浙江输入性病例高峰可望在元宵节后逐渐回落

每经记者 叶晓丹    每经编辑 宋思艰    

对于 Facebook 而言,PyTorch 是其最受欢迎的深度学习框架。此次陷入诉讼,会对其未来造成多大影响还未可知。

尼尔·沙维特教授在 MIT 已经任教 30 多年,主要兴趣是设计,实现和推理多处理器算法的技术,尤其是多核机器的并发数据结构以及控制其行为的计算模型的数学基础。

香港中文大学经济学系副教授庄太量对中新社表示,12月出口回升,最主要是转口所带动的,随着中美签署贸易协议,相信往后的贸易出口数据“会越来越好”。

当他和马特维耶夫教授一起在 MIT 实验室进行测试时,在大量神经生物学数据的基础上,他们发现,使用正确的算法,可以仅使用标准计算机在这些大型神经生物学数据集上运行神经网络,而不需要专门的硬件,而且能够实现非凡的速度。这促成了神经魔法公司的诞生,两位教授准备将他们的愿景变成现实并推向市场。

香港特区政府发言人表示,12月份商品出口货值回复增长,主要原因是输往内地的出口因比较基数低而有明显升幅。输往主要先进经济体的出口维持疲弱,输往其他亚洲主要市场的出口则表现参差。

据起诉书称,2019 年 11 月,Facebook 在 Github 上披露了神经魔法的算法。一个月后,在西雅图的 TVM AI 开发者大会上,Facebook 公布算法开源,可以支持神经网络在 CPU 上高效运行。 

结果证明这种信任是错误的。不到 6 个月后,2019 年 12 月,Facebook 向世界宣布并开源了一个编译器,可以通过调查揭示,这其中包括了和神经魔法相同的专有算法。Facebook 甚至还在发行公告里向兹拉特斯基表示感谢:“团队认可并高度赞赏兹拉特斯基对稀疏内核和统一代码缓存的贡献。”

2月2日,《每日经济新闻》记者从浙江省新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作新闻发布会上获悉,从目前疫情报告情况来看,浙江春节前集中返乡人员已过发病平均潜伏期,输入性病例高峰可望在元宵节后逐渐回落。

一直到 2020 年 1 月,一个 LinkedIn 帖子才提醒到马特维耶夫教授,Facebook 已经盗用了神经魔法的算法。Facebook 把它开源的编译器称为“Sparse GEMM JIT”,在相关部分实现了神经魔法的算法。

神经魔法究竟做了什么 

神经魔法公司表示,兹拉特斯基违反了他在加入神经魔法时签署的保密协议,他和 Facebook忽略了从 Github 消除信息的请求。它要求获得三倍的实际损害赔偿,以及律师费和禁止进一步使用其商业秘密的禁令。

这其中体现了开源、AI 和学术所涉及到的复杂法律和伦理问题。开源的思维方式很常见,特别是在科学家和开发人员中间,也可以加快科学进步,但是需要这个算法和数据链条上的每个人都同意才行。

他们的核心技术之一,是包含在编译器中的一套算法,这些算法具有很大潜力,它允许复杂的数学函数在 CPU 上就能高效运行,不需要使用 GPU 这样的专门硬件;还允许研究科学家使用比通常大得多的数据集,可以用在医疗保健、癌症筛查、电子商务等方面,让人工智能应用降低花费和硬件成本,更加普及。

亚历山大·兹拉特斯基早先是 MIT 的博士后,作为第一个正式员工加入了神经魔法。2018 年 3 月,他成为技术总监,基本年薪为 16.5 万美元加期权。在担任技术总监期间,兹拉特斯基有权限获得公司所有的商业机密、专有信息和商业计划,关键是他能够接触到同时也协助编写了编译器核心算法的源代码。

网友 hitaho 则说,我会把代码 fork 一份,先下载下来再说。

民政部社会救助司司长刘喜堂表示,对滞留武汉的外来人员主要是采取了两种方式:一种是对因交通管控等原因暂时滞留的,在住宿、饮食等方面遭遇临时困难的,根据其生活需要,提供临时的住宿、饮食等帮扶。第二种是对受疫情影响,找不到工作又得不到家庭支持,基本生活出现暂时困难的外来务工人员,可以按规定给予临时救助,主要是发放现金补助的方式。

2019年全年计,商品整体出口货值按年下跌4.1%,是2009年以来最大的年度跌幅;进口货值则下跌6.5%。2019年录得有形贸易逆差4268亿元,相等于商品进口货值的9.7%。

网友程序辣椒认为,目前至少有 20 家初创公司在做类似非 GPU 芯片上进行稀释计算的事情,只拥有算法对于公司而言不是一个好基础,除非有特殊的实现方法,没有人能够复制,否则投资价值不大。

2016 年,沙维特教授开始了新的挑战,开发人工智能系统来重建大脑中神经组织的连通性,被称为“提取大脑的连接图”。

神经魔法公司创办于 2017 年,创始人为 MIT 电气工程与计算机科学系教授尼尔·沙维特(Nir Shavit)[2] 和 MIT 计算机科学与人工智能实验室的研究科学家亚历克斯·马特维耶夫(Alex Matveev)[3] 。

