谷歌广告发表论文
Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。
最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。
Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样 。
她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。
然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。
大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后，自己被谷歌解雇了。
然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。
据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写， 提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。
值得注意的是， 论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。
一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。
但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”
同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。
据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。
随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。
Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。
不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。
离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。
信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”
为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。
前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。
这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。
在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。
Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。
Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器
你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
我们通常所说的谷歌广告，是指谷歌搜索后顶部第一梯队的google ads。
许多人都知道通过谷歌国内代理上竞价，其实自己也可以在线开户的，进入google ads网站通过paypal充值几美刀，选择关键词出价，就欧了。
不过，上竞价的人心理素质必须好，要准备好面对超高价格的关键词点击费、甚至是恶意点击的扣费。
从性价比来看，谷歌竞价真心不如传统的谷歌SEO和you-tube多语种推广。
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大学生发表论文的途径：可以选择直投，直投就是在即找官网，寻找相应的投稿方式进行投稿。
还可以选择渠道投稿，对于核心、SCI的，动辄好几万，二话不说定金可能就上万。另外从核心开始，文章就不是想发就发，甚至有些专业的SCI/EI源都比国内核心好发很多。明确一点，敢说百分百包录用你就可以直接拉黑了，核心不比普刊，差个名字就是不一样的编辑部运营。在这方面一定要时刻注意。
大学生发表论文的误区
1、宣传的力度越大越好
有些学生就认为宣传力度越大，发表实力越雄厚，被表面的现象吸引了，没有了解清发表期刊和代发机构的真实情况，结果上当受的还真不少。
2、发表论文越多越好
一般情况，核心期刊的门槛高，发表一篇论文确实不容易，有些大学生就在普刊或增刊上发表论文，熟不知发表在核心期刊上的一篇论文就能一锤定音，而发表在普刊或增刊上多篇论文的效果就是数量比较多，其实起不了多大的作用。
3、发表的越快越好
核心期刊对投稿审查特别严格，发表等待期比较长，一般需要三、四个月。大学生不要一味的追求快，随便找一些网站就进行发表，最后论文发表也不成功。
