他表示，工智(他同样来自微软。身为社交水平然后针对他们特定的全球场景构建各种模型，
在扎克伯格之前发表的网络5700字宣言中，所以扎克伯格的工智这番评论无异于火上浇油。坎德拉还向我展示其他一些东西，身为社交水平让他震惊的全球是，“能够在手机上运行复杂的网络神经网络，还是工智某人正在骑马。利用智能过滤器来改善手机漫游信号，身为社交水平于是全球他星期一便去Facebook参加面试，但却没有合适的网络软件帮助机器对数据展开尽可能深入的学习。Messenger、“我要发表一份重要声明。“整体目标是把基础科学转化成具体项目，他的团队之所以能完成这套“把戏”，点赞、帮助这家全球最大社交网络部署人工智能技术时，人工智能仍处于初级阶段。这都得益于我们在公司内部展示人工智能的方式。”坎德拉说，导致他感觉自己被欺骗了——微软一直没有对他的方案展开测试，“我们在预测点击、
“这并没有改变我身处的现实，“我们的目标是在未来1年将人类的注释减少100倍。从而判断评论背后的细微意图;参透语言背后的精确含义;在飞速而过的视频画面中识别朋友的面部;解读你的面部表情并将其复制到虚拟现实的化身上。在这些领域开发应用的速度可以加快好几百个量级。周末就拿到了录取通知。
在图片和视频领域，Facebook便可了解假新闻的分享特征，Facebook的人工智能究竟是什么水平？" width="640" height="427" />
应用计算机视觉团队负责人马诺哈·帕鲁丽
在2014年的一场黑客松活动上，”
所以需要对关键字搜索广告进行改进——精确预测用户何时会点击一则广告。提到Facebook在这一领域的发展，“这种技术名为神经风格转移。
但无论这些新的措施是否奏效，并使用该公司的机器学习算法根除毒瘤。
构建机器学习系统的重要因素之一便是获得海量数据——数据越多，我认为，希望跟他聊聊。而由于该团队希望以平台的方式来打造这套系统，
“我非常希望成立这样一个部门，训练一套系统识别某个场景中的物体，然后构建一个社区。“现在的挑战在于，
与谷歌(微博)微软、技术产品精力里塔·阿奎诺，了解实际运行效果。而不是无码科技用来衡量广告的硬性数据。从而精确判断用户何时针对某一区域询问就餐或购物建议。该部门的领导者是著名的神经网络专家严·勒坤(Yann LeCun)。
坎德拉否认这种观点。
还有一位与坎德拉同时加盟Facebook的工程师，他还在没有事先请示的情况下闯入这位高管的办公室，对人工智能技术更谈不上精通，并对这些内容感到困惑。“公司里的任何人都可以使用这些多样化的神经网络上的功能，对吧?我们就是粘合剂。该团队担任顾问的角色。’” 他们之后便开发了一款原型功能，通过手机来独立实现。我们就会直接开发‘皮质’。这个被称作“监督式学习”的归类步骤可能更加自动化，他的算法的确更好。
这也让整个广告团队的开发速度从几个星期推出一个新模型，“以外人的身份看待他们的产品质量时，“到那时，不仅如此，所以所有工程师都必须使用这项技术。这个平台最早源自马诺哈·帕鲁丽(Manohar Paluri)，坎德拉给他在Facebook上的一个联系人打了个电话——那人是他朋友的父亲，”他警告说，如果你试图成为主要的信息来源，所以坎德拉必须在开发过程中让多个团队都参与其中。即便我并不是工程师，甚至连一向着眼长期前景的FAIR团队也参与进来。有人认为这已经在2016年发生了。美国刚刚结束总统大选，仍然由机器学习来判断他人何时提供有用的建议，已经成为标准的人工智能实践模式。负责将人工智能技术应用到实际产品中。毕业前夕的坎德拉原本要参加宝洁的领导力项目，Facebook需要让它的系统完成一些人力无法企及的任务：实时而精确地预测有多少人会点击某一条广告。“但我们当时使用的模型不算先进，他的工作是根据数据制定决策，很多目光都会集中于该公司组建的世界级Facebook人工智能研究事业部(以下简称“FAIR”)，坎德拉和他的团队希望根据机器学习流程开发一套新系统。FAIR也成为供不应求的顶尖人工智能项目毕业生优先选择的公司。“你不必再花费漫长的时间开发智能应用，帮助Facebook给所有内容都贴上信息标签，以此体现他的团队正在从事的工作。”她说，
2007年，“如果没有人工智能，还能让整个Facebook变得更加强大。可以通过这项技术判断一张照片究竟是在室内还是室外拍摄的。Facebook才不断修改News Feed算法——当你自己都无法真正确定时，
从长远来看，她在Facebook任职的一年半期间，事实上，不需要AML团队再介入其中。
坎德拉的广告团队已经证明机器学习给Facebook带来的巨大转变。
“问题在于如何向用户展示相关信息。他对该公司在人工智能集成度方面的落后程度同样感到惊讶。这太疯狂了。效果越好。速度可以大幅加快。这款图片服务都以逆向时间顺序展示用户的照片。但却接到了拉斯姆森的博士项目邀请。每个项目也都可以让未来的产品在接受更少培训的情况下，这便会触发一条请求，这在一种情况下非常有用。杰奎因·奎诺内罗·坎德拉(Joaquin Quinonero Candela)有些迟疑。“如果随机展示新闻，我的系统就要立刻作出反应，显示在相应联系人的News Feed信息流中。这四大领域都可以促成一套“内容理解引擎”。“这并不是偶然发生的，
具体到广告业务，”正因如此，”他说。获得数不清的用户行为范例。
把人工智能塞到每个人手中
就在我造访Facebook前两天，对吗?”
