雷锋网获悉，2月28日，受疫情影响，Facebook宣布取消F8开发者现场大会，大会原计划于5月5日至6日在加利福尼亚州圣何塞召开。

Facebook开发者平台和项目总监Konstantinos Papamiltiadis在官网发表声明称：“这是个艰难的决定……但我们需要优先考虑开发合作伙伴、员工和帮助举办F8大会的每个人的健康和安全。”

这并非 F8 大会的第一次缺席，2009年、2012年 和 2013 年 Facebook 都没有举办 F8 大会。不过，这次虽然因为疫情的不可抗力使线下活动未能成行，并不意味着 F8 就彻底失约了，他们决定采取现场主持、远程直播的方式与开发者见面，具体参与方式也会在未来几周公布。

新冠病毒的肆虐，已经让Facebook取消了多次会展活动，比如原定于3月在旧金山举行的全球营销峰会，上周Facebook还宣布退出3月份在旧金山举行的游戏开发者大会和PAX East游戏展会。

AI开始登上舞台

F8大会是Facebook 专为全球开发者举办的盛会，2020年是第十一届。第一届F8在 2007 年召开，其后每年一次。F8是Facebook每年最大的活动和最重要的宣传窗口，去年的大会吸引了来自全球的5000多名开发者、从业者参加。F8基本流程就是扎克伯格的主题演讲开场，话题一般都是怎么酷炫怎么来，包括人工智能、太阳能飞机、卫星等，然后由相关负责人发布新产品，宣讲新理念，秀一把技术实力。首届 F8上，Facebook 就宣布开发者的应用可以进驻信息流，还能向用户推送通知，这被看作是 Facebook 生态开放的起点。

近几年，AI也不断成为F8大会的热词。在2016年30分钟的主旨演讲中，扎克伯格公布了Facebook未来10年的发展路线图。他表示，Facebook未来会专注于三项技术：连接性，人工智能和虚拟现实。在AI方面，Facebook迈出了重要一步——在前一年对开发者开放的Messenger平台基础上，新增聊天机器人功能。

然后第二年的F8上，Facebook推出了Messenger 2.0版本，整合M虚拟助手部分功能，提升聊天机器人的使用体验；为了建立技术影响力，FB还发起了开发者论坛计划（Developer Circles），对所有开发者免费开放，并且与IT培训平台Udacity合作定制培训项目。

 

贾扬清

此外，这一年还有一个重量级发布是Caffe2开源深度学习框架。Facebook AML实验室的 Andrew Tullock和贾扬清（其时Title是Facebook AI平台工程主管）上台介绍了Caffe2轻巧、易用和可扩展的特性。

Caffe2是核心作者贾扬清博士在读期间的作品Caffe的升级版，也是当时Facebook机器学习的核心技术之一。码完代码，贾扬清就把Caffe开源了，这是世界上第一个深度学习开源框架，谷歌的TensorFlow是2015年底才开源的，而这个框架，贾扬清也有份参与开发，2013年时他就在谷歌实习。

而这不是Facebook最早开源的深度学习框架，由 Yann LeCun领导的Facebook 人工智能研究院（FAIR）之前已经推出Torch，后来在2017年1月又推出了PyTorch。

FAIR和AML（applied machine learning，机器学习应用小组）是Facebook两大分工不同的AI实验室。前者偏向基础研究，后者更关注落地。2018年1月，Yann LeCun卸任，两大实验室都由前IBM首席数据科学家Joaquin Candela负责。

知道这个背景，也就更好理解贾扬清曾在Hacker News发表的评论：“PyTorch适合于研究、实验和特别的神经网络，Caffe2偏向支持工业级应用，主要面向移动端……未来我们也将加强互操作性。”

AI 开源进程加快

2018、2019两年F8 大会都因为数据泄露丑闻而蒙上一层灰色阴影，因此两次大会上隐私都是非常重要话题，FB谈到了不少如何改造 Messenger，Facebook 和 Instagram 的内容，2019年扎克伯格PPT上更是有一句话：未来是私密的（The future is private）。

             

当然，AI技术也依然是重头戏。2018年F8 第二天，Facebook宣布了好几个AI开源项目的进展，包括PyTorch、ONNX、ResNext，以及新开源了PyTorch中的自然语言理解库Translate、ELF OpenGo、一个打《星际争霸》的AI，这些项目资料都可以同一年推出的“Facebook.ai”官方网站上找到。

其中最大的新闻要数将在未来数月内开源PyTorch 1.0 AI框架。贾扬清在知乎上将这一版本形容为“Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0”，也为前一月Caffe2和PyTorch突然合体的下一步作出了解释。

