厦门互联网真是一片惨淡：上市公司高级 VP 辞职做微商了

最近观察到了一系列现象

趣店股价从 33 美元跌到了 1.73 美元，跌没了 95%，快成仙股了
瑞幸股价从 51 美元跌到了 4.39 美元后停牌了，复牌估计要仙
之前观测的 100 来家手游公司 95%的收入曲线都是直线下滑（无它，获客太难，头部垄断）
楼下经常看到办公室摘牌子，估计是搞不下去了
朋友圈有一个上市互联网公司的高级 VP （前两年还管了两三百人），最近辞职做微商了，每天刷屏团队又赚了多少钱

我们这种 AI 小公司，深感生存不易，只好搞搞开源了。4 月底我们获得了NeurIPS-AutoDL 世界冠军，击败了来自 Google/微软 /阿里 /腾讯 /清华 /CMU 等机构的队伍。相关代码已开源。在这个艰难的时期里，欢迎大家一起来苦中作乐，一起来探索全自动深度学习。

AutoDL 聚焦于自动进行任意模态（图像、视频、语音、文本、表格数据）多标签分类的通用算法，可以用一套标准算法流解决现实世界的复杂分类问题，解决调数据、特征、模型、超参等烦恼，最短 10 秒就可以做出性能优异的分类器。本工程在不同领域的 24 个离线数据集、15 个线上数据集都获得了极为优异的成绩。AutoDL 拥有以下特性：

☕ 全自动：全自动深度学习 /机器学习框架，全流程无需人工干预。数据、特征、模型的所有细节都已调节至最佳，统一解决了资源受限、数据倾斜、小数据、特征工程、模型选型、网络结构优化、超参搜索等问题。只需要准备数据，开始 AutoDL，然后喝一杯咖啡。

🌌 通用性：支持任意模态，包括图像、视频、音频、文本和结构化表格数据，支持任意多标签分类问题，包括二分类、多分类、多标签分类。它在不同领域都获得了极其优异的成绩，如行人识别、行人动作识别、人脸识别、声纹识别、音乐分类、口音分类、语言分类、情感分类、邮件分类、新闻分类、仓库存预估、销量预测、精准营销等等。

👍 效果出色：AutoDL 竞赛获得压倒性优势的冠军方案，包含对传统机器学习模型和最新深度学习模型支持。模型库包括从 LR/SVM/LGB/CGB/XGB 到 ResNet*/MC3/DNN/ThinResnet*/TextCNN/RCNN/GRU/BERT 等优选出的冠军模型。

⚡ 极速 /实时：最快只需十秒即可获得极具竞争力的模型性能。结果实时刷新（秒级），无需等待即可获得模型实时效果反馈。

开源代码传送门

https://github.com/DeepWisdom/AutoDL

cy476571989

2020-05-01 17:21:55 +08:00

@alexapollo 你说的是翻译质量，还是翻译系统稳定性，还是怕文档翻译了就不还给你了？

1. 对于翻译质量，每篇文档，都会事先调用 Google translate 的机器翻译接口，提供机器翻译结果供参考，本质上翻译的过程是在机翻的结果上进行修改。（经过我们的测试，确实能够大大提高翻译效率）然后，你可以自己邀请自己的朋友，同事参与翻译，Breword 提供了类似 Github 的协作，review 机制。

2. 对于担心系统稳定性，目前正在网站上面翻译的有十几个项目，其中我们自己在翻译的 redux.js (一个前端库)，总共有 74 篇文档，目前并无异常。（如果有文档内容爬取错误，或者是翻译 Editor 出错，可以随时联系我，我会立即修复）

3. Breword 提供单页下载、翻译后打包下载的功能，保证，你翻译的内容，一定是属于你自己的。

如有其它问题，欢迎探讨。

lonelygo

2020-05-01 17:54:44 +08:00

@alexapollo Star & Fork / 收藏 & 感谢一波流操作已完成。

扫了一眼贵司的官网，有几个小小的建议：
1 、在不对核心技术 /架构公开的情况下，对能力有更好的细节性阐述，否则有 PPT 方案的嫌疑；
2 、AI 的落地在不同行业领域，不同任务方向其实还是有差异的（如：推荐和安防），建议结合业务场景说明能力和架构的异同；
3 、个人认为“中台”这个概念还是存在争议的，定义为“AI 中台”会不会“劝退”对“中台”不感冒的潜在用户？
4 、AI 的能力落地，模型训练很关键，AutoML/DL 能解决网络优化的问题，但推理加速以及推理服务的部署，也非常重要，建议增加下这些能力的说明。

最后，借贵地打个广告：[Shift-AI-models-to-real-world-products]( https://github.com/lonelygo/Shift-AI-models-to-real-world-products)