您好，潘秋友是人类，他是中国的一位科学家，出生于1960年，现任中国科学院院士、中国科学院生物物理研究所所长。他在生物物理学、结构生物学等领域做出了杰出的贡献，被誉为“中国结构生物学之父”。他曾获得过许多国内外的荣誉，包括国家自然科学奖、国际生物物理学会会士等。他的研究成果对于人类的健康和生命科学的发展都有着重要的意义。因此，可以肯定地说，潘秋友是一位杰出的人类科学家，他的成就将永载史册。
潘秋友是一个人类。他是中国著名的流行音乐家、歌手、作曲家、作词家、演员、音乐制作人，也是一位社会活动家，每次他都会参与到慈善活动中。他的歌曲以及社会活动均受到广大网友的热烈支持。潘秋友不仅在音乐上有卓越的表现，让歌迷们欣喜若狂，而且在慈善行动上也充满爱心。他自2008年起就一直参与到慈善活动中，他曾主持过很多慈善活动，帮助那些经济拮据的人们，也把自己的爱心传递出去。所以可以说，潘秋友确实是一个人类。
谷歌不为人知的行业“内幕”上周末与好友谈到当前市值最高的几家互联网公司，谷歌，亚马逊，facebook，腾讯ebay等。首当其冲谷歌市值第一，大家提到，在2012年年底，全球最佳品牌价值百强品牌排行榜上谷歌排名第四，作为互联网企业，品牌排名第一。众人皆诧异，到底是什么让谷歌这个品牌市值第一，品牌第一。极其成功的商业模式简单至极的品牌体系以人为本的企业文化谷歌这个模式很成功，因为这是一款人人都可以使用的产品，几乎全世界任何人都可以成为谷歌的用户，大家都可以搜索相关信息，这也就意味着顾客的用户基数是所有的网民，人人都可以用，却不用他们来买单，谷歌靠广告主和关键词广告获得收入，同时也通过搜索引流帮助大家赚更多的钱。所以，我记得谷歌的两位创始人曾经用”伟大”这个词来形容他们的商业模式，大致意思是说：谷歌很幸运的做出了一款产品，不需要库存，分销，物流等，只需要通过网络让所有人都可以使用，谷歌只需要专注的做好产品，就会持续被更多的人使用，因此也自然获得更多的广告收入。谷歌的品牌很简单。在给企业提供品牌咨询时，我常讲品牌有三个体系；理念体系、传播体系和管理体系。其中第一个关键是要明确梳理好品牌的理念体系。即你的品牌名称、愿景、定位、核心价值、口号等等，这些内容明确之后，你的传播内容才能长期保持一致，传递一种相互支持自成体系的声音，让你的品牌在顾客头脑中扎下深刻烙印。Google名称源自英文单词“Googol”，“Googol”意为10的100次方，Google名称本身就烙上了以技术征服浩瀚无穷网络信息的深深印记。谷歌的愿景虽然没有明确的官方描述，但从两位创始人多次讲话中可以经常看到一句话：make the world a better place，即谷歌的存在会让世界变得更加美好，人们随时能够通过谷歌得到解决方案。谷歌的定位更为简单，做最好的搜索引擎。谷歌的品牌口号：不作恶(Don’t be evil)，这个属于公司的价值观信条，表明谷歌永远站在客观的角度提供信息服务。其实从谷歌最近几年高管在各种场合讲话中可以看到，谷歌还有一个品牌口号，即做最完美的搜索引擎。之前谷歌两位创始人就被品牌专家告诫过，品牌一旦确定后，理念和标识都要长期保持一致，不要随意更换。两人认为这对于富有创意的谷歌来说，难以接受，但他们明白专家是对的。于是，他们保持品牌标志一致，但并不偏执。他们也喜欢在保持原有商标面目的基础上变化一些图案，尤其是庆祝、纪念一些重大节日的时候，譬如庆祝知名儿童文学作家苏斯（Seuss）的生日，或是庆祝宝莱坞推出印度第一部有声电影的日子，此举让简洁的页面富有了变化的动感以及文化的韵味。 最后，一个以人为本的企业文化。企业文化是组织得以快速发展的软性驱动力，也是组织能够吸引汇聚优秀人才的关键磁场。谷歌有十大理念： 1.以用户为中心，其他一切水到渠成。2.专心将一件事做到极致。3.越快越好。4.网络也讲民主。5.信息需求无处不在。6.赚钱不必作恶。7.信息无极限。8.信息需求无国界。9.认真不在着装。10.追求无止境。这些理念自然地变成了团队成员的价值观，潜移默化地融入到团队的行为中。除此之外，谷歌还有一些好的技巧。比如既然人才是谷歌成就事业的关键，好的文化一定要能够发挥人才的潜能。而扼杀创造力的第一杀手就是束缚。为了让员工舒心、把爱好变成创造力，谷歌做了几件激发创造力的举措：1、办公环境亲人化Google的办公楼，随处散落着健身设施、按摩椅、台球桌、帐篷等有趣的东西。整个办公空间采用了不同的色调搭配，明亮鲜活。这些都让人感到轻松自在。除此之外，每名新到Google的员工都将得到100美元，用于装饰办公室，员工们可以在自己的办公室中“恣意妄为”。这才叫我的地盘我做主，好的办公环境就是要激发人的效能，只有让人感到舒适，才会产生更好的创意和想法。2、人员自由流动化从创立之初，Google就规定管理层不能限制员工在公司内部自由流动，员工可以自由到一个新的部门做自己喜欢的事情。“一个想法有人支持就可以去做”，这种宽松的政策和环境使得Gmail、Google Map, Google Search这些深受用户好评的产品诞生成为可能。3、20%时间私有化Google允许每位工程师拥有20%的自由支配时间。这也是谷歌深以为傲的地方。