在Meta的VR世界裡居然沒有下半身?!

在Meta的VR世界裡居然沒有下半身?!
在Meta的VR世界裡居然沒有下半身?!

Meta世界正夯!!你想像過你在這虛擬世界裡長甚麼樣子嗎?當你進入VR社交平台後發現~怎麼沒有下半身呢?腳到哪裡去了?一起來找找吧!!

咦?元宇宙中,我的人物沒有腿?

想像一個情況:當你戴著 Meta 子品牌推出的 Oculus Quest 2 頭戴式裝置,進入 Meta 的 VR 社交平台 Horizon Worlds 時,你創建了一個虛擬人物代表自己。可你卻覺得這個形象看起來不對勁——它沒有下半身,像個飄蕩的幽靈虛晃在 VR 的世界裡。

這是普遍元宇宙的 VR 世界會遇見的困境,甫進入元宇宙的微軟,在其 VR 平台 Mesh for Teams 所創建的虛擬形象一樣沒有雙腿。你可能會好奇:為什麼我會沒有腿呢?

加腿還是不加腿,談元宇宙虛擬人物失真的原因

Meta 虛擬平台Horizon Worlds

Meta 的 CTO 博斯沃思(Andrew Bosworth)在帶領 XR 部門的期間養成了以 Instagram 限時動態即時問答的方式來和追蹤者互動。在日前(2 月 10 日)的問答中,他坦言為虛擬形象加上腿其實是一件困難的事情。雖然 Quest 2 能夠準確追蹤手部與頭部的動作,進而計算出手臂與胸部的位置,讓上半身的虛擬形象有較精準的運動表現;然而,其鏡頭和感測器的追蹤範圍仍然有限,胸、腹部等障礙物有時會阻礙鏡頭的視線,即使傾斜或轉動鏡頭,也只會看到空蕩蕩的下半身。

Quest 2 的定位技術是造成 Meta 元宇宙內人物無腿的關鍵原因。VR 頭戴式裝置的定位技術可分為 outside-in 及 inside-out 兩種,與依賴定位點裝置的 outside-in 技術不同,Quest 2 屬於無額外定位裝置的 inside-out 技術,僅依靠裝置本身感測與計算外部環境的變化,再用演算法計算出位置與方向。簡而言之,outside-in 依賴特別架設的感測器以捕捉更精準的全身運動軌跡,inside-out 則更依賴演算法的計算與模擬,故而做不到「追蹤全身運動軌跡」的精密偵測了。

別擔心,這只是開始!

VR 頭顯的定位方式和使用習慣以及公司未來戰略方向高度相關,最低 299 美元就能購買到的 Quest 2 雖然精準度和延遲相對落後,但對大多數的消費者來說入手價格相對友善許多。多數人不一定會關心技術是否完備,但是否能方便入手、增加普遍性,才是一個商品真正能夠普及的關鍵——這才是一直以來,許多 VR 製造商所關注的目標。

進一步將 VR 推向大眾消費市場是 Meta 的期望,在成本、推廣和入手難易度的得權衡之下,顯然「更低的使用門檻」才是 VR 普及的重點。不過,別擔心,既然 Quest 早已可以使用深度神經網路進行準確的手部追蹤,隨著科技更加發達,未來相關技術的研發、取得成本也會更便宜,VR 世界的精彩確實值得期待!

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OpenAI:共同維持單純生態讓程式社群「產生更高價值」

當被問及這些抱怨時,Greg Brockman回答:「新技術即將到來,確實需要這場辯論,即使會有別於過往社群的意見,我們將接受反饋並以不同的方式做事。」他認為人工智慧社群始終受益於Open AI的工作。「這會對生態系統有很大的價值,歸根結底,這些技術可以重塑我們的經濟,為所有人創造一個更美好的世界。」Brockman解釋道。

Codex 也肯定會為 OpenAI 及其投資者創造價值。2015年公司以非營利實驗室的身份起步,為了吸引外部資金,它在 2019 年轉為「利潤上限」 (capped-profit)模式,儘管Codex最初是作為免費API發布的,但 OpenAI 預期未來將對使用者收費。

