大数据早报：阿里AliOS系统大爆发 谷歌IBM携手推出Grafeas开源API（10.14）

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9 月 27 日，阿里巴巴发布了全新的 AliOS 操作系统，号称“驱动万物智能”。

新的阿里巴巴操作系统事业部将在 IoT 领域持续增加投入，面向汽车、IoT(物联网)终端、IoT 芯片和工业领域研发物联网操作系统，并整合原 YunOS 移动端业务。

在13日举办的云栖 AliOS 峰会上，AliOS 携手斑马网络与神龙汽车就未来汽车智能化达成战略合作，即将陆续推出搭载 AliOS 的智联网汽车，首款车型将落地东风雪铁龙，2018 年正式推出。

在此之前，阿里巴巴已经与上汽集团达成合作。在过去一年时间里，上汽荣威、名爵等自主品牌新车全线搭载 AliOS 操作系统，已陆续推出近十款新车，包括荣威 RX5、荣威 eRX5、荣威 ERX5、荣威 e950、荣威 i6、荣威 ei6、名爵 ZS、名爵3、名爵6、大通 D90 等。仅荣威 RX5 单款车型，销量就超过 25 万辆。

『深度学习』百度联合英伟达发布最新论文：使深度学习效率事半功倍的混合精度训练

在10月10日-11日在加拿大蒙特利尔召开的Rework Deep Learning Summit会议上，百度高级研究员Greg Diamos介绍了由百度硅谷AI实验室(SVAIL)与NVIDIA合作的最新成果：一种名为“混合精度训练”(Mixed Precision Training，简称MPT)的深度学习模型。

据了解，大多数的深度学习模型使用的是32位单精度浮点数(FP32)来进行训练，而混合精度训练的方法则通过16位浮点数(FP16)进行深度学习模型训练，从而减少了训练深度学习模型所需的内存，同时由于FP16的运算比FP32运算更快，从而也进一步提高了硬件效率。

通过用半精度运算替代全精度运算来提高效率，这一技术原理听起来很简单明了，但将其付诸实施并不像听起来那么简单。此前也有团队尝试过使用更低精度进行混合计算(如二进制，甚至4-bit)，但问题在于这往往不可避免地造成结果的准确性和在主要网络变换上的损失，而百度的MPT模型不仅解决了这一问题，更重要的是MPT无需改变网络超参数(雷锋网注：超参数指Bayes统计理论先验分布的参数， 它不像其他的参数可以用统计量估计)，并保持与单精度相同的准确性。

『亚马逊』亚马逊将与微软合作研发AI：这次没有谷歌

10月13日消息，亚马逊现在对于人工智能技术的研发与合作采取一个较为开放的态度，近日亚马逊对外宣布他们已经与微软实现了第二次研发合作。美国时间本周四的时候，亚马逊和微软共同对外发布了一批人工智能工具。

据了解，这次发布的工具名为Gluon，这款工具使用亚马逊AWS支持的AI框架MXNet，是基于Python语言的API工具。亚马逊承诺开发者可以轻松的使用微软的开源框架来进行开发。不过，谷歌目前并不在支持Gluon的公司之列。

此前有知情人士向《纽约时报》透露，亚马逊计划与微软进行合作，联合推出新款语音助手。这款新的语音助手将把Alexa和Cortana有机的结合到一起，并允许两者之间相互访问。

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