DeepMind發表首個AI通才工具Gato，從玩Atari遊戲、用機械手臂堆積木、聊天，再到3D環境導航等600多項任務都難不倒。在最近落幕的I/O大會中，Google大秀AI肌肉，不只Google搜尋、語言應用由AI驅動，就連AR體驗也是。比如語言部分，Google用新一代Transformer模型打造3個NLG小應用，翻譯部分更首次新增了24種零樣本學習語言。至於AR，Google還在地圖提供更逼真的城市導覽。這段期間，Google還發布不少AI服務，像是智慧工廠解決方案、最高效能可達9 exaflops的雲端ML叢集。
DeepMind Transformer Gato
600多項任務全都會！DeepMind發表AI通才工具Gato
DeepMind揭露一套AI通才代理Gato，可執行超過600種任務，從玩雅達利遊戲、為圖片加圖說、聊天，再到在3D環境中導航、用真實機械手臂堆積木，都包括在內。
Gato是一個多模態、多任務且多形體（Multi-embodiment）的代理，也是一套單一類神經序列Transformer模型。這麼做的好處是，開發者不必為不同領域的任務模型，特別手動打造一套對應的政策模型，只靠一套Transformer即可。這是因為，序列模型可處理任何平面序列型資料，進而加強訓練資料的多元性和數量。Gato參數量達12億個，訓練資料類型非常廣泛，包括影像、文字資料、按鈕點擊、關節動作和一系列情境動作。
搜尋 NLP AR
盤點Google I/O三大AI亮點，更多AI搜尋、新語言模型和AR服務
Google日前展開I/O開發者大會，揭開今年科技巨頭技術大會的序幕。在這次大會上，Google執行長Sundar Pichai一口氣宣布多項AI服務更新，首先是搜尋，上個月Google搜尋App推出多重搜尋功能，使用者能透過影像辨識和文字輸入，來查找物件資訊，這次則新添了Near Me功能，使用者能用來查找附近是否也有搜尋中的產品或店家。Google表示，接下來他們將以多模態模型MUM來優化該搜尋服務。
同時，Sundar Pichai也揭露NLP模型LaMDA新進展，首次展示了以LaMDA 2為基礎的新應用，包括「想像」、「列清單」、「聊聊」，其中，想像能根據使用者提出的關鍵字或短語，產出有邏輯且具體的敘述，列清單則讓使用者提出一個目標，LaMDA 2再將這個目標拆解為幾個小任務，聊聊則是更自然地與使用者進行開放式對話。為蒐集更多AI訓練資料，Google也推出一款AI系統回饋工具，釋出給特定少數人來試用LaMDA 2模型的AI能力，並給予回饋。
I/O大會另一亮點是AR進展。首先，Google釋出AR開發套件ARCore的地理空間API，讓開發者更容易打造AR引導的3D街景應用，像是場所指引和類似寶可夢的應用。這個AR引導採用了Google的世界模型，運用不少ML技術從街景影響抽取數兆個3D點，再於1秒內計算出手機裝置的位置和方向。此外，Google還展示了場景探索AR購物體驗新功能，使用者將手機對準商品，螢幕會就顯示虛擬說明。於此同時，Google地圖也新增了3D沉浸式導覽，猶如更逼真的虛擬城市導覽。
ML叢集 TPU 雲端
單一叢集可提供9百億億次浮點運算！新一代Cloud TPU v4晶片ML叢集問世
Google推出Cloud TPU v4機器學習叢集預覽版，該叢集採用去年I/O大會上發表的ML晶片Cloud TPU v4，可大幅縮短模型運算時間，減少用戶支出。Cloud TPU v4 Pods提供的高運算力，可讓ML叢集支援複雜模型，像是大規模自然語言處理、推薦系統和電腦視覺演算法。
該叢集擁有高達9 exaflops最大累積效能，Google認為，Cloud TPU v4 Pods叢集的累積運算能力來算，是目前已公開的單一機器學習叢集中最高者。另外，Cloud TPU v4晶片非常節能，每一瓦可運算的最大運算峰值是TPU v3的3倍，藉由使用節能的專用硬體、高效能資料中心和乾淨能源，可減少能源使用和碳排放。