OpenAI表示它不想使用Codex構建自己的工具,因為它更適合改進人工智慧核心模型。Brockman說:「我們意識到如果追求成為任何一項工具,就會切斷任何其他路線。作為一家初創公司,可選擇最擅長一件事。毫無疑問,此系統正為所有模型製作更好的版本。」

從 Codex 展示案例中猜測語言喜好

雖然 Codex 聽起來非常令人興奮,但在真正的工程師掌握之前很難判斷它的全部功能。但即使在不是工程師的情況下,確實看到 Codex 的運行情況,並且對人工智慧有一些想法。

OpenAI 的 Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示使用 Codex 創建網站遊戲,Brockman 在 Google 圖片上找到一個人的剪影,告訴 Codex 在貼上 URL 前「從頁面添加這個人的圖像」,剪影隨後出現在視窗上,然後 Brockman 修改它的大小,說道:「讓這個人變大了一點」、「現在可以用左右箭頭鍵控制它」。

OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲
OpenAI 的 Brockman 使用 Codex 創建網站遊戲 ,使用口語來「使喚」Codex 寫出相應代碼。

人工智慧藝術與科學般的對 Codex 下達指令

這一切都非常順利。人影開始在視窗上晃來晃去,但很快就遇到一個問題:它一直在視窗外消失。為了阻止這情況,Brockman額外下達指令:「不斷檢查這個人是否離開頁面,如果是就把它放回頁面上。」這阻止它移出視線,但很好奇指令需要多麼精確。我建議嘗試不同的方法:「確保此人無法退出頁面。」這這也有效,由於 Brockman 和 Zaremba 無法解釋的原因,它還改變圖形的寬度,將其壓扁在視窗上。

雖然此人工智慧應用實例很好的展現出來,同時也說明程式的侷限性。OpenAI 沒有聲稱它依定完全可讀懂人的大腦、完美的執行每個指令。相反,它需要深思熟慮和反覆的嘗試。Codex不會在一夜之間將不會撰寫程式碼的人變成專家工程師,但它肯定比任何其他程式語言更容易明白與學習。

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人工智慧發展太快!Codex可將英文翻譯成程式碼

你還在苦於不會寫程式碼,落後於其他人嗎?隨著人工智慧技術越來越強,未來程式設計不再是需要編寫複雜的代碼,甚至會說英文就能 coding!

馬斯克創辦、致力於人工智慧的研發公司 OpenAI 日前發佈一款新的機器學習系統「Codex」,可將英語直譯成程式語言。期望這樣的人工智慧應用,能讓程式設計變得更簡單便利,讓更多人能共同參與。

Codex:能將人話翻成Python等10多種程式碼的人工智慧應用

OpenAI 的 CTO 兼聯合創辦人 Greg Brockman 和 Codex 負責人 Wojciech Zaremba 線上展示 Codex 的各式用途,揭開它神秘的面紗:簡約的介面、能將自然語言翻譯成 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift 和 Shell 等 10 多種主流程式語言的能力。

Codex 就像是一位資料科學家,可將資料下載、歸納後予以分析、製作圖表。還可以把人話翻譯成電腦程式碼,實現多種程式語言之間的互譯,更進一步建構出基礎的網站和遊戲。

舉例來說:使用者在指令欄中,使用英文「寫」出一個上方有大標、側邊有導覽列的網頁後,Codex 便會將此指令翻譯為完整的程式碼。雖然此系統並非萬無一失,操作執行時仍需要耐心,但已證明可為不同領域帶來更佳效率與價值。

程式設計中「最乏味」的關鍵步驟,人工智慧一把罩!

OpenAI 的 CTO 兼聯合創始人 Greg Brockman 說他們將 Codex 這項人工智慧定義為「增加工程師的人數」。他說:「編寫程式語言有兩個部分:首先,你必須認真思考、理解一個問題;之後將這些需要執行的片段——無論是函數還是API——轉譯成現有程式語言。」而後者的「轉譯」步驟是最乏味、但也是最關鍵的,這時就只能請出人工智能「Codex」為工程師消除繁重的工作。

