如何看待 Pinterest 的相似视觉搜索结果?
从技术难度来讲,受益于深度学习的发展,相似图片搜索几乎已经成为一个解决的问题。
在应用的领域,Pinterest 带了一个好头,是一个非常优秀的应用典范。同时,发布的论文
http://www.kevinjing.com/visual_search_at_pinterest.pdf 从系统架构来讲,也非常有指导性。
从工程角度来讲,如果只专注于某个领域的图搜图,一个只有几个人的小团队已经有能力打造端对端的系统了。比如在
Trulia: Real Estate Listings, Homes For Sale, Housing Data ,我们负责项目的只有两个人,还不是全职在这个项目,打造了一整套图像识别相关的系统,从底层的深度学习模型,一直做到顶层的API 架构。现在在测试中有数个应用,也上线了一些,比如
A New Way To Search For Your Next Home 。 有些特性一上测试就能够带来两位数以上的利润提升,也凸显了技术带来的益处。
受益于机器学习和深度学习的发展,我深信图像识别相关的技术会被大量地应用在各种互联网产品之中。
--
继续阅读
全部内容Alexandr Wang 和 Lecun,谁对 Meta 更重要?
谢邀。作为一名身处硅谷一线的AI创业者,这个问题恰好击中了我一直在思考的核心。它看似在比较两个人,实则是在拷问一家科技巨头在当下这个“大重构”时代,究竟该如何选择自己的生存之道。 长话短说,我的核心观点是:在这个充满不确定性的时代,最重要的不是“做对”,而是通过快速试错来获得“信息增量”。因此,谁能帮助Meta更快、更...
为什么苹果公司在ai领域起了个大早赶了个晚集?
我有一个妙计,既然 Meta 最近在疯狂招人,不如 Apple 来一个釜底抽薪,直接收购 Meta,直接解决 Apple 在 AI 领域的问题。 下面是 AI 给出的详细计划: 苹果收购 Meta 的“神级”实施计划 0 · 战略总述 1. 一步到位补齐 AI 短板 Meta 正在用「Zuck Bucks」千金砸人,疯...
Meta 宣布成立「超级智能实验室」,其豪华团队阵容透露了哪些信息?未来可能会在哪些方面发力?
多数人把 Meta 超级智能实验室(MSL)看成一场“更大模型”军备赛。但我认为,扎克伯格真正想造的不是下一只 GPT,而是一套“AI 原生操作系统”——一个结合数据供应链、开发者生态和跨端硬件的全栈平台。模型只是其中一个可替换的插件,而不是终局。 团队构成指向“数据炼油厂 + 开发者平台” Alexandr Wang...