不过,香港特区政府预料,短期内香港的出口表现仍然面对高度的不确定性。虽然环球经济状况在去年后期有趋向稳定迹象,部分受惠于中美贸易摩擦降温,但外围不确定性仍高,包括主要经济体之间仍有贸易争端、紧张的地缘政局和英国脱欧的发展。尤须注意的是,新型冠状病毒疫情的发展或会影响一些亚洲经济体的表现,以及干扰香港的经济活动。(完)

而投资商也看到了这一技术的前景,公司进行了两轮融资,从 Comcast、NEA 等投资人那里累计筹集了 2000 万美元的风险投资。

庄太量特别指出,由于贸易是香港经济增长的主要动力之一,而去年第三季经济增长录得按年下跌2.9%,很大程度是受贸易影响。所以,他预期随着贸易数据转好,香港经济增长亦会有所改善。

对于 Planner 5D 公司而言,它认为其对所创建的模型和场景拥有唯一所有权,这个所有权能够保证商业上的成功。对于神经魔法公司也是一样,本来 Facebook 是其专有算法的一个潜在大客户,结果因为员工被挖角跳槽,不仅赔了算法,还被开源了公之于世。

浙江省卫生健康委副主任孙黎明表示,若各项管控措施严格落实,严控当地传播,浙江省病例快速上升势头有望得到有效控制。

reddit 机器学习论坛的网友 TSM 认为,这个不涉及专利和版权,涉及的只是算法作为一种商业秘密的共享。商业秘密应该受到保护,它可以阻止大公司挖角小公司的员工以窃取商业秘密,比如丰田曾花很多时间聘请福特公司的一名高级员工,了解他们如何完成一些特殊的制造过程。

刘喜堂介绍,截止到3月13日晚,武汉市一共设置了69个安置点,累计安置了4843人,累计发放临时生活困难救助金5839人,1609.8万元。目前这个工作还在进行,3月13日一天安置了210人,给693人发放了临时生活救助金。其他还有一些临时性的措施,它是一个综合性的帮扶,从兜底保障的角度,主要是这两项措施,一个是给予安置,一个是给予现金救助。

孙黎明指出,当前是浙江省疫情防控的关键阶段,防控形势依然严峻,各地要严格落实“外防输入、内防扩散”的各项措施。对于部分重点县病例数远高于同区域其他县(市、区)的,坚决做到“硬隔离、硬管控”,防止疫情扩散。

困难群众可以通过社区和街道来进行申请,也可以通过拨打武汉市和各区的社会救助服务热线来进行申请。武汉市民政局还开发了一个二维码小程序,在武汉市民政局的官网上可以下载。

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因为 Facebook 资助了普林斯顿大学的合作,SUNCG 数据集被用到了 Facebook 的虚拟现实公司 Oculus,并作为数据集资源办了一次数据竞赛。结果 Planner 5D 公司将 Facebook 和普林斯顿大学都告上了法庭。最后该数据集也被撤掉。 

2020 年 3 月 4 日,美国麻省地区法院公布了编号为”第 20-10444 号民事诉讼“的起诉书,原告神经魔法公司叙述了详细过程。[1]

关于滞留武汉的外地人的救助情况,1月29日民政部曾对地方做了部署,要求做好疫情防控期间有关社会救助工作。民政部通知发出之后,地方快速落实。1月31日,武汉市民政局根据民政部部署,制定了关于进一步做好疫情防控期间有关社会救助工作的具体措施,明确对非本市户籍因探亲、旅游、务工等原因感染新冠肺炎导致生活出现严重困难的流动人口,按照当地低保标准,也就是武汉市低保标准的4到6倍直接给予临时救助。2月22日,武汉市民政局又进一步出台了《关于开展滞留在汉外地旅客临时生活救助的通知》,对生活困难的一次性给3000块的补助,当时是按照一天300元,先按10天来计算。2月27日,武汉市防指又出台了《疫情防控期间滞留在汉的外地人员服务保障工作实施方案》,提出了对外地滞留在武汉人员的一系列帮扶救助方案。

神经魔法还在起诉书里称,目前只能看到 Github 开源部分的内容,而兹拉特斯基可能还会向 Facebook 披露更多信息,在内部或未来的开源版本中使用,这些持续的披露会进一步损害神经魔法公司的市场和业务机会。 

对于刚创业的商业公司而言,这可能是灾难性的事件,独有的算法或者数据都是 AI 时代的关键核心;而对于 Facebook 而言,虽然并没有变成私有,而是开源了算法或数据,但毕竟涉及知识产权的源头以及和法律的冲突。

2019 年 7 月,兹拉特斯基离开神经魔法,加入 Facebook,并表示不会涉及到此前参与的编译器工作。神经魔法也选择信任他,因为有相关的保密协议,同时预期的工作内容也并不涉及编译器相关工作。

2019 年 6 月,Facebook 就曾经涉及另外一场诉讼,普林斯顿大学的计算机科学家从一款名为 Planner 5D 的软件里,抓取了超过 45000 个文件,用它们来训练人工智能算法。这些信息组成了被称为 SUNCG 的数据集。

在机器学习的社区里,大家讨论热烈,众说纷纭。

这意味着数据科学家可以通过 CPU 运行神经网络和推理引擎,而不是用 GPU 或 TPU 这样的专用芯片,大大降低了机器学习项目的硬件成本。另外,CPU 还可以访问更多的内存,不像专用硬件有内存的限制。神经魔法的技术,使得仅仅用软件和算法,就可以代替高成本的 AI 硬件。