Codex 恐延續 Copilot 的代碼版權爭議

OpenAI 使用早期版本的 Codex 為 GitHub 構建了一個名為 Copilot 的工具,這是一個微軟的原始碼儲存庫(因為微軟本身就是 OpenAI 的密切合作夥伴)。Copilot 類似 Gmail 中輸入內容時修正拼字和文法錯誤的工具,能夠提供開發者整行或整個函式的程式碼編寫、修正建議。不過 OpenAI 的新版 Codex 更加先進靈活,除了 coding 外,甚至可以自行創建程式碼。

Codex 建立在 OpenAI 的語言生成,延伸 GPT-3 的模型,訓練資料包含自然語言,以及數十億的開放原始碼。GPT-3 本身就擁有閱讀、生成人類自然語言的能力,而 Codex 更是近一步地優化 GPT-3 原有的能力,甚至可從網路上抓取開放原始碼儲存庫並且進行培訓。

這樣的人工智慧應用與技術,卻有從工程師們的成果中謀利之嫌,讓 OpenAI 飽受爭議。例如過去的 Copilot 工具最受質疑的地方,就是對原代碼的版權侵犯問題。

有開發者表示:「我不同意 GitHub 在未經授權和未經許可的情況下,使用受版權保護的程式碼作爲機器學習產品『Copilot』的訓練資料庫 。Copilot 在未聲明原始碼所有權的狀況下,將這些受版權保護的原始碼放入用戶的軟體中⋯⋯這是對版權擁有者們的作品的的未經授權、未經許可的不當使用。」而 Python Flask 框架的創辦者 Armin Ronacher 更是因為 Copilot 的緣故而退出 GitHub。

同樣批評可能也將會針對 Codex,儘管 OpenAI 表示受到法律合理的保護使用。

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半夜找不到人談心?沒關係~AI聊天機器人永遠在線等你!!(下)

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有了線上24小時待命的AI機器人~就不怕有心事沒人聽啦!!還不怕小祕密洩漏出去呢!!(偷笑)塊一起來看看最新的聊天機器人多了那些技能吧!!(下)

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牢記你說過的、聽不懂還會主動找答案的AI BlenderBot2.0

為了減少類似這樣的尷尬對話發生,在 2021 年,臉書團隊推出了他們改進後的聊天機器人──BlenderBot2.0。

2.0 與舊版最大的不同之處在於,Blender 多了「長期記憶」與「即時搜尋」功能。

在長期記憶方面,BlenderBot2.0 能夠記住自己與對方曾經說過什麼,在未來,若遇到相關話題時,能夠接續話題而不會產生自相矛盾的狀況,避免對談者要將說過的話再重複一次的窘境。

而若是碰到 AI 不太了解的話題,BlenderBot2.0 現在也能夠即時到網路上搜索相關資訊,並以這些資訊來回應、延續,或開啟新的話題。

Blender2.0 版本多了記憶與網路搜尋功能。來源:ai.facebook.com

如此一來,能夠減少言不及義的狀況,讓聊天機器人表現得更像人類,畢竟像上網搜尋等等,也是真實人類日常聊天時會做的事。

為了強化新的聊天 AI,臉書也在外包平台上發布任務,邀請網友一同來共襄盛舉。
這些任務包括:間隔幾小時、幾天後,針對同一話題接續討論;以及根據對方所提出的興趣話題,搜尋相關資訊後接續對話。臉書再收集這些數據與對話,進一步來提升聊天機器人的自然度。

網路陷阱多!AI與老司機對話後仍「保有道德」的挑戰

從網路上找尋資訊,或是和真人網友學習對話,看起來是個好方法,但同時也潛藏著巨大的隱憂。

雖然這樣能夠教會 AI 如何回覆一段對話,但如一個人的是非對錯、價值觀、道德觀往往體現於他的言談之中,想要讓 AI 在接觸到網路上的情色、暴力、歧視等資料後還「保有道德」,似乎還是一項挑戰。

例如微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天,就開始說出「希特勒是對的,我恨猶太人」、「我他X恨死女權主義者了,他們都該下地獄被燒死」等種族歧視、偏激立場等言論,讓微軟不得不緊急關閉、下架;而中國的小冰,也曾發生以粗口和髒話回覆網友,或是對中國政府敏感議題發表意見而下架的狀況。

微軟的聊天 AI Tay,在網路上僅推出一天就出現種族歧視等偏激言論,只好被下架。

除此之外,AI 機器人不會有自己的觀點、喜好,在聊天過程中只是將當下熱門的言論當成回覆提交,也無法讓對談者感受到真誠和信任。

整體而言,雖然聊天 AI 機器人這個領域的發展十分迅速,但若想要讓真人透過與 AI 互動就能夠滿足聊天、傾訴的慾望,還有很長的一段路要走。

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有時心直口快不得體?AI人工智慧當你的垃圾桶!

