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产品使用
1.亚马逊推出插座智能扬声器 Echo Flex
亚马逊推出了一种细巧的 Echo 扬声器，能够直接插入墙上的电源插座进行运用。价格为 24.99 美元（虽然经常以低于 20 美元的价格出售）的 Flex 具有 USB 端口，能够为手机充电，并且能够承受附加模块来扩展其功用。当时，该扬声器有两个附加组件可用：运动探测器和小夜灯，每个价格为 14.99 美元。外媒评测后发现，该款产品也存在一些坏处，音响质量并不抱负，音量也偏小。与其他 Echo 扬声器相同，该款产品的麦克风会进行随时「监听」以便进行随时呼应。（The Verge）
2.人工智能面试东西「壹面」完结3千万元Pre-A轮融资
12 月 10 日音讯，人工智能面试东西供给商「滴孚科技」已于 2019 年 11 月完结 3 千万元 Pre-A 轮融资，出资方为鸿仁本钱。此前，滴孚科技曾获千万元天使出资及科大讯飞生态入股。此轮融资之后，滴孚科技将进行产品升级与团队扩张，估计在 12 月份上线壹面 3.0 版别，在菜单界说、可视化界说、面试题型等方面持续提高。团队方面，半年之内估计添加至 100 人左右，首要添加研制与营销人员。
研讨与技能
1.英伟达练习 AI 将 2D 图画转换为 3D 模型
英伟达研讨团队近来创建了一个无需任何 3D 练习数据即可猜测 2D 图画 3D 特点的 AI 体系。这项作业将在本年神经信息处理体系年度会议（NeurIPS）上宣告，学术界和工业界的研讨人员将在此共享最新的前沿机器学习。本年的 NeurIPS 具有逾越 13,000 名参与者，是一年中最大的 AI 研讨会议。这项作业是由加拿大多伦多大学 Vector Institute，英伟达研讨公司和阿尔托大学的研讨人员联合开发，该技能在论文「学习怎么运用根据插值的微分渲染器猜测 3D 方针」中进行了具体介绍。（Venturebeat）
2.经过学习算法的人脸辨认机制了解大脑是怎么分辩和回忆面孔的
脸部辨认技能在曩昔五年中开展迅速—美国德克萨斯大学达拉斯分校的研讨人员企图确认计算机在完结任务时的怎么能表现得与人们相同好，从而说明人脑对信息进行分类的办法。达拉斯分校的科学家剖析了最新的面部辨认算法队伍的功能，提醒了这些根据机器学习的程序的作业办法。他们的研讨于上个月宣告在《天然机器智能》（Nature Machine Intelligence）上。该研讨表明晰深度卷积神经网络（DCNN）是怎么以不同于研讨人员预期的办法辨认人脸的。在机器学习中，计算机经过剖析很多数据以学习辨认模式，其方针是能够以最少的人工投入做出决议计划。研讨作者之一 Alice O'Toole 说：「在曩昔的 30 年中，人们一向以为根据计算机的视觉体系会脱节一切特定于图画的信息—视点，照明，表情等。相反，算法在保留了这些信息的根底上更重视个人身份信息的贮存，这给了咱们一种全新的考虑办法。」
3.深度学习元老 Jürgen Schmidhuber 团队新作：运用倒置强化学习练习智能体
包括 LSTM 发明人、深度学习元老，Jürgen Schmidhuber 在内的来自 NNAISENSE 以及 The Swiss AI Lab IDSIA 的研讨团队近来宣告了一篇名为「运用倒置强化学习练习智能体」的研讨。以下是该研讨的完好摘要共享：传统的强化学习（RL）算法要么经过价值函数猜测报答，要么运用战略查找最大化报答。该团队研讨了一种代替办法：倒置强化学习，首要运用监督学习技能处理强化学习问题。随附陈述概述了其许多首要准则。该研讨咱们介绍倒置强化学习的第一个具体完成，并证明其在某些情形学习问题。试验结果表明，它的功能能够与数十年来研讨开发的传统基线算法相媲美，还能够逾越传统基线算法。
4.NeurIPS 2019 论文优选 | PyTorch：一种指令式风格，高功能的深度学习库
来自华沙大学，Facebook 及其人工智能试验室，谷歌，英伟达，Orobix, 牛津大学，Xamla，Nabla，推特，Qure.ai 的研讨人员推出了一篇名为「PyTorch：一种指令式风格，高功能的深度学习库」的研讨。论文具体的介绍了驱动 PyTorch 施行的原理以及它们在其体系结构中的表现。研讨着重 PyTorch 的每个方面都是受用户彻底操控的惯例 Python 程序，并解说了怎么对其运行时的要害组件进行仔细而务实的完成，使它们能够一同作业以完成超卓的功能。研讨团队在几个通用基准上展现了各个子体系的功率以及 PyTorch 的全体速度。
大公司新闻
1.Uber将收买无人驾驭模仿软件开发商Foresight
据外媒报导，知情人士泄漏，Uber正就收买模仿软件开发公司Foresight打开深化商洽。该报导没有提及买卖条款，但表明收买价格最重要的包括招聘这家硅谷无人驾驭软件开发商背面的团队的费用。报导征引知情人士的话说，Uber的模仿软件存在许多缺点，并且依然难以猜测其无人驾驭轿车原型将怎么应对现实状况。对此，Uber发言人回绝置评，Foresight并未当即作出回应。（新浪科技）
2.日本东大和软银建立人工智能研讨所
日本东京大学和软银公司日前宣告，一起打造国际顶尖的人工智能研讨所，软银将在往后10年为此出资200亿日元。新组织名为“逾越人工智能研讨所”，估计于2020财年建立，一方面，该组织将研制人工智能根底技能，并探究这些技能与其他学术范畴的交融；另一方面，该组织将探究怎么使用人工智能处理社会和工业课题。（新华社）
3.湖北省依托小米公司加速布局新一代人工智能
12 月 8 日，湖北省新一代人工智能战略研讨会在武汉举办。湖北省科技厅厅长张盛仁表明，期望小米人工智能立异中心能充沛整合产学研等方面的立异资源，推进湖北人工智能理论研讨、技能研制、工业使用获得重大突破，抢占人工智能科学技能立异高地，为湖北经济高质量开展供给新动能。小米集团副总裁崔宝秋表明，立异中心将环绕「手机+AIoT」的双引擎战略，推进才智工业全面落地。
4.奔跑和博世将在圣何塞测验无人驾驭出租车
来自德国两家最大的公司：梅赛德斯-奔跑和一级轿车供货商博世（Bosch）即将在美国加州圣何塞市供给一项新的无人驾驭出租车服务。这两家公司周一宣告，其无人驾驭 S 级车辆将在西圣何塞和城市市区之间运送乘客—能够必定的是，这不是像其他一些主动出租车试点那样的动态轿车服务。这两家公司表明，这些车辆将在前排座椅上装备安全驾驭员，以监控驾驭状况。被选中的乘客将能够拜访使用程序，并经过该使用程序预定行程。梅赛德斯·奔跑和母公司戴姆勒（Daimler）曩昔从事过许多无人驾驭项目，规模从未来派概念（例如 F 015 或 Smart Vision EQ）到更实践的测验，比方近期开发的半主动 Freightliner 货车。但这将是两家公司第一次供给类似于出租车服务的服务。(The Verge)
