AI趨勢周報第120期：LINE三大事業體共12團隊大舉招募臺灣人才

重點新聞(0207～0213)

  LINE     資料科學    人才 

LINE在臺12個團隊大舉徵才，要網羅AI、資料科學、資安等人才

LINE近日在臺展開人才招募，包括LINE、LINE Bank和LINE Pay等三大事業體共12個團隊，要來尋找臺灣人才，範圍涵蓋AI、資料科學、資安、前後端、測試和用戶端開發等領域。其中，LINE在臺灣就擁有2,100萬活躍用戶，而今年的目標，是要全面運用AI來提升使用者體驗，共有4個團隊開出職缺，其一就是推動LINE Brain計畫的LINE資料工程團隊，要尋找NLP、OCR、eKYC的高手。

再來則是今年即將開業純網銀的LINE Bank，共有6個團隊開出20多個職缺，像是LINE Bank App開發團隊、LINE Bank核心系統團隊、資安團隊等，還有負責風管、支付、數位客服和辨識的營運支援系統團隊。至於LINE Pay，有2個團隊招募成員，分別是負責開發創新支付和金融服務體驗的LINE Pay Development團隊，以及規畫產品上線測試流程、優化服務品質的 LINE Pay QA團隊。LINE即日起接收履歷，至3月9日止，經審核與線上測試後，將於4月25日臺灣辦公室舉辦最終面試。（詳全文）

空拍影片     影像辨識     德國航空中心 

要賦予空拍機解讀影片能力！德國航空中心發表空拍影片資料集

為加速空拍機影片自動處理影像的能力，德國航空中心（DLR）聯手慕尼黑工業大學（TUM），發表空拍機影片資料集。該資料集名為空拍影片事件辨識（ERA），包含了25個事件類別、共2,866個從YouTube上收集且經標註的影片，每個影片都是24 FPS、長度約5秒。關於事件分類，團隊首先從維基百科上收集24個事件，再新增一個非事件類別，放置其他無法歸類的影片。這些類別包含了安全、交通、災難、生產、社會和體育活動等。有別於其他資料集，團隊也收集了在惡劣條件下拍攝的影片，比如低解析度、極端照明和惡劣天氣等。

此外，為了提供空拍影片專屬的基準測試，團隊也利用該資料集，來測試現有的深度學習工具，像是單幀影像分類模型和影片分類模型。團隊發現，就遊行或抗議、音樂會分類來說，時間關係網路（TRN）表現最好，顯示TRN有潛力用來辨識較難區分的行為事件。（詳全文）

  邊緣AI     Arm    AI處理器  

再攻邊緣AI市場！Arm發表兩款AI處理器

鎖定邊緣AI需求，處理器大廠Arm日前發表兩款AI處理器Cortex-M55和Ethos-U55。Arm指出，Cortex-M55是自家AI能力最強大的處理器，也是第一個採Armv8.1-M架構、內建Arm Helium 向量技術的處理器，可大幅提升終端數位訊號處理（DSP）和機器學習（ML）效能，與前代Cortex-M處理器相比，DSP和ML可分別提升5倍和15倍效能，也更省電。

至於Ethos-U55，則是Arm針對Cortex-M推出的首個微神經網路處理器（microNPU）。Arm表示，Cortex-M55與Ethos-U55搭配起來，能因應需求更高的ML系統；與現有Cortex-M處理器相比，兩者組合的效能可提升480倍。這兩款AI處理器，最快預計明年初上市。（詳全文）

  微軟    語言生成       T-NLG  

突破軟硬體瓶頸，微軟發表170億個參數的語言產生模型

微軟發表最新語言產生模型T-NLG，具170億個參數，是有史以來最大的語言產生模型，可產生單詞來完成開放式的文字任務，還可回答問題、總結文件等。

微軟能建立這麼大的模型，是因為打破了軟硬體技術的瓶頸。微軟採Nvidia DGX-2配置，以InfiniBand連接加速GPU之間的通訊，並使用Nvidia Megatron-LM框架，以張量切分技術將模型分到4個V100 GPU上。此外也運用DeepSpeed函式庫和ZeRO最佳化方法，使每個節點的批次處理大小增加4倍，減少了3倍訓練時間。測試發現，在標準語言任務WikiText-103困惑度的量測表現，T-NLG比OpenAI的GPT-2和Megatron都還要低，此外，T-NLG還能應付零次問答，不需要上下文，就能直接回答問題。（詳全文）