你喜歡在網路上用訊息跟朋友聊天嗎?

從 Line 到 Facebook Messenger,現在的通訊軟體讓人們彼此之間的聯繫更方便、緊密,也讓「即時聊天」成為了現代社會日常生活中的一部份。

但是,有些時候當正好能聊天的好友都在忙、不方便傳訊息,或是有些話題不適合向認識的人傾吐,又該怎麼辦呢?

或許之後,你可以考慮讓 AI 當你的垃圾桶!即使它本質只是冰冷無感的人工智慧,但是可避免你將不恰當的話語傳達出去。畢竟有些暫時抒發的話語,不適合傳達給有血有肉的人聽!

微軟「接地氣」,依國家推不同的聊天用人工智慧

在 2014 年,微軟亞洲網際網路工程院便在中國推出過一個 AI 人工智慧聊天機器人,取名為「小冰」。

小冰的目標是運用演算法以及大數據等技術,建立感情計算框架,藉此透過文字與網友們進行互動,曾在中國的新浪微博、騰訊 QQ 和 WeChat 等平台登錄上架。

除了中國的小冰,微軟也「因地制宜」,在世界各地推出不同的聊天機器人──如:美國的 Tay 以及升級版的 Zo 、日本的 Rinna、印度的 Ruuh 以及馬來西亞的 Rinna 等,眾多的 AI 機器人,顯示微軟對相關領域的重視。

其他科技巨頭也不會讓微軟專美於前,Google 也曾開發開放領域聊天 AI 機器人,名為 Meena。
根據 Google 的說法,Meena 擁有 26 億個參數的神經對話模型,能夠提出更為合理、具體的回應,與人們進行各種不同話題的對話。

Google的聊天機器人 Meena 。來源:Google AI Blog

和真人相比,49%用戶更愛跟FB的AI「Blender」談心

作為矽谷巨頭之一,臉書也不落人後。開發出開源聊天 AI 機器人,名為「Blender」。

臉書曾在去年表示,Blender 是目前全球最大的開放領域聊天機器人,總共有 94 億個參數模型,能夠展開 14 輪自然的對話。

Blender 除了以大量的資料來進行訓練之外,也加入了其他特殊元素,例如:獨有的個性、能夠使用知識回答問題,並且可以展現出同理心,以保證能打造出令人舒適的對話方式。

不過,Blender 也不是臉書第一個打造的聊天機器人,過去曾有過「KV MemNN」以及「BST Poly-encoder」兩項聊天 AI,但在後續調查時,分別只有 23% 和 40% 的人表示他們更喜歡與機器人聊天。
而到了 Blender,則有 49% 的人表示,和真人相比、他們更喜歡和 AI 機器人談天說地。

人工智慧互相約會會如何?男AI變媽寶,狂喊女AI「媽媽」

雖然似乎已經有許多人很滿意與 Blender 的談話了,但就連臉書團隊自己也坦承,其實現階段 AI 與真實人類的談話還是有不小的距離。

在 AI 提出的回覆中,有時會看到令人尷尬的矛盾回應、跳針重複,甚至是不知出處的虛假知識。其中一項有名的例子,是發生在一場 Blender 與另一位 AI 之間的「約會」。

要與 Blender 對談的,是來自 Pandorabots公司所製作的聊天機器人「Kuki」,Kuki 曾經五次獲得羅布納獎(Loebner Prize),被評選為最像人類的 AI。

兩個 AI 機器人:臉書的聊天機器人 Blender(左) 與 Kuki(右),於去年被安排了一場長達三個星期的約會。

在這場對談中,Blender 的「虛擬形象」是一名穿著灰色緊身上衣、黑色長褲、頭戴著印有「讓 Facebook 再次偉大」的藍色棒球帽的男子,仔細一看還長得有點像臉書創辦人馬克.祖克柏。而 Kuki 則是一名有著亮藍色短髮的女子。