SAS 邊緣運算 臨床試驗
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SAS推出3大垂直產業解決方案，鎖定醫療、能源和廣告業
數據分析大廠SAS日前宣布推出3大解決方案，包括臨床試驗招募模擬雲、電網守護AI、廣告服務平臺360 Match，延續雲端優先策略。其中，臨床試驗招募模擬雲可讓藥廠和研究單位用來模擬臨床試驗的試驗者招募狀況，進而調整招募策略，縮短醫藥上市時間。
電網守護（Grid Guardian）AI則是一款利用IoT裝置、架空配電設備無線電頻率和機器學習的解決方案。比如，透過在垃圾車上安裝IoT感測器，隨著垃圾車定點移動，感測器可收集定點電線竿上架空配電設備無線電頻率，利用AI邊緣運算來預測是否會發生故障。360 Match是一套建於雲端、針對第一方廣告商的服務平臺，整合行銷界常見的顧客數據平臺（CDP）、行銷策略計畫和顧客旅程最佳化等技術，來串起整體顧客參與流程。
智慧工廠 資料分析 開箱即用
進攻製造業！Google智慧工廠解決方案強化資料應用
Google日前推出智慧工廠解決方案，要讓工廠生產更數位化。該方案有2大元件，包括收集資料的製造資料引擎、製造連結，其中，製造資料引擎內建資料規範和上下文功能，提供通用資料模型，以及針對工廠最佳化的資料湖。而製造連結是一個工廠邊緣平臺，可連接超過250種機器協定，用戶可快速連接大多數設備。
在製造資料引擎上，還有一系列資料分析和AI用例，用戶可開箱即用存取儀表板和資料應用，根據KPI或其他需求進行分析，以探索工廠可改進的部分。製造資料引擎中的資料，也能夠用於預測性維護上，系統內建的AI模型還能在數周內完成部署，提供高預測準確性，並且在之後不斷改進和完善模型。
零樣本學習 Google翻譯 機器翻譯
首波零樣本學習語言上線！Google翻譯新增24種語言
Google預告自家翻譯服務將新增24種語言支援，總支援語言將來到133種。特別的是，這24種語言是首批採用零樣本機器翻譯的成品。採用零樣本學習的原因是，這次新增的語言相對冷門，凸顯了不少挑戰，因為它們缺乏資料，只能從有限的單語文本學習。
為解決問題，Google先以Transformer架構，訓練一套1,000種語言的半監督LangID模型，接著將這個模型，應用在由CLD3語言辨識模型過濾的資料集，再訓練它來辨識類似的語言叢集。同時，Google以權衡文字重要性的開源TF-IIF專案來過濾該資料集，刪除高資源語言句子、移除異常，最後得到支援上千種語言的單語文本資料集。之後，Google搭配所有豐富資源語言的平行翻譯文本，來訓練零樣本學習模型，最終得到一個支援1,138種語言的大型翻譯模型。該模型沒看過任何樣本就能翻譯成其它語言，不過，團隊將繼續優化。
Workspace SAP 雲端
Google強化Workspace的AI功能，更要整合到SAP雲端產品
Google在今年I/O大會上宣布擴大Workspace的AI功能，還要擴大SAP合作關係，將Google Workspace整合至SAP S/4HANA Cloud，讓Google文件、試算表帶到SAP的雲端服務。
Workspace新增的AI功能包括改善Google Meet人像明亮度和打光，以及會議自動紀錄、摘要功能等。同時，Google也將Workspace原生整合至SAP S/4HANA Cloud，改善企業的工作體驗。雙方計畫在今年底，將初步功能以標準功能的形式，在SAP S/4HANA Cloud提供，這項功能將建置在SAP Business Technology Platform上，以提供從端到端建立緊密的整合及一致的使用體驗。
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