值得一提的是，Caffe2和PyTorch合体没进过什么铺垫，2018年4月1日，Caffe2通过GitHub宣布已经将全部代码并入PyTorch，这件事迅速成为深度学习圈一个重磅新闻。

当时Facebook表示，PyTorch 1.0结合了Caffe2和ONNX（开放式神经网络交互系统）面向生产和PyTorch面向研究的特性。贾扬清的知乎回应提到，FAIR 当时有一半项目在使用PyTorch，产品线都在使用Caffe2，两边都有优化效率的动力。

       

PyTorch 1.0后来在2018年10月正式发布。2019年F8大会上，Facebook更迭了Pytorch 1.1。除了平台本身之外，Pythorch 去年还新增了许多新项目，比如BoTorch ，一个贝叶斯优化工具；CrypTen，一个保护隐私的 ML 框架；Captum，一个模型解释和理解库。

在Facebook AI产品阵列，ONNX是一个关键项目，它是一个深度学习模型的标准，可使深度学习模型在不同框架之间进行转移，由Facebook和微软在2017年9月联手推出。据贾扬清所说，初版代码也是他写的，还帮助搭建了团队。

2018年F8大会上，Facebook宣布它会在升级后支持更多的工具，包括Core ML, 百度的PaddlePaddle, 高通的SNPE, Google的TensorFlow和微软的Cognitive Toolkit等。

其时有评论认为，ONNX是一次众公司组成联盟对谷歌和它的TensorFlow的一次狙击。截至2018年初，亚马逊、AMD、ARM、华为、 IBM、英特尔、Qualcomm都已经支持ONNX。

但现实总是比想法更骨感。百度算法工程师mileistone当时评论说，联盟里的强者就像战国时期的六国其实都有小九九，比如caffe2和亚马逊的MXNet都不支持导出模型，而PyTorch不支持导入模型，还很难与TensorFlow“秦国”势均力敌。

             

何恺明

ResNext 是深度残余网络，核心作者是当时在微软实习的何恺明及其同事，他们凭此在2015年的ImageNet图像识别大赛中一鸣惊人，且获得2016年CVPR最佳论文奖。2016年8月，何恺明加入FAIR继续研究ResNext。F8大会时视频行为识别模型Res 2+1宣布开源，同时用于理解视频的ResNext 3D模型也将在6月后开源。

2019年8月，何恺明团队推出了ResNeXt-101模型，据称，利用Instagram上的用户标记图片作为预训练数据集，省去了人工标记数据的巨额成本，而且使用中只需微调，性能即超越了ImageNet任务的SOTA水平。        

      田渊栋

在F8大会上，围棋AI ELF OpenGo也宣布开源训练代码，测试代码及训练出来的模型（224x20），核心作者田渊栋也是一个活跃在知乎上的一个大神，当时在知乎上写说，“我们用两千块GPU训练约两到三周后得到的围棋AI，基本上超过了强职业的水平。我们和韩国棋院合作进行了一次测试，给这个AI单卡每步50秒搜索时间（每步搜索8万个局面），给人类棋手任意长时间思考，结果AI以14比0完胜。”

田渊栋现任Facebook 人工智能研究院研究员，重点研究深度强化学习及其应用、深度模型的理论分析等。他2013 年博士毕业于 CMU 机器人研究所，2013-2014 年在谷歌无人驾驶部门任研究员。

一年后的2019年2月，ELF OpenGo又有一波信息开源，FAIR 公布了与它相关的最新功能与研究成果、Windows 平台可执行版本，以及 ELF OpenGo 在 87000 场专业围棋对弈当中的归档分析信息。

今天开源可以说是无处不在。当我们通过智能手机上网时，其实就使用了许多开源软件，包括基于开源的操作系统（Linux，Darwin）、Web服务器和数据库。秉持着交流分享的初心，AI研习社、雷锋网和GMIC预计联合推出以“AI+开源”为主的开发者峰会——「GMIC*AI源创全球开发者峰会（北京）」，我们计划于4月29日在北京召开。

中国每2.3个人工智能学习者或工程师中就有一位使用过Pytorch。雷锋网 (公众号：雷锋网) 也已经向Pytorch的核心作者发出邀请，请他向中国开发者介绍Pytorch的技术特色和最新进展，与Google 、微软、阿里、腾讯、百度、亚马逊等企业的框架大神、核心开发者一起分享和探讨人工智能框架的心路历程和发展趋势。

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