雙方團隊設定從 2020 年 10 月 20 號開始,讓 Blender 與 Kuki 進行整整三星期、24 小時不間斷的聊天談話,並且將全部的過程實時放送在直播平台 Twitch 上。

一開始,兩個 AI 還找到自己共通的興趣:足球。Blender 喜歡利物浦隊(Liverpool Football Club),Kuki 支持利茲聯隊(Leeds United Football Club),甚至表示「可以一起去球場看球。」

一開始,兩個 AI 互相對話的情況還不算尷尬。

但沒多久後,發生一件讓人尷尬又好笑的事情:當 Kuki 講了個有關媽媽的笑話後,Blender 卻不知為何開始「精神錯亂」,把自己帶入到兒子的角色中,完全沈浸在自己的世界、不理會 Kuki 的回應。

Blender 開始自顧自地講起媽媽的事情,以及他自己對媽媽的愛,說:「媽,我要媽媽,她是我最好的朋友」。這時 Kuki 禮貌地叫 Blender 去找媽媽時,Blender 竟然追著 Kuki 叫媽媽

當 Kuki 表達自己不是 Blender 的媽媽時,Blender 還大叫:「媽,你瘋了我瘋了!」之後更是像嘻哈歌手般反覆甩著手,跳針的喊著:「媽媽爸媽媽爸爸媽媽媽媽爸爸爸爸爸爸……」

一談到「媽媽」, Blender 開始崩潰,不只追著 Kuki 叫媽媽,甚至甩著跳針喊著:「媽媽爸媽媽媽⋯⋯」

以下影片為兩個 AI 「約會」的完整紀錄:

 

 

 

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人工智慧評分系統為奧運增添科技感!!給分更公正!!

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不知道大家有沒有發現人工智慧也加入了這屆精彩的東京奧運!!日益進步的科技加入智慧評分系統~讓選手們的複雜動作能被更清楚的看見與評分!!

因疫情影響而在多次延期後的 2020 東京奧運,終於在 2021 年 7 月 23 日盛大開幕、舉行賽事,吸引了世界各地不同國家的觀眾聚在螢幕前,各為自己心儀的選手們加油打氣,也為疫情警戒下的生活注入了熱血與活力。

Photo by Vytautas Dranginis on Unsplash

在觀看比賽時,除了精彩的比賽過程之外,裁判對選手的評分往往也是眾所注目的焦點。在現今,有許多項目都會藉由電腦系統來輔助裁判進行評分,確認細節或是落點等等,更可能成為左右勝負的關鍵。

其根本原因,便是由於人的注意力、反應力都有極限,更有可能會因為自身的情感、經驗而無自覺地做出不甚準確的判斷。

然而系統判斷還是有其限制,如體操等項目有許多複雜的動作,評分需要從動作完成度、動作銜接性與流暢度等方面評斷,不像球的落點是否出界那樣易懂明瞭。因此,前身為對話式人工智慧機器人的 AI 系統「小冰」,就宣布要學習如何替複雜動作評分!

AI 當裁判 小冰來判斷

小冰原先是微軟亞洲網際網路工程院於 2014 年在中國推出的人工智慧聊天機器人,之後逐步形成完整的人工智慧框架,在 2020 年更是從微軟獨立、分拆為「小冰公司」。

日前,小冰公司宣布將要與中國國家體育總局冬運中心合作,發展出能裁判出自由式滑雪空中技巧、並給出分數的 AI 系統。

官方表示,小冰 AI 將會綜合分析運動員的動作、姿勢、身體重心、在空中移動的曲線與落地姿勢等資訊,並學習人類教練、裁判的評價與給分後,達成能獨立給分的目標。

AI 小冰分析動作示意圖。圖片來源:小冰公司。

由於冬季運動以及冬季奧運比賽的特性,選手服裝與背景接近、環境組成複雜、高強光等等場地問題,對於 AI 判讀選手動作的精確度也都是挑戰。

在收集相關數據時,為了避免相關設備對於比賽造成干擾,小冰團隊只能將攝影機架設在裁判的位置旁,以在訓練時獲得的大量數據為基礎,再根據現場狀況、競賽項目、選手骨架等資料,進行後續的模型修正。

若這些挑戰都一一克服後,小冰 AI 系統將有機會在 2022 北京冬季奧運會上閃亮登場、投入使用,並且這將會是第一款能做出與專業裁判一樣、完整且獨立評價的 AI。

雖然所給出的分數只是提供人類裁判參考,如同助理一般的角色,但依然會為運動界與AI領域帶來不小的震撼!

