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Nvidia團隊利用8個月開發出遊戲模擬器GameGAN，利用4天和5萬支經典遊戲小精靈的影片訓練，就模擬出一套栩栩如生的小精靈遊戲，不僅能讓使用者動手玩，遊戲中的規則、畫面等細節更不需任何程式碼來撰寫設計，憑著視覺學習就能完成。

Amazon日前發表多代理路徑尋找（MAPF）框架，可讓1,000臺機器人到達不斷改變的目的地，而且不會相撞；Google改進資料回音（Data echoing）方法，榨乾GPU閒置時間，來提高模型訓練速度達3倍；美國大型醫學中心利用AI動態預測所需的醫療資源，來制定計畫。

美國百年調味品老字號味好美（McCormick）日前分享AI研發經驗，以AI模型來推薦調味品的初期配方和修正配方，減少了70％的研發時間，更在去年推出3款由AI設計的調理包。

年度GTC線上主題演講登場，Nvidia執行長黃仁勳在會中發表一系列整合GPU加速運算新產品，他會中更揭露該公司新的戰略方向，要打造全程端到端的資料中心等級GPU運算加速平臺，以便能實現資料中心等級規模的運算性能。

已經快30歲的Python，不僅一躍成為資料科學領域的新寵兒，在2019年6月的TIOBE開發語言排行，也擠進前三名的寶座，僅次於C與Java之後，更是GitHub上第二流行的語言。如何辦到？Python靠語言本身優勢與多樣的套件生態系，奠定AI開發第一語言的地位

運用傳統病毒的靜態特徵分析手法，先將真實惡意程式樣本轉換成圖片，再以影像辨識技術找出惡意程式

徐宏民率領團隊所開發的人臉辨識XAI技術，稱為xCos（Explainable Cosine）模組，不僅可以透過圖像化的解釋來說明AI決策的原因，在原先的AI模型中嵌入模組後，還能提高AI預測準確度，尤其在偽臉辨識方面，能夠自動辨識人臉不自然的表面，聚焦在其他可辨識的人臉部位上，來提高偽臉辨識的準確率。

三星AI團隊開發一套室內定位系統FiDo，以人體移動對Wi-Fi產生的干擾，來描繪出特定個人行蹤，誤差可在一公尺以下；LinkedIn設計一套面試問題產生器，可根據職缺說明自動產生問題，來詢問求職者相關經驗，作為第一波篩選之用；為防止疫情間不必要的接觸，三總打造視訊看診平臺，還可以AI語音轉文字紀錄病歷。