微软刚刚宣布开源一项 Bing 搜索背后的关键算法——SPTAG，它使 Bing 能够快速将搜索结果返回给用户。仅在几年前，网络搜索很简单，用户输入几个关键词并浏览结果页面。
今天，相同的用户可能会在手机上拍照并将其放入搜索框中，或使用智能助手提问，而无需亲自触摸设备。他们也可能会输入一个问题并期待一个实际的答复，而不是一个可能答案的页面列表。 SPTAG （Space Partition Tree And Graph）是分布式近似最近邻域搜索（ANN）库，为大规模矢量搜索场景提供高质量矢量索引构建、搜索和分布式在线服务工具包。利用 SPTAG 算法作为开源 Python 库的核心，Bing 能够在几毫秒内搜索数十亿条信息。 当然，矢量搜索本身并不是一个新想法，微软所做的是将这一概念应用于深度学习模型。首先，团队采用预先训练的模型并将数据编码到矢量中，其中每个矢量代表一个字或像素。然后使用新的 SPTAG 库生成向量索引。随着查询的进入，深度学习模型将该文本或图像转换为向量，该库紧接着就能在索引中找到最相关的向量。 微软表示，SPTAG 库迄今已对超过 1500 亿条数据进行了编目，包括单个单词、字符、网页代码段和完整查询。“Bing 每天处理数十亿个文档，现在的想法是将这些条目表示为向量，并搜索这个 1000 亿以上向量的巨大索引，以便在 5 毫秒内找到最相关的结果”。更多相关内容，请大家关注本次专辑…… 英特尔近日发布了专为开发者打造的 Clear Linux 版本。Clear Linux 追求在英特尔®架构上具有最佳性能，为开发者提供实用工具及工作流程，从而加速软件开发工作的进行。
Clear Linux 开发者版本的优势有：简化的开发工具和工作流程。英特尔利用开源及跨平台技术，帮助开发者提高生产力。另外，开发者只需使用一个指令（`basic` bundles），就能获得多种用途的相关开发工具，像是是 C 语言或容器应用开发等。 快速编译代码的能力。目前正运行最新的编译器 GCC 9，并且将在 GCC 10 可用时立即转移。英特尔表示，一直以来 Clear Linux OS 都在积极应用编译器标记（Compiler flags）来优化构建。 与上游保持同步。Clear Linux 采用滚动更新，其核心会保持与上游 Linux 核心接近。英特尔会通过在上游提交更新的方法，让 Clear Linux 尽快使用英特尔 CPU 的所有功能 —— 这个做法同时对整个 Linux 生态也有贡献。更多内容，请关注本次专辑…… 近日，IBM 研究院发布了自动为新闻播报生成字幕 AI 模型的研究报告。据两项测试实验的结果显示，该语音识别系统的错误率分别为 6.5% 和 5.9％，而人类识别的错误率分别为 3.6% 和 2.8%。
早在两年前，IBM 就已经创造了对话式电话语音领域（CTS）转录的性能记录。在这个领域，语音识别系统需要做的工作很多。例如，系统必须处理失真、以及来自多个不同电话通道的即兴演讲，并且这些对话式语音还可能有多个对话者重叠、中断、重新开始或重复确认的情况。 新闻播报（BN）的语音识别任务也很有挑战性。语音识别系统需要处理多种说话风格、背景噪音以及广泛的新闻领域内容。一些情况下系统还得处理多种题材混合的语音材料 —— 像是现场采访、电视节目的剪辑内容等。 为了成功地识别复杂的语音内容、给新闻播报内容生成字幕，IBM 研究团队通过语音识别技术，建立了一套深度神经网络。该深度神经网络在整合了长短期记忆网络和深度残差网络（residual network，ResNet）的基础上，结合了辅助的语言模型。更多内容，请关注本次专辑…… |