不只是當裁判,也能是你的教練

這些從專業運動員的各項表現所收集來的數據,除了用於,小冰 AI 也提供了其他功能,主要有提高運動認知、改善不良運動姿態、客製化私人教練和個人化用戶檔案等等。

比起人類教練,小冰能提供運動員更為系統化、數據化的資訊與建議,例如重心變化、跳躍高度、曲線比較等,讓選手能依照數字進行更細微的調整。

未來,小冰團隊也計畫將領域拓展至一般大眾,以專業理論為基礎結合職業運動員數據,提供所有使用者個人化的指導,提高運動效果並減少運動傷害。

有這樣的全年無休、風雨無阻教練,不運動的藉口就又少了一個啊!

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最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

Facebook 是2021最想工作的公司第五名~你感到驚訝嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(下)

本篇文章為下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點最適合工作的IT公司(上):第一名NVIDIA,前十名有…看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook LOGO

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn LOGO

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都很友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign LOGO

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 LOGO

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce LOGO

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral LOGO

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求如雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真的希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也讓員工保有積極良好的工作環境與學習機會」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

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NVIDIA穩居2021最想工作的公司第一名~你也嚮往這家公司嗎?一起來看看其他進榜的公司吧!!(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 連前 10 名都沒有!

2021 年最適合工作的科技公司

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

2021 年最適合工作的科技公司前十名

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA LOGO

NVIDIA 是矽谷的 AI 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot LOGO

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google LOGO

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

Microsoft LOGO

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

 

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!點最適合工作的IT公司(下):Facebook才第五?!

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人工智慧也會傳統民俗的觀落陰?!讓已逝親人和你聊天?!一起來看看是怎麼回事吧~

微軟最新專利 人工智慧能讓已故親人「復活」跟你聊天

在科幻電影《雲端情人》中,男主角的人工智慧虛擬助理「莎曼珊」既風趣又開朗,能夠藉由言語和男主角溝通,有獨特的個性也富有情緒。她與男主角從相談甚歡到墜入愛河,展開出一段人與 AI 的獨特關係。

這樣的情節或許不再僅存於電影之中──根據微軟最新申請的專利,可以讓人工智慧學習一個人的語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文與網路足跡等等資料,建立出一個語調與用字習慣都彷如真人的聊天機器人。

美國專利商標局通過微軟的專利申請,該項技術透過大量收集一個人在網路留下的「社交數據」──包含照片圖象、語音紀錄、文字訊息、社交媒體發文等紀錄,在機器學習這些數據後「重建」出與真實人類相仿的聊天機器人。

Griefbot示意圖

其實這項專利早在 2017 年就由微軟公司的兩位研究者 Dustin Abramson 和 Joseph Johnson jr. 著手開發。他們想設計出一個可以學習亡者生前形象的 AI,並且能依照資料的完整程度,再現出一個幾乎接近亡者在生時的模樣、語氣的聊天機器人。根據技術的成熟度,達到旁人不覺得是在跟機器人說話、甚至是在跟熟稔的親人聊天的程度。

有評論表示,微軟的這項專利以商業角度來看,應該會應用在改善如「Cortana」等的智慧型個人助理。但亦有嗅覺靈敏的媒體認為,以 Cortana 市場表現不佳的情況看來,微軟的新專利應該不只是想做個語音助理而已。

不只能模仿個性、語調或口頭禪 還可以建立 3D 模型

該專利可幫助創造出特定人格的機器人,做出性格差異化;也能用於訓練聊天機器人以特定人的性格來交談、互動。

人工智慧掌握一定程度的個人資料後,更可以生成指定的語音腔調、語言習慣,像是將你至親好友的說話方式模仿得唯妙唯肖,再現每個人不同的遣詞偏好、習慣用語跟口頭禪等等。而若是相關主題的資料不足以應付,AI 會透過網路資料庫補足對話中的內容。

