谷歌谷歌框架

10 月 26 日消息，谷歌公司于 10 月 24 日发布博文，宣布推出 SAIF 风险评估工具，旨在帮助人工智能开发者和组织评估其安全态势，识别潜在风险，并实施更强的安全措施。SAIF 简介IT之家注：谷歌去年发布了安全人工智能框架（SAIF），旨在帮助用户安全、负责任地部署 AI 模型，SAIF 不仅分享了最佳实践

1 月 23 日消息，谷歌日前发布新闻稿，介绍了一款专为大语言模型设计的 ASPIRE 训练框架，该框架号称可以增强 AI 模型的选择性预测能力。谷歌提到，当下大语言模型在自然语言理解和生成内容方面发展迅速，已被用于构建各种创新应用，但要应用于高风险决策类场合依然不妥。这是由于模型预测具有不确定性及“幻觉”可能，因此谷

6 月 10 日消息，谷歌今天发布新闻稿，宣布推出 Secure AI Framework（SAIF），确保在安全的概念框架下，让机构负责任地部署人工智能技术。谷歌表示 SAIF 框架基于软件开发过程中现有的成功案例，结合了对人工智能系统特有的安全大趋势和风险的理解。该框架侧重于降低人工智能系统中模型盗窃、数据中毒、恶

MLGO 使用强化学习训练神经网络来作决策，是一种用机器学习策略取代复杂的启发式方法。作为一个通用的工业级框架，它将更深入、更广泛应用于更多环境，不仅仅在内联和寄存器分配。作者 | 钱云迪、Mircea Trofin编译 | 刘冰一编辑 | 陈彩娴现代计算机诞生，如何编译更快、更小的代码问题随之出现。编译优化是成本收益

日前，谷歌公司在一篇预印版论文中，展示了其名为PRIME的人工智能、机器学习硬件加速器开发架构。据谷歌与UCLA研究人员介绍，AI芯片设计中往往需要有大量时间用于模拟仿真，以在布局布线约束内找到最优加速器设计，谷歌推出的 PRIME 开发框架，则基于大量加速器设计及其相应性能指标（例如，延迟、功率等）的数据库，结合AI

（原标题：谷歌继续开源新AI框架，可实现手机高效实时3D目标检测）澎湃新闻记者 王心馨如何从2D图像中做3D目标检测，对于计算机视觉研究来说，一直是个挑战。3月12日，谷歌AI在其官方博客上发布了一款名为MediaPipe Objectron的算法框架，利用这个算法框架，只要一部手机，就能实时从2D视频里识别3D物品的

雷锋网(公众号：雷锋网) 讯，当地时间3月9日，Google与滑铁卢大学、大众汽车等联合发布TensorFlow Quantum（TFQ），一个可快速建立量子机器学习模型原型的开源库。 TFQ提供了必要的工具，将量子计算和机器学习技术结合起来，以控制并建模自然或人工的量子计算系统。该框架可构建量子数据

笔者前段时间了解到谷歌早在几年前便针对用户体验建立了名为 HEART 的追踪验证框架，好奇其内容是否对建立验证方案的方法论有助益，遂抽时间搜索了原外语文章，并进行了翻译和拆解。01 摘要越来越多的产品和服务被部署在 Web 上，这为大数据下评估用户体验带来了新的挑战和机遇。 Web 应用程序非常需要以用户为中心的度量指

雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按： 为了更好解决 TensorFlow 用户在使用不同种类的硬件（GPU、TPU、移动设备）时，由于多级别堆栈而导致的编译器与运行时错误，谷歌近日开源了一个全新的中介码与编译器框架 MLIR。 在过去，若想解决多级别堆栈问题，则需要我们构建