  Jigsaw    假照片    Assembler  

一眼看穿！Jigsaw發表可辨識假照片的平臺Assembler

Alphabet旗下子公司Jigsaw日前發表一款實驗性平臺Assembler，整合了各種偵測技術，讓新聞從業人員或事實查核人員透過單一平臺，就能辨識影像的真偽。

Assembler整合了多種照片偵測工具，每個工具都有特定的用途，比如辨識照片中的「複製－貼上」程序，或是偵測照片的亮度有所變更。此外，Jigsaw也自行打造兩款工具，一是專門用來辨識DeepFakes的StyleGAN，可區分真人與DeepFakes的不同；另一個工具是一套完整的模型，可整合不同偵測工具的結果，分析照片中曾被變更的動作，一次揪出照片中的所有古怪之處。Assembler目前仍處早期開發階段，歡迎外界貢獻各種偵測模型。（詳全文）

臉書   PyTorch3D    電腦視覺  

臉書開源PyTorch3D電腦視覺函式庫，要簡化3D深度學習

臉書AI研究院近日開源自家PyTorch3D電腦視覺函式庫，要利用PyTorch來簡化3D深度學習的流程。臉書指出，該PyTorch3D是一個高度模組化的函式庫，具一系列常用的3D算子（Operator）和損失函數，也提供模組差分算圖API，讓使用者可將函數導入深度學習系統。

進一步來說，PyTorch3D函式庫融合了臉書自家的2D識別函式庫Detectron2，將物體辨識能力帶到3D領域。使用者可利用PyTorch3D，來進行多種3D深度學習研究，像是3D重建、光束調整法（Bundle adjustment）等，甚至是3D推理。與此同時，臉書也提出一套3D資料結構Meshes，可用來批次處理異質網格，使深度學習應用更有效率。（詳全文）

Google    機器學習評估     ML-fairness-gym  

Google釋出用來評估機器學習系統長期影響的工具

為提高AI透明度，Google日前釋出一套分析模擬工具ML-fairness-gym，用戶可透過簡單的模擬，來了解機器學習決策系統在社會中的長期影響。

ML-fairness-gym採用Open AI的Gym框架，來模擬序列性決策。在這個框架中，代理人（Agent）會與模擬環境互動，並在每個步驟中，選擇一個影響環境狀態的動作。接著，環境就能顯示代理人所參考的觀察資訊，也就是用來影響後續行動的訊息。（詳全文）

Google     自然語言生成      LaserTagger  

Google開源可即時產生精確文字的AI模型LaserTagger

Google團隊開發一款AI文字編輯模型，可預測編輯操作序列，把來源文字轉換成為目標文字。Google表示，LaserTagger是一種精確不易出錯的文字產生方法，比過去的方法更容易訓練，執行速度也更快。

Google在2014年提出Seq2seq方法，主要用於自然語言生成（NLG），像是段落融合、文字摘要和文法糾正等文字編輯工作。不過，Seq2seq有三大缺點，比如產生不支援的文字、需要大量訓練資料、文字產生速度慢。不過，LaserTagger透過限制字彙表來縮小輸出的決策空間，可避免模型隨意添加字詞，不易產生不支援的字。此外，就算只用數百或是數千個範例訓練，LaserTagger也能產生合理的結果，Seq2seq則需要數萬個才行。在速度上，LaserTagger預測速度是Seq2seq的100倍，因此更適合即時應用。（詳全文）

圖片來源／德國航空中心、Google、Jigsaw、微軟

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資料來源：iThome整理，2020年2月