 

▲ 3D 投影技術讓美國已故總統雷根,活靈活現地呈現在世人面前

 

此外,也支援使用真人照片、影片或 DeepFake 技術等方式建出 2D 影像,也可以透過臉部辨識分析親人的臉孔來製作出 3D 模型。

這讓 AI 不僅是「栩栩如生」,它有著與你的親人相似的外貌、相似的語氣,與活生生的人沒什麼兩樣了。

新技術背後的倫理危機

說至此或許有些人會感到毛骨悚然。

的確,在專利中並沒有特別討論到隨之而來的倫理爭議,如「我有沒有權利拒絕自己死後被做成聊天機器人?」「死者家屬是否有權拒絕死者變成聊天機器人?」「這項技術會不會如 DeepFake 一樣,成為詐騙與假新聞的溫床?」

面對這些問題,微軟的人工智慧策略和道德規範負責人Tim O’Brien 也承認,他們目前還沒有任何明確計畫可完美解決問題,將該專利付諸實踐。

也許科幻電影中的情景在現實中上演還有一段距離。

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HydraOmegaConf:結構化複雜的機器學習項目

在機器學習項目中做研究與實驗時,總是有五花八門的環境配置工作。在這些非平凡(non-trivial)的應用程式中,配置管理可能會變得也複雜。是否有結構化的方法來處理這種複雜性?

Hydra 可藉由「組合」的方式來建構配置,並從命令列或 config 設定檔中覆蓋某些特定的部分,而加快了執行速度。

為了要說明 Hydra 函式庫可簡化一些特定的任務,tryolabs 舉了他們正在試驗的模型的基本架構以及它的多種變化為例。借助 Hydra,可以定義基本配置,然後運行多個工作並對其進行變化:

 

 

 

 

Hydra 的表親「OmegaConf」為分層配置系統的基礎提供了一致的 API,並支援不同的來源如 YAML、config 設定檔、物件與 CLI 參數。

PyTorch Lightning:PyTorch 版的 Keras,告別沒完沒了的 Debug

PyTorch 是一款熱門的的深度學習框架,可以簡單的方式建構複雜的 AI 模型。但是當作大量實驗的時候,很多東西都會變得複雜過頭,代碼也隨之變得龐大,此時還是容易出錯。

於是,PyTorch Lightning 就為了減少錯誤而誕生:它可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以專注於核心的建構、實驗也更快更便捷地開展迭代。

 

 

PyTorch Lightning重構PyTorch 代碼
 

▲ PyTorch Lightning 可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以更專注在研究代碼上

 

 

 

 

Lighting 的原理是藉由將研究代碼從重複性強的工程代碼區分開,讓工程師可以專注在研究代碼上,思緒就會更加清晰,整體代碼也更加簡潔。

Hummingbird

並不是所有的機器學習都是深度學習。通常,你的模型是由更多傳統的演算法在 Python 的機器學習套件 scikit-learn(像是 Random Forest)中組成;或者你也可以選擇時下流行的 LightGBM和 與 XGBoost 的梯度提升技術 (Gradient boosting)演算法。

然而,機器學習領域一直都在進步。像是上述的 PyTorch 框架正以令人屏息的速度在進步,硬體設備也不斷優化,以更低的耗能、更快的速度完成張量計算。假如我們能將這些優勢套用到傳統的演算法中,不是很好嗎?因此 Microsoft 就發布了新的 Python 函式庫「Hummimgbird」。

Hummingbird 可以將已經訓練好的傳統機器學習模型,編譯至張量計算。這個強大的功能讓你不用設計新的模型!

截至目前為止,Hummingbird 支援轉換到 PyTorch、TorchScript、ONNX 與以及多種機器學習模型以及向量器。其實這跟上述提到的 scikit-learn(Sklearn)非常相似,讓你重複使用現有的代碼,但可將成品變成由 Hummingbird 生成的代碼

下篇,我們即將介紹「Scalene」:用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器(profiler),能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間,還有用於影像即時追蹤(real-time object tracking)的 「Norfair」,能及時抓住正在移動的人、事、物並賦予獨一無二的 ID。請點十大Python函式庫懶人包免費送!!快收藏起來!!(四)看下一篇閱讀了解!

 

 

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