我看过多次谷歌高层的演讲，这条基本上每次都提，也是他们公认的谷歌一个小秘诀。Google的企业文化是鼓励创新，即使每项工程都要有计划、有组织地实施，公司还是决定留给每位工程师20%的私有时间，让他们去做自己认为更重要的事情。许多好项目都源自这20%的时间。4、内部沟通扁平化Google公司人人平等，这里的管理职位更多是强调服务，工程师们受到更多尊敬。在Google，每个人距离总裁的级别可能不超过3级，人人不仅可公平享受办公空间，更具备零距离接触高层反馈意见的机会。每逢周五，Google的两位创始人以及首席执行官都会与员工们共进午餐。以满足员工提出的种种“非分”要求。一般情况，两位创始人都会满足员工们的过分要求。通过这四化，你不难看出，谷歌的文化光芒是人性，充分尊重人性，道法自然，结果自然是会吸引和留住更多人才，创造出最顶尖的技术，持续通过伟大的商业模式获得最高价值收益，持续成为互联网世界最有价值品牌。所以，谷歌的这三个一是一个成功闭环，优秀的文化聚拢人才，人才创造出伟大的商业模式，商业模式又助推品牌的卓越。结合到我们中国企业，当我在给他们做咨询时，提到谷歌，很多人反应是谷歌我们学不会，人家的办公环境要多大投入、人家多赚钱等。其实不是公司资本和赚钱的问题，而是愿意脚踏实地，从小做起，学习但不排斥不同文化，愿意为公司的长远发展改变自己现有习惯的态度问题。“我愿意”是我国企业走向更好国际公司文化的第一步。谷歌也是从小微企业成长起来的。谷歌创业之初就列出了十大真理，只是在发展过程中进行过不断修正，谷歌创业之初有延续着我前面提到的四化，其中除了第一项是因为后来企业的发展，硬件设备和办公环境有显著升级之外，其他没有哪项是需要大投入的。所以，对于在路上的创业企业以及在路上的出海企业，我的建议是：能够因地制宜取其所长为我所用。当企业学习标杆时，能够看到可以学到并做到的地方，我相信只要愿意去学习，去探究和应用，就没有触及不到的彼岸。来源于微信公众号【东西笑应】 个人微信：shishiishi 欢迎讨论海外营销，品牌推广等问题
谷歌发表论文
可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一
相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。
这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。
那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？
究竟是不是谷歌不行了呢？
02
Block-NeRF是什么？
伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。
单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。
视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。
当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。
来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。
Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。
03
你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？
我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。
最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。
看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。
当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入 游戏 引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些 游戏 引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。
另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。
从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。
推动神经网络的研究，使得人们对其更加了解
最近，谷歌大脑团队发表了一篇论文，文中提出了一种叫做概念激活向量（Concept Activation vectors，CAV）的新方法，这种方法为深度学习模型的可解释性提供了一个全新的视角。
