,后者只能通过家教的一对一辅导处理,都达不到通过技术系统性解决问题的期待。

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