AI不应该是一个开源项目,开源人工智能项目

AI不应该是一个开源项目,开源人工智能项目

●﹏● 项目链接https://github/google/dopamine TransmogrifAI #用于结构化数据的端到端AutoML库TransmogrifAI 是一个基于Scala 编写、运行在Spark 上的AutoML 库，由Salesforce 1、视频讲解：从零编写代码！教你打造属于你自己的象棋AI【使用AlphaZero算法】哔哩哔哩_bilibili 2、github上开源项目https://github/tensorfly-gpu/aichess求star。也欢迎提

∪﹏∪ 从数量上看目前总数已经超过了180个基本上是每个月都保持1020个更新而且更新的速度应该是越来越快这个已经感觉到很爽了啊炸了！这个价值百万的AI开源项目绝对要火！涵盖OCR、至于说有“开源不适合AI”的声音出现，其实有点以偏概全。AI 的开源应该是包含了很多层面上的，例如基础设施、软件环境、框架、算法、应用等等，而不仅仅是一个

黄铁军教授等多位学术界领袖，围绕“AI开源基础设施及环境”、“深度学习与强化学习”、“联邦学习与开源数据湖”、“5G+AI+AVS及全国AI大赛”、“AI开源教育与治理”、“Open SourMatt Asay认为，我们需要以一种新的方式来看待开源。他与Loukides的想法很接近：关键在于为研究人员提供足够的访问权限，使他们能够重现一个特定的AI模型是如何成功或失败的。「他

∪△∪ 国内AI 相关开源的工作确实相对还比较少，究其原因多种多样。如果有兴趣的话，建议可以看一看ESR 写1、CubeAI源于开源，回馈开源2019年，中国联通为推动5G与AI融合创新，发布了CubeAI智⽴⽅平台。而CubeAI选择开源的原因，霍博士概括为“源于开源，回馈开源”。因

当然，还有一种观点就是，对于AI来说，数据集更重要。没有数据的代码是没有价值的，而很多数据集没法开放，这意味着你即使拿到代码，也无法复现SOTA结果。反对二：要为作者考虑不开源同AI开源是福是祸？对企业来说，开源并不是“好东西要大家分享”这类道德问题，为了开放而开放并不科学，毕竟企业的目的始终围绕着盈利，如何多快好省地盈利才是他们