大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于facebook 人工智能框架，facebook的人工智能框架这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
本文目录
- facebook公司的招聘案例简答题
- aichat是哪个公司
- Facebook的AI竟意外发明了自己的语言，AI还做过哪些让人细思极恐的事？
- BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
facebook公司的招聘案例简答题
在Facebook公司的招聘案例中，可能会涉及以下几个简答题：
1.为什么你希望加入Facebook公司？（WhydoyouwanttojoinFacebook?）
这个问题旨在了解你对Facebook的兴趣和动机。你可以强调你喜欢Facebook的产品和服务，也可以提到对公司文化或价值观的认同。
2.请简要介绍一下你的相关经验。（Pleasebrieflydescribeyourrelevantexperience.）
在回答这个问题时，你可以列举与Facebook职位相关的工作经历、项目经验或自学经验。强调与所申请职位相关的技能和成就。
3.你认为对于Facebook的成功来说，最重要的因素是什么？（WhatdoyouthinkisthemostimportantfactorforFacebook'ssuccess?）
这个问题考察你对Facebook的理解和洞察力。你可以谈论Facebook的创新能力、强大的技术团队、全球化战略、产品质量以及用户体验等因素。
4.如果在工作中遇到困难，你会如何处理？（Howwouldyouhandlechallengesinyourwork?）
这个问题旨在评估你的解决问题的能力和应对压力的能力。你可以提到你的分析、沟通和合作能力，以及如何利用团队资源来解决困难。
5.你对于Facebook未来发展有什么想法？（WhatareyourthoughtsonthefuturedevelopmentofFacebook?）
这个问题考察你对行业趋势和创新的了解。你可以谈论Facebook在人工智能、虚拟现实、增强现实、社交网络等领域的潜力，并提出你的想法和建议。
aichat是哪个公司
aichat是OpenAI公司的。根据查询相关公开信息:aichat也叫做AIchatbot,也就是人工智能聊天机器人,是经由对话或文字进行交谈的计算机程序,美国AI公司OpenAI在11月底发布的。
Facebook的AI竟意外发明了自己的语言，AI还做过哪些让人细思极恐的事？
美国问答网站Quora上也有这个问题：到目前为止，AI做过最可怕的事情是什么？翻译一些有意思答案如下：
虚拟食人族
十几年前，我为DARPA做一些AI方面的研究。当时我们在探索如何让智能体（Agent）学会社交互动。在其中一个模拟中，我们创建了两个智能体，很自然的命名为：亚当和夏娃。它们知道怎么进食，但不知道该吃什么。
我们给了一颗苹果树，它们发现吃苹果很开心。它们还尝试过吃树、吃房子等等，不过吃这些都没用。
其实这个系统里还有一个智能体，名叫斯坦，它不是很擅长社交，所以经常独处。
有一次，亚当和夏娃正在吃苹果，但一个bug出现了：它俩没吃饱，但是苹果没了。这时斯坦正在附近闲逛，所以亚当和夏娃就把饥饿感与斯坦联系在一起。不久之后，当苹果再次吃完的时候，斯坦被当成了食物。
亚当和夏娃都要咬了斯坦一口。
默认情况下，每个智能体的质量是1.0，每咬一口就减少0.5，所以两口下去，斯坦就变成了0.0。斯坦消失了。可能它是虚拟同类相残的第一个受害者。
AI玩俄罗斯方块的时候……
CMU博士TomMurphy创造了一个AI，能通过观察得分来学会玩NES（其实就是任天堂红白机）游戏。原理很简单，做得对就得分，然后不断尝试。这个AI学会了很多打游戏的技巧和策略，甚至一些人类都不知道的bug。
这个AI叫做“NES游戏自动化技术”，几乎可以搞定所有的游戏。
Tom让这个程序玩俄罗斯方块。这个游戏不用多介绍了，简单却又很有挑战。方块的出现是随机的，所以AI也无法很好的进行长远规划。
在一次玩俄罗斯方块时，眼看游戏就要结束，AI做了一个令人毛骨悚然的举动：它没有坐等gameover，而是按下了暂停按钮。一直暂停不动了。
按照Tom的解释，AI认为当时的情况下，唯一的应对举措就是不玩了。没错，按下暂停键不再继续，那局永远也不会输。
推测怀孕指数？
Target超市比父母更早发现了一名怀孕少女。
一位愤怒的父亲走进Target超市要见经理。“你们怎么给我女儿寄这个！”他吼道“她还是高中生，你们寄送婴儿用品的优惠券？鼓励她怀孕？”
几天之后。“我跟女儿谈了”，这位父亲说“家里有些情况我自己都没注意到。他的预产期在八月份。我欠你们一个道歉”。
事情是这样的。Target超市有一个系统，能根据每位顾客的购物清单，推测他们的“怀孕指数”。这个系统可以比较精准的估算预产期，以便Target寄送特定阶段的优惠券。
这件事发生在2012年，现在也谈不上什么最先进的AI。但它仍是一个令人感到可怕的机器学习模型。
杀死竞争对手
这是我听来的故事，但我发誓是真事。美国的大学（应该是MIT）举办了一场机器人大赛。参赛团队需要设计一个机器人，任务是把羊（也是机器的）抓到自己的羊圈里。机器人需要自主思考并执行策略，抓羊最多的才能赢得比赛。
比赛开始，机器人开始疯狂的捉羊。但是，有个机器人只捉了一只羊，就关上了羊圈的门。随后，可怕的事情发生了。这个机器人开始摧毁其他的参赛对手。它的策略是，根本不用捉羊，把对手消灭掉就赢了。
细思极恐……
BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？
1.布局
从产业图谱来看，人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别）。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。
美国巨头呈现出全产业布局的特征，包括基础层、技术层、应用层，均有布局；而中国巨头主要集中在应用侧，只在技术层局部有所突破。
2.实验室
3.收购
中美并购事件近两年密集增加。CBInsights的研究报告显示，谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司，是所有科技巨头中最多的，苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind，该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。
4.开源平台
谷歌早在2011年就成立AI部门，在谷歌内部，由机器学习驱动的产品和业务不计其数，包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等，同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011年第一代机器学习系统，从大量的Youtube图片中学会了识别猫；2015年，谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起，发布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源，谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后，陆续发表了207篇顶级期刊论文，为Google带来了大量研究人才。
2013年卷积神经网络发明者YannLeCun加入Facebook，带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台BigSur等十余个项目。
微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”，现有7000多名计算机科学家和工程师。同年，微软发布了其深度学习工作包CNTK，CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。
IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力，加速人工智能的部署。
2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。
大公司纷纷拥抱开源有两方面原因：第一，通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施，Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能，本质上并无差别，都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中，科技巨头占据多数，构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级，是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会，赋能全行业。
第二，开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台，不仅可以吸引大量开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持，以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。
5.结论
第一，基础层的开源算法平台。
美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddlepaddle。
第二，技术层的云平台。
除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。
第三，应用层的应用平台。
在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Googleassistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。
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