【AI TOP 10】今日头条首次公布算法；马云“认真考虑”在港上市；高通收购恩智浦获欧盟批准
新智元报道
编辑：咪飞；张乾
【新智元导读】马云近日称将“认真考虑”在香港上市；今日头条首次公布算法原理；高通收购恩智浦已获欧盟批准；AI成为直播答题“作弊”辅助工具；索尼发布新款AI狗，价格约为1.2万元人民币。
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产业要闻
阿里巴巴：马云称将“认真考虑”到香港上市
今日头条：首次公布算法原理 称并非一切交给机器
中国移动咪咕和科大讯飞联手推出首款全语音AI耳机
AI成为直播答题“作弊”工具
芯片史上最大收购案：高通收购恩智浦已获欧盟批准
比特大陆在瑞士成立分公司
索尼发布人工智能机器狗"aibo"
融资新闻
人工智能翻译平台Unbabel获微软、Salesforce等公司2300万美元融资
AI开发者
神经网络预测具有高流动风险的员工，准确率约96%
1、马云称将“认真考虑”到香港上市
英媒称，阿里巴巴创办人马云表示，该公司将会“认真考虑”在香港上市，对香港特首的邀请作出回应。
据路透社上海1月9日报道，阿里巴巴一名发言人表示，马云8日在香港举行的一场活动上做出上述表态。马云的谈话内容是由《南华早报》率先披露的。此前香港决定允许双重股权结构股票上市。
香港特区行政长官林郑月娥在该场活动发表谈话时表示，她希望阿里巴巴考虑返回香港挂牌。
根据阿里巴巴提供的文字稿，马云在回应林郑月娥的谈话时表示，“……敢这样讲话是一种强大的commitment（承诺），我们一定会认真考虑香港这个市场。”
阿里巴巴发言人表示，关于香港上市计划可能涉及的内容，目前没有进一步的细节。
早在2013年9月，阿里巴巴所主张的“合伙人”方案被港交所拒之门外，后远赴美国上市。目前阿里巴巴在纽交所的市值逼近5000亿美元，为全球前六位的上市公司。
2、今日头条首次公布算法原理 称并非一切交给机器
昨日，今日头条召开了一场旨在推动整个行业来问诊算法、建言算法的分享交流会。在会上，今日头条首次对外公布了自己的核心算法。
资深算法架构师、中国科学技术大学计算机博士曹欢欢，在今日头条总部带来了题为《让算法公开透明》的分享，面向行业公开算法原理，消除社会各界对算法的一些误解，同时接受意见和建议。
曹欢欢博士在现场分享了今日头条推荐算法的基本原理，并详细介绍了算法模型设计维度与策略。包括如何在线训练大规模推荐模型，典型召回策略的设计方法，多目标如何融合等核心问题。此外，他还重点讲解了今日头条的内容安全机制及相关举措，公开了风险内容识别技术以及泛低质内容识别技术。
他表示：“算法分发并非是把所有决策都交给机器，我们会不断纠偏，设计、监督并管理算法模型。希望这次分享能让更多的人理解算法，并共同参与到算法模型的制定中来，以改善算法，更好的为用户服务，让算法为社会创造更大的价值。”
此外，今日头条此前还宣布与密歇根大学联合成立AI反谣言研究联盟，通过人工智能技术，联手打造反谣言全球技术平台。由梅俏竹教授率领的美国密歇根大学团队，将与今日头条旗下人工智能实验室和媒体实验室通力合作，致力于用新技术打击谣言和虚假低俗信息。未来，双方将加大研发力度，推进内容推荐平台更加智能的谣言识别。
通过更广泛的信息自动抓取和更深入的语义学习，理解复杂的模式，提升自然语言处理（NLP）的能力，提高自动谣言识别模型准确率。与此同时，双方还将研究内容推荐平台新的谣言传播机制，构建AI谣言识别标准，将人工智能技术应用落地于反虚假信息场景。
3、中国移动咪咕和科大讯飞联手推出首款全语音AI耳机
中国移动咪咕发布了“全球首款全语音人工智能耳机”莫比斯Mobius。它基于咪咕内容和科大讯飞技术为核心，聚合语音操控，中英翻译，心率监测，健身指导，日程管理，出行导航，路线规划、音乐听书等功能。
据介绍，该耳机莫比斯Mobius，是以德国数学家的名字命名，寓意将“无限”科学的概念应用到生活。耳机共有四大亮点功能，分别是全语音交互对话、智能操控语言翻译、心率监测健康指导及出行导航路线规划。
依托咪咕内容资源，它集成了咪咕系海量正版有声内容，超过1700万首歌曲、70万集20万小时高清有声内容，涵盖原创、职场、经管、励志、少儿、悬疑、国学、军事、评书、资讯等84个分类，带着耳机不只用来听歌。
目前，莫比斯耳机在京东众筹进行中，并将在2018年1月18日结束，单套耳机的众筹价格为699元。
4、AI成为直播答题“作弊”工具
近来，直播答题赢奖金异常火爆。不到半月，模式迅速进入百万级——单场在线人数破百万、奖金额度破百万。各大平台纷纷入场，用提升奖金额度、拉明星助战等方式争夺用户。
为了能够全部答对12道题，平分数额庞大的奖金，参赛者开始想方设法提高自己答题的正确率。其中有些答题者利用了科技的力量。比如程序员杨松(化名)。杨松曾像多数人一样，尝试通过百度搜索来获得题目的正确答案，但他发现这个过程消耗的时间远远超出答题时间于是，他花了3个小时用Python写了一款能够在网站上自动检索答题信息的程序。
