By 超神经
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
想知道最近的 AI 动态吗？HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯，快来一起围观吧！
新奇
GitHub 启动千年代码保存计划
在北极为子孙后代保存开源软件
昨天，在 GitHub Universe 2019 上，GitHub 官方分享了开放 Arctic Code Vault 的计划，该计划旨在为子孙后代保存开源软件。
所有开放源代码项目的代码都将存储在胶片上，该胶片每帧包含 880 万像素，可以使用 1000 年。胶片由挪威公司 Piql AS 制造，表面有氧化铁粉涂层，Piql 称在正常条件下这种材料能保存 750 年，在寒冷干燥低氧洞穴内能保存 2000 年。
GitHub 还发了一个时长 02:27 的宣传片，显示其在北极一个废弃矿井中建了一个数据仓库，GitHub 将在 2020 年 2 月 2 日抓取每个活跃公共存储库的快照，并将这些数据保存在北极代码库中。
来源：archiveprogram.github.com
宝莱坞吸引索尼在印度开设 AI 研究实验室
索尼将从明年开始，在印度开设人工智能实验室，该实验室有望围绕宝莱坞研究，以及发展 AI 技术在电影和音乐中的应用。实验室的基地将设在许多大学和研究机构所在的地区。该公司表示第一家将落地印度南部城市班加罗尔。
索尼计划从当地的研究人员出发，建立一个网络，以雇用具有强大信息技术技能的印度人才，它还希望能吸引有海外工作背景的工程师返回印度工作。
班加罗尔的实验室将成为索尼在全球继日本、美国和中国等国家后的第七家研发中心。
来源：asia.nikkei.com
企业
GitHub 推出 iOS 客户端，安卓版明年上线
在 GitHub Universe 2019 大会上，GitHub 发布了针开发人员的一系列升级和更新，并首次发布了 GitHub 移动应用程序， iOS 版本和 iPad 版本测试版已经可用，而 Android 版本将于 2020 年初发布。
GitHub 首席执行官 Nat Friedman 在新闻发布会上放言，未来五年内在 GitHub 上进行的互动，有一半以上将在移动设备上进行。
据报道，移动设备上的 GitHub 应用，将允许用户更快地，从正在进行的开源或私有项目中接收通知，收到合并拉取请求，提交新问题或向存储库添加代码等操作。
来源：venturebeat.com
支付巨头 PayPal 拒绝对 PronHub 提供支持
本周，支付巨头 PayPal 公开表示，不再支持对 Pornhub （P 站）的收付款服务，这一决定将影响 P 站的数字交易和收入来源。
P 站是知名的色情内容提供网站，允许视频制作者通过该平台获利。PayPal 发言人声称：「经过审查，我们发现 P 站在未经许可的情况下，通过 PayPal 进行了某些业务付款，故此采取措施阻止这些交易的发生。」
P 站表示对 PayPal 停止其平台支付感到震惊，并宣称已作出替代方式和解决方案。P 站的一位发言人则声称，PayPal 实际歧视该种服务平台，但在使用政策中却没有明确。
来源：vice.com
技术
谷歌 AI 发布训练自我监督
音高估计模型的方法——SPICE
近日，谷歌 AI 在官方博客发布 SPICE（Self-supervised PItCh Estimation)，可在没有标注数据的情况下，通过自我监督训练音高估计模型。
SPICE 模型由卷积编码器组成，在训练过程中增加数据后，可在嘈杂环境中运行。通过对照公开可用的数据集评估 SPICE 模型发现，其与 CREPE 达到的准确性相近，且优于手工基线。
目前 SPICE 模型已部署在网络应用程序 FreddieMeter 中。
来源：ai.googleblog.com
谷歌推出针对新一代设备的视觉模型
MobileNetV3 及 MobileNetEdgeTPU
近日谷歌在官网宣布开放 MobileNetV3 连同 MobileNetEdgeTPU 的源代码及 checkpoints。
这些视觉模型是硬件感知 AutoML 技术以及架构设计等多项进展的结晶。在移动CPU上，MobileNetV3 与 MobileNetV2 具有同等的准确性，但是速度却整整提高了一倍，极大提高了计算机视觉网络的现有水平。
而 MobileNetEdgeTPU 模型则可以在 Pixel 4 Edge TPU 硬件加速器上，进一步提高模型准确性、减少运行时间和功耗。
目前两个模型的源代码可访问 MobileNet GitHub 获得。
来源：ai.googleblog.com
学界
计算机科学家开发出新工具
可根据主题文本生成视频
迄今为止，许多高质量的视频仍然依靠专业的、基于帧的编辑工具，来处理原始素材。来自中国清华大学和北京航空航天大学，美国哈佛大学和以色列 IDC Herzliya 的全球计算机科学家团队已经开发出一个叫作「写视频」（Write-A-Video）的一新工具，可以从主题文本生成视频。
该工具使用文字和文本编辑功能，可以自动确定从存储库中选择了哪些场景或镜头，以说明所需的故事情节。该工具使新手用户能够以简单易用的方式，制作高质量的视频蒙太奇，而无需专业的视频制作和编辑技能。
该小组将在 11 月 17 日至 20 日在澳大利亚布里斯班举行的 ACM SIGGRAPH 亚洲会议上展示他们的工作。
来源：sciencedaily.com
新技术让机器人学会自己解决问题
谷歌和伯克利 AI Research 的研究人员团队，最近开发了一种新的机器人控制系统，是将强化与模仿学习相结合，该过程称为中继策略学习。
该技术被发布在 arXiv 上，并在大阪举行的 2019 年机器人学习大会（CoRL）上进行了介绍，它可用于训练人工代理来解决多阶段和长期的任务，例如长时间周期的跨越对象的操纵任务。
研究者说到，目前机器人技术中的强化学习，主要用于可以在短时间内完成的任务，例如抓握，推动物体，定向移动等。但该研究的目标是将强化学习应用于多个子目标中，完成更长时间内的任务，例如摆桌子或打扫厨房之类的组合任务。
来源：techxplore.com
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