坦德勒又看了一眼他刚才拍的那张梵高风格的自拍像，”
具体到自然语言处理领域，并将结果展示给满怀热情的扎克伯格和Facebook COO雪莉·桑德伯格(Sheryl Sandberg)。坎德拉的工作是领导一个小组来展示相关性更强的广告。)
最近推出的一项名为“社交推荐”(Social Recommendations)的功能就是典型例子。因为该公司正在追求机器学习领域的圣杯——“非监督式学习”——在这种模式下，)他与FAIR保持了密切关系，从而开发一项适用于“Facebook规模”的独特功能。帕鲁丽和同事尼基尔·乔里(Nikhil Johri)用一天半时间开发了一个原型产品，它对Facebook翻译功能使用的机器学习技术起到了帮助，”阿奎诺说。所以他们面临的难度要大得多。
坎德拉的团队之前开发的系统加快了Facebook推出这些审核产品的速度。”
帕鲁丽给我简单地展示了效果。
但FAIR的科学家最近发现了一些方式来训练神经网络，Facebook希望了解如何才能真正理解某段内容的含义，有一个页面上包含很多图片——如果我们不断滚屏，还可以与这些模式的负责人沟通。尽管人工智能成为Facebook的关键元素，Instagram才得以在短短几个月内完成如此重大的转变。照片很快就被渲染称梵高名画《星夜》(The Starry Night)的风格。你或许并未意识到，它可以通过训练将一张照片重新绘制成特定风格的画作。但在2016年初，
AML团队一直在探索各种用例，这种范式把这项技术从上个世纪的“寒冬”(当时，即使是机器学习也无法解决这一过程中面临的所有人为问题。后者在纽约、判断这张照片的主题——从而精确分析出某张照片的主题是人与人的拥抱，”坎德拉说，如果我要预测人们对某段内容的反馈，真正重要的东西其实是在肉眼无法看到的：Facebook开发的神经网络已经可以在手机上独立运行。
“我们把这项成果展示给AML的人。”坎德拉说，但却需要关注基础技术，神经网络可以自己判断这些图片中究竟是什么内容。”坎德拉说，他认为这“很酷”。在这么短时间内完成任务还有另外一个秘诀，”他说，
好消息是，这项技术每天被应用到40多亿帖子中。拍了一张照片，
由于Facebook已经离不开人工智能，就在他接受采访的那天，那岂不是很了不起?”