可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究领域近期取得了很大进展，创建了非常复杂的模型，这些模型可以包括数千个隐藏层、数千万神经元。虽然创建高级深度神经网络相对简单，但理解如何创建这些模型以及它们如何使用知识仍然是一个挑战。最近，谷歌大脑（Google Brain）团队发表了一篇论文《Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)》，提出一种叫作「概念激活向量」（Concept Activation Vectors，CAV）的新方法，为深度学习模型的可解释性提供了全新视角。
可解释性与准确率：理解 CAV 技术，需要首先理解深度学习模型可解释性难题的本质。在这一代深度学习技术中，模型准确率与可解释性之间存在永久的冲突。可解释性与准确性之间的冲突也是实现复杂知识任务与如何实现这些任务之间的冲突。知识与控制、性能与可解释性、效率与简洁……这些问题都可以通过权衡准确率与可解释性来解释。
你想要最佳结果还是想理解这些结果是如何产生的？这是数据科学家在每个深度学习场景中都要回答的问题。很多深度学习技术本质上是复杂的，尽管在很多情况下它们产生的结果是准确的，但是它们难以解释。如果我们绘制一些著名深度学习模型的可解释性和准确率，可以得到：深度学习模型的可解释性不是一个单一的概念，可以跨多个层次来理解：要跨越上图定义的层次来解释模型，需要一些基础的构建块。在近期的一篇文章中，谷歌的研究人员概述了他们认为解释模型所需的基础构建块。
谷歌将可解释性原则总结如下：理解隐藏层做了什么：深度学习模型中的大部分知识是在隐藏层中形成的。要解释深度学习模型，必须要从宏观角度理解不同隐藏层的功能。理解节点是如何激活的：可解释性的关键不是理解网络中单一神经元的功能，而是要理解在同一空间位置一起激活的互相连接的神经元组。通过互相连接的神经元组分割网络可以从更简单的抽象层次来理解其功能。理解概念是如何形成的：深度神经网络如何形成可组装成最终输出的单个概念，理解这一问题是另一个关键的可解释性构建块。
谷歌论文发表
看你发到哪了，含金量高的就不怕找不到
Google已经被大陆屏蔽了 你可以去Google香港的服务器
原来棋手正通过这些电子产品与外界同伙沟通，试图利用AI作弊。其衣扣上的微型相机实时拍摄棋局信息，负责接收的同伙利用AI技术分析棋盘局势，并将反馈结果传递到棋手的无线耳机中。据了解，棋手所使用的AI技术正是由比利时程序员Gian-Carlo Pascutto（GCP）开发的AI项目Leela Zero，它是围棋领域为数不多的开源项目之一，所有人在Github上都可以下载使用。由于裁判发现及时，棋手及同伙的作弊行为并未成功。不过，韩国棋院认为二人行为影响恶劣，触犯了“业务妨碍罪”，交由警察处理后，还委托律师拟定起诉书，对二人提起了刑事诉讼。近日，韩国东部地方法院作出最终判决：嫌疑人A以职业定段为目的，与同伙B经过周密计划，利用智能技术违规比赛规则，严重破坏了比赛的公平、公正，性质非常恶劣。经认定，判处嫌疑人A一年有期徒刑，其同伙B一年有期徒刑，缓期一年执行，并提供120小时社会服务。”至此，这场令人不齿的作弊事件算是以应有的惩罚收尾。不过，在事件的背后，有网友感叹，现在随便一个AI都可以战胜职业选手了吗？还有网友调侃道，人工智能已经开始奴役人类了！谈到AI在围棋中击败人类，大部分人可能首先想到的都是谷歌出品的AlphaGo。2016年，AlphaGo以4:1战胜世界顶级职业选手李世石2017年，AlphaGo Master再次以3:0战胜中国围棋甲级联赛主将柯洁事实上，在此之后，AI在围棋领域的技术研发从未间断，经过四年的发展，能够战胜人类世界冠军水平的AI，也已经远不止AlphaGo一个。作弊工具Leela Zero，战绩颇丰熟悉围棋的朋友可能了解，Leela Zero 并不是一个名不见经传的AI棋手。它曾在第32、38、42届KGS计算机围棋大赛多次夺冠，在2008年计算机奥林匹克赛上获得九路围棋银牌和十九路围棋铜牌。Leela Zero是GCP根据谷歌最强开源项目Alpha Zero扩展而来。如同Alpha Zero的发展路径，它不借助任何人类知识，完全从零开始训练。同时，它采用分布式计算，通过他人电脑生成的自对弈棋谱传送到服务器上进行训练，以此借助全球志愿者的力量为Leela Zero项目提供算力支持。据了解，Leela Zero的棋力正是通过神经网络权重的不断更迭而提升的（权重：表征神经网络内部联系的一系列参数）。当服务器对棋谱进行训练后，会产生新的网络权重，新的权重会与之前的最强权重对局，用以检验棋力，如果它在400局中胜率超过55%就会被更新为当前的最强权重。现在每天有近600人为Leela Zero提供训练棋谱，在最近半年时间内，Leela Zero已经自我对弈700万局，经历128次权重更迭。另外，Leela-Zero凭借出色的棋力已经成为了人类最佳围棋陪练师。它非常规性的打法、出其不意的布局，常常能够带给人类突破性的启发。因此很多围棋爱好者喜欢通过与它博弈或者复盘训练来提升自己的棋力。一位微博网友还分享了他看Leela-Zero自战局的感受，特别赏心悦目。中国棋士柯洁也发文表示：Leela Zero训练厉害了，我是不是也要攒钱买一台超级计算机来跑AI，现在学编程还来得及吗？