杨松说，他设计的程序能将准确率提升到90%。程序可以识别图片中的文字内容(问题和选项)，然后通过百度进行搜索关键字出现的次数，最后将统计的信息展示出来。“你只要有一张复活卡，基本就能通关。”杨松说，“游戏也从知识问答变成了手速游戏。”目前，两轮测试帮助他获得了超过20元的奖金。
在电商平台上也有出售类似辅助工具的店家，但相关店面并不多。根据店家介绍，这款辅助App可以自动识别语音，帮助买家自动搜索相关信息、节约时间，买家需要下载后才能使用。
5、高通收购恩智浦已获欧盟批准
据金融时报报道，高通公司已获欧盟批准，下周将以470亿美元的价格收购荷兰公司恩智浦半导体（NXP）。这意味着芯片行业中最大的一笔交易即将完成，也有助于帮助高通抵御竞争对手博通公司的恶意收购。
据两名知情人士称，在高通和恩智浦解决双方并购后成本增加和排除竞争对手的问题后，欧盟反垄断机构有望对这笔交易放行。
欧盟此番批准，有助于高通抵抗博通的恶意收购。随着恩智浦也涉及到其中，这笔收购将面临更加严格的监管审查，因为恩智浦和博通都拥有WiFi芯片业务，它们的合并很可能会造成垄断。
欧盟委员会和高通均拒拒绝对此发表评论。
6、比特大陆在瑞士成立分公司
中国比特币矿业巨头——比特大陆（Bitmain）在瑞士成立了一家新子公司。
该消息来自瑞士的新闻机构Handelszeitung的一份报告。这家新子公司位于瑞士楚格州，为著名的“加密谷”（Crypto Valley）的所在地。
因为瑞士宽松的监管环境及政府的鼓励支持，加密谷日益成为瑞士加密货币和区块链初创公司的枢纽，大量矿业公司纷纷选择进驻加密谷设立分部。
比特大陆是一家IC设计公司，成立于2013年初，专注于比特币专用挖矿芯片和矿机的研究、开发和销售。发言人称，新成立的瑞士分公司将在全球扩张中发挥关键作用。现在是在欧洲建立枢纽，提供更好的服务的时机。
此外，比特大陆也会雇用更多的新员工，并与瑞士金融市场监督管理局（FINMA）进行业务合作。
不过，比特大陆目前暂不愿意透漏瑞士子公司所负责的具体业务。发言人称，比特大陆的所有业务都能在瑞士和欧盟国家提供。
在去年九月中国全面禁停ICO后，比特大陆已经在新加坡建立地区总部，并在美国和加拿大开展了挖矿业务。纵观同行，第三大矿池莱比特（BTC.Top）在加拿大开设分部，微比特（ViaBTC）在冰岛和美国设立了业务。1月8日，国内三大比特币交易平台的比特币中国宣布，首批国池监管云算力即将上线，算力部署在北美。
7、索尼发布人工智能机器狗"aibo"
索尼本月11日发售具备人工智能(AI)的新款犬型机器人“aibo”。据悉，这是索尼2006年停产旧款“AIBO”并退出机器人业务以来时隔约12年的重启。索尼欲以该产品为中心，致力于实现人工智能和机器人的融合。
据了解，新款aibo的特点是通过摄像头和传感器掌握周围情况，使用AI决定下一步行动。工作机制是通过实时与互联网相连，将各家的aibo信息集中至云端，以促进其成长。
目前这款十分智能的机器狗已经登陆日本索尼官网，售价198000日元（不含税），约合人民币11552元，而且后续还需要购买索尼的云服务才能使用（此举是让Aibo更加智能）。
8、人工智能翻译平台Unbabel获微软、Salesforce等公司2300万美元融资
Unbabel近日宣布获得2300万美元融资，投资方包括微软、Salesforce Ventures, Samsung Next, Scale Venture Partners, Notion Capital, Caixa Capital, 和Funders Club。
2016年6月，Unbabel获得500万美元A轮融资，投资方包括Notion Capital、Caixa Capital、Faber Ventures、 Shilling Capital Partners。此前，Unbabel获得来150万美元种子轮融资，投资方为经纬创投贾里德·弗里斯勒(Jared Fliesler)和Google Ventures 的凯文·罗斯(Kevin Rose)等。据悉，Unbabel将利用本轮融资提高专利技术，即Unbabel语言引擎，该引擎结合机器学习和40000名人工编辑用于翻译语言。
Unbabel团队
9、神经网络预测具有高流动风险的员工，准确率约96%
墨西哥在全球员工流失率排名世界第八，平均每年约17％的流失率。其中一些行业，如餐饮服务，则高达50％。
墨西哥机器学习工程师Mauricio Torres构建了一个神经网络模型，该模型能够识别具有较高人员流动风险的员工候选人，准确率大约在96％。
这个模型使用了由IBM数据科学家创建的一个虚构的数据集“HR Employee Attrition and Performance”。它包含1,470行员工历史数据。
进行探索性数据分析，以确定与员工流动率相关性最高的特征。这些特征包括：年龄、离家距离、加班时间、教育情况、婚姻状况、工作过的公司数量、总工作年限、月收入。
这些特征被用来训练模型来预测营业额风险。该数据集已经包含一个名为“磨损”的特征，该特征表明该员工是否离职并需要更换。
素材来源：参考消息；腾讯科技；twitter；深圳新闻网；Financial Times；36氪；dzone.com
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