云栖科技评论第78期：不能在真空中发展人工智能
从MIT的计算与人工智能学院，到NVIDA的Clara平台，我们不难读出人工智能当前的两大发展关键词：第一是融合，与产业、科研、民生、经济实现充分的融合，发挥最大的价值；第二是利旧，搞AI绝对不是推倒重建，而是以融合为基础的充分利旧，这不仅降低AI应用的成本开支，让AI能够更易被接受，更重要的是它说明了AI的“身份和地位”：这是一项社会生活、经济发展、产业升级中的“支撑性技术”，单纯的发展AI就像在真空中发展互联网一样，不可能成功。
Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%
FAIR的开源序列到序列（sequence-to-sequence）引擎现在可以在PyTorch使用了。FAIR今天发布了fairseq-py，这是一个用PyTorch实现的卷积seq2seq模型。fairseq-py是语言翻译以及其他 seq2seq 的NLP任务的一个很好的模型，新的工具包比以前的更高效率：生成翻译的速度比以前的提高了80%，训练速度提高了50%。