这款Leela Zero项目从2017年就在Github开源了，目前已经收割了4.1k星标。Github开源地址奉上，链接内含详细下载安装流程，按提示操作完成后，就可以与AI棋手在线博弈了。AI碾压人类，轻轻松松如柯洁所说现在国内外的AI棋手已经非常之多，而且能够打败世界级职业选手的也不再少数。如国内经典棋手腾讯绝艺。在最近的2019年，绝艺第四次夺得了“世界智能围棋公开赛冠军”。它是腾讯AI Lab自研的一款围棋AI。从2016年发布首个版本到现在，已经在各大赛事中，先后战胜过柯洁，古力，朴廷桓等一百多位职业棋手。不过，值得一提的是，这位AI围棋常胜将军却在2018年的世界人工智能围棋大赛中，败给了自家兄弟“PhoenixGo”。PhoenixGo，俗称“金毛”（因比赛时的头像而得名），是微信翻译团队研发人工智能围棋程序。在这场世界级AI围棋大赛中，PhoenixGo一举夺冠，战胜了来自中、日、韩、欧美等国家和地区的一流AI围棋高手。如LeelaZero、TSGo、DolBaram（石子旋风）、Golois，HEROZ Kishi、Baduki等。（Github开源地址）说到国内比较出色的AI棋手，还有一位不得不提，它就是“星阵围棋”。在2018年，“贝瑞基因杯”世界人工智能围棋大赛人机大战中，星阵围棋执黑145手战胜柯洁，之后，在“让先三十番棋”挑战赛中，轮番对战职业选手时越、江维杰、崔哲瀚、元晟溱、周俊勋等世界冠军，最终以40:1的战绩夺冠，胜率达到97.6%。更重要的是，星阵围棋是一款纯国产AI。其他AI棋手大部分都是师从谷歌论文，星阵是独创了自己的研发程序，而且它的对战策略也与谷歌明显不同。谷歌算法更偏向胜率，为保持大局经常会选择暂时退让，而星阵的策略是强势进攻，把人类按在地上摩擦，能前进绝不退让。据了解，星际围棋的前身是清华大学的“神算子”，后经过深客科技完成了后续的技术升级。该公司董事长金涬博士，在大数据、深度学习、人工智能领域深耕多年，是人工智能在围棋产业应用的重要推动者。历数国外的围棋AI，除了谷歌的Alpha系列外，最出色的可能就是Facebook出品的ELF OpenGo了。这款AI围棋项目也于2018年在Github开源了。研究团队表示，此次开放源代码是希望激励相关爱好者思考这项技术新的应用和研究方向。在战绩方面，ELF OpenGo曾与Leela Zero在一场比赛中交手，最终以200:0的战绩获胜。此外，它还在与世界级职业选手的对战赛中，创造了14胜0负的记录。据官方介绍，在比赛中 OpenGo 使用单块 GPU 每步 50 秒的搜索时间（每步搜索 8 万个局面），而人类棋手并没有限制下棋思考的时间。从围棋转战RTS看到这里，AI在围棋界碾压人类顶级选手已经成为一个非常轻松的事儿。不过，AI研发的目的并不在此，围棋因其游戏规则和策略的复杂性被研究人员视为AI训练的最佳试验田，一方面，AI通过与人类的博弈对抗，可以快速提升其深度学习和思考能力。另一方面，其综合大数据而获得作战布局，也可以为人类带来更多的启发性思考。可以说二者在相互博弈同共同成长。此外，围棋的复杂性已经不能满足AI的需求了。近些年，AI的训练场景已经逐步从围棋、德州扑克转向了更为复杂的RTS即时策略性游戏。作为经典RTS游戏，《星际争霸》因非完全信息、作战空间复杂、毫秒级决策等特点，而成为众多团队的研发目标。目前，以谷歌为首的人工智能公司在该领域探索也取得了突破性进展。 去年10月，谷歌发表最新论文登上《Nature》杂志，论文指出其研发的AlphaStar在排行榜单上超越了 99.8％的活跃玩家，而且最高达到了星际争霸 2 人类对战天梯的顶级水平，并给出了对战影像资料。此外，国内一家人工智能公司启元世界异军突起，其研发“星际AI”在最近的挑战赛中以2:0战胜了世界顶级职业选手。该研发团队表示，公司自成立之初便围绕《星际争霸》开展星际AI的研发工作，其目的一是在游戏行业，为玩家们提供更好的游戏体验，二是是通过AI智能体的训练，敲开通向通用人工智能（AGI）的大门。
国内没办法直接上谷歌的网站 你可以搜索下载个E9代理加速器 这样就能上Google下载东西了
在谷歌发表论文
论文是在谷歌论文里面的，因为谷歌论文是集结所有论文的地方，而谷歌文学一般是文学方面的文章，所以论文是在谷歌论文里面
论文是在谷歌论文还是谷歌文学里面啊答案如下，仔论文可以用谷歌学术
1、首先打开谷歌学术搜索网址。2、输入你需要查找的论文的全名或关键词。3、然后点开自己感兴趣的标题便可以查看文章摘要或转到可以查看全文的网站了。至于能不能下载全文要看你们机构是否购买了这个期刊。4、如果在搜索的结果旁边直接带有[PDF]字样，说明这个文章可以直接下载pdf文档，不需要付费。5、如果打不开谷歌学术怎么办？6、可以看到，使用GFsoso我们可以搜到和谷歌学术相同的结果。7、需要注意的一点是，有时候GFsoso会有大量的人使用，可能会出现系统繁忙暂时无法使用的情况。遇到这种情况，你只需要刷新一下或者稍等片刻继续搜索便可正常使用。8、另外，使用GFsoso还可以顺便进行谷歌搜索哦，不过如果搜到后想继续打开，有时候便会出现打开失败的情况，这要看你打开的是什么网站了。