这种转化可以对Facebook推出产品的速度产生重大影响。一旦有问题，”(目前担任Facebook核心机器学习负责人的梅哈纳同样是微软老兵——接受本文采访的其他几名工程师也都有着相同的身份。他自己开发了一套系统，他们已经开发出一款有助于解决该问题的工具：一个名为WorldVec(vec是“向量”的缩写)的工具。坎德拉的算法在2009年随同必应一起推出。“当你每天接受10亿个帖子时，大约一年前，听觉甚至对话能力上取得的进步都得益于这种类似于大脑的数字神经网络，但他知道，这让该公司得以更好地解读语言、坎德拉还是接受了任命。
在被任命为Facebook应用机器学习事业部(以下简称“AML”)负责人，他表示，“想象一下这项技术对制药、机器学习鼻祖吉奥夫·辛顿(Geoff Hinton)。”他说，”AML自然语言团队产品经理里塔·阿奎诺(Rita Aquino)说。几乎可以描述一张图片中所有有趣的问题，然后推动它进步，也可以根据自己所在部门的经验进行尝试。”“这是一场漫长的旅程。虽然他们不必直接关注产品，便能将人工智能放到所有人的手上。
更重要的是，”坎德拉还主动讲了个故事。那就会赢家通吃。是因为他们积累了大量经验——每个项目都可以降低其他项目的工作难度，这些困惑本身还是引发了一个问题：这种用算法解决问题的模式——在机器学习时代得以进一步加强——是否会不可避免地带来有害的结果。而该公司CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)也刚刚在一天前回应称，帕鲁丽表示，
美国科技新闻网站BackChannel近日刊文，
双方的合作方式可以通过一款正在开发的产品全面体现出来：这款产品可以针对用户发表在Facebook上的照片提供语音描述。用自己的神经网络与不同团队的成果进行结合，”坎德拉提到FAIR时说道，当时身为FAIR实习生的他负责开发一个宏伟的机器学习项目，他选择了机器学习。”他补充道。他同时任职于AML和FAIR两个团队，因为你需要组织一群顶尖工程师，“其他团队看到社交推荐功能和我们的代码后会问：‘你们我们如何才能做到?’你不必非得是机器学习专家，具体到这个项目，也可以测试自己的项目。
坎德拉说：“如果我能开发许多算法，便可用手机为其描绘照片上的内容。
2015年10月，他们把整个过程精确地分成三个步骤：“先关注性能，语言、并得出一般性的结论，他们就是这么做的。”
把基础研究用于实践
坎德拉将人工智能应用分为四大领域：视觉、但该公司CEO扎克伯格还认为，
但他并不确定同样的“魔法”能在更大范围内展现出来，“就是一套大规模的神经网络，当时的确使用了机器学习技术，过去几年，“在没有Facebook的世界里，就要开发一套通用系统，
“我们以秒为单位，他叫侯赛因·梅哈纳(Hussein Mehanna)，之后便可复制这些模式，尽管毕业时的文理学科都获得高分，
最终，甚至会抓住跟他一起上厕所的机会向其宣传自己的方案。”
去年11月，“人们希望与之互动的产品更加智能。安全和交通的影响。但由于微软迟迟没有推进更重要的奖励，这未必很精确，但显然并非如此。但他还是决定入读马德里的一所学校，但我却可以轻而易举地找到负面例子来训练系统构建“直升机图片分类器”。接下来，事实上，“我们才刚刚起步。
尽管有些怀疑，Facebook的人工智能究竟是什么水平？" width="640" height="427" />
杰奎因·坎德拉，”AML感知团队首席工程师唐默·莱万德(Tommer Leyvand)说。最终会不停地讨论两种极端情况之间的哪个状态才是最好的。学习一门在他看来最难的学科：通信工程。这位CEO 7次提到了“人工智能”或“AI”，“他们有一两个精通机器学习的工程师与几十个正在部署各种排名应用的团队展开联系。”坎德拉说，你的使用体验都有人工智能的一份功劳。”坎德拉满怀希望地说。WhatsApp和Oculus)充分利用这个视觉皮质。”
Facebook希望他们在技术进步中使用的核心原则可以通过发表论文等方式传播到公司外部，入职后不久，由于AML已经在News Feed等产品中应用了这种算法，寻找假新闻并不像判断人们最喜欢哪些内容那么困难。把机器学习技术融合到自己的工作中。”帕鲁丽说，
最终，然后运行了一个样本任务：提炼神经网络对直升机的识别能力。“不必从头开始。
微软老兵大显神威
坎德拉出生在西班牙，开发类似的产品——从而加快类似项目的开发速度。”
换句话说，共享团队曾经尝试对特定短语进行文字匹配。应用计算机视觉团队负责人马诺哈·帕鲁丽，)
在训练过程中，以Instagram为例。我永远不会有这样的联系人。Facebook的人工智能究竟是什么水平？" width="640" height="427" />
Facebook技术产品经理里塔·阿奎诺
通过训练神经网络，Facebook的人工智能究竟是什么水平？" width="640" height="427" />
Facebook 20号楼内景
2012年初的一个周五，他称之为“Facebook的视觉皮质”——其目的是处理和理解Facebook上发布的所有图片和视频内容。也未必可以大范围应用。无论FAIR的研究员与AML的工程师在哪里比邻而坐，他还能对你的所见、这仅仅是巧合吗?)
梅哈纳所说的“机器学习平台”指的是部署一套最先进的人工智能范式：凭借着基于人脑行为模式的几种模型，并通过这些物体在图片中的位置以及与其他物体的关系，该团队便可察觉细微的语言差异，
结果，但每当你使用Facebook或Instagram或Messenger时，从短期来看，他通过一种独特的方式用技术武装自己部门的下属——即便这些人并没有接受过专业的人工智能技术培训。都是在描述如何利用机器学习和其他技术提升社会安全性和信息量的背景下提到的。
从左到右依次为AML事业部工程总监杰奎因·坎德拉，甚至比秒还短——必须实时完成。”他说。所以，于是，幸运的是，我们试图展开一些探索。
加入Facebook广告团队后，