facebook开源

据报道，Facebook“吹哨人”弗朗西斯·豪根表示，如果埃隆·马斯克想把推特变成公共广场，就应该对其算法开源。马斯克之前曾经讨论过将推特打造成一个数字城镇广场，“以供讨论对人类未来至关重要的事情”。“对埃隆·马斯克来说，要证明他想要打造一个公共广场，最重要的事情之一就是发布算法。”“开源算法。”她补充道，“他会得到更

来源：IT之家Facebook 的开源平台发布了 2020 年报告，表示其所有开源项目前在 GitHub 的关注者已经接近 130 万。Facebook 开源项目主管 Suraj 表示，有 12.7 万名新开发者为开源项目标注收藏，这代表了全球范围内开源领域的巨大成长。IT 之家获悉，Facebook 多年来致力于为全

无专业背景知识，也可以写出专业文案。这就是NLP可以辅助人类做的事，它通过预训练模型查找相关内容，并解释上下文来完成一系列文本任务。目前，诸如GPT-3等通用NLP模型已经在文本生成领域展现出强大的性能，它表明预训练模型可以在参数中储备大量知识，在执行特定任务时，只需调用和微调即可得到SOTA结果。但这款被称为“暴力美

如何保护数据集隐私，是深度学习训练必须要解决的问题之一。近日，Facebook开源了一个名为Opacus的高速库，该库可用于训练具有差分隐私的PyTorch模型。差分隐私（Differential Privacy ，简称DP）是保护数据集隐私的重要工具。在此之前，谷歌、微软等也陆续开源了其核心产品使用的差分隐私库。

音乐源分离，是利用技术将一首歌曲分解成它的组成成分，如人声、低音和鼓。这和人类大脑的工作很类似，大脑可以将一个单独的对话，从周围的噪音和一屋子的人聊天中分离出来。如果你拥有原始的录音室多轨录音，这很容易实现，你只需调整混音来分离一个音轨。但是，如果你从一个普通MP3音频文件开始，所有的乐器和声音都被混合到一个立体声录音

雷锋网AI 科技 评论按：当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的，大多数多语言模型（特别是神经机器翻译系统）都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言（例如英语、汉语），且限制于特定的领域。 为了解决这一问题，在去年七月份，Facebook曾发布了第一个系统处理Wik

（原标题：Facebook开源最大规模并行语料，45亿语料，覆盖576种语言对）雷锋网AI科技评论按：当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的，大多数多语言模型（特别是神经机器翻译系统）都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言（例如英语、汉语），且限制于特定的领域。为了解决这一问题，在去年

雷锋网AI科技评论按：当前自然语言处理中的大多数方法都是数据驱动的，大多数多语言模型（特别是神经机器翻译系统）都需要并行语料库进行训练。大多数的并行文本都只是适用于几个主要语言（例如英语、汉语），且限制于特定的领域。为了解决这一问题，在去年七月份，Facebook曾发布了第一个系统处理Wikipedia上所有语言（包括