电信设备商诺基亚本周二表示,今年准备在芬兰裁员约180人,与此同时,公司还会向5G技术、数字化技术投入更多资金。

尽管形势是大好不是小好,但利物浦主帅克洛普依然保持着谨慎,他称任何人都可以庆祝目前的局势,但他和球员们不能。

由此,DeepMind 的工作从这项研究中获得启发,以研究和增强机器学习模型中的推理。 研究人员利用神经科学文献,设计了一个过程生成的任务,称为配对联想推理(paired associative inference,简称 PAI),该任务旨在通过迫使 AI 系统学习抽象知识以解决先前未见的问题来获取推理能力。 

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在2比0击败曼联之后,利物浦在英超积分榜上以16分领跑,而且还少赛一场。不过克洛普给球员降温称,还不是庆祝的时候。当被告知红军球迷在安菲尔德歌唱“我们将赢得联赛冠军”时,克洛普说:“他们可以这样唱,我对此没意见。”

在周二的声明中,诺基亚再度重申三季度声明,在22020年底之前将成本节约目标降至5亿欧元(5.57亿美元)。诺基亚移动网络负责人汤米·伊图(Tommi Uitto)在声明中表示:“我们之前曾说节约成本的目标是7亿欧元,后来降到5亿美元,之所以调低,主要是因为我们要向5G和数字化投入更多资金。”

在芬兰,诺基亚有员工约6000人;裁员与Oulu及其它地方的5G产品开发团队无关。因为落后爱立信、华为,诺基亚正在努力恢复投资信心。因为5G投资加大,去年10月时诺基亚曾经下调2019年、2020年业绩预期,这一消息导致股价下跌近三分之一。

“我不知道我们是否还会被追上,我不在乎。首先而且最关键的,这是英超。周四我们打狼队,这是我们的下一个挑战,我脑子里没有足够地方,去想别的事情。”

海马以全新的方式支持单个经验的灵活重组,以推断出未观察到的关系……这称为推理。有趣的是,已经有证据证明,海马是通过一个被称之为模式分离(pattern separation)的过程彼此独立地存储记忆,以最大程度地减少记忆之间的干扰。 最近的一项研究揭示了这一点:这些被独立存储记忆的整合出现在通过循环机制(该机制允许多个模式分离的代码进行交互并因此支持推理)进行检索的时候。 

研究人员说,MEMO 在内存中保留了一组事实,并学习了一种与某种机制配合使用的映射方式,该机制在使用内存时具有更大的灵活性,并且它与典型的 AI 模型不同,因为它使计算时间适应了任务的复杂性。 在工作过程中,MEMO 从称为 REMERGE 的人类联想记忆模型中获取线索,该记忆将从记忆中检索到的内容作为新查询进行再循环,并使用再循环过程中不同时间步长检索到的内容之间的差异来计算模型是否已适应在固定点上,随后,MEMO 会输出一个动作,该动作指示它是否希望继续计算并查询其内存,或者是否是能够响应给定的任务。 

通过这两个部分,可以使之能够解决新型推理任务。

“我不会管他们唱什么,如果球迷们现在情绪不高那才是怪事。当然,他们有权去梦想,想唱什么唱什么,只要当我们比赛时,他们做好自己的事情就好。”

2019年,诺基亚在芬兰增加约370名员工。

“每个人都可以庆祝目前的局势,除了我们。形势还是那样,我们只是又拿到了三分。如果我们感觉真要拿了时,我会立刻告诉你们的,但现在并没有这种感觉。我们还不会加入派对,但这没问题,我们知道先要完成自己的工作。”

此外,与性能最佳的基准模型的 10 个步骤相比,MEMO 仅需要三个“跃点(hops)” 即可完成一项任务。 在另一个需要模型在给定节点图的情况下找到两个节点之间最短路径的任务中,面对更为复杂的节点图,MEMO 比基准模型的表现好出了 20%。

随之,研究者们构建了 MEMO,它能够在提供输入查询时会输出一系列可能的答案;而且为了尽量减少必要的计算,答案还多采用表征的形式。

在测试中,DeepMind 的研究人员在 Facebook AI Research 的 bAbi 套件(雷锋网(公众号:雷锋网)按:一组 20 个评估文本理解和推理的任务)中将 MEMO 与两个基准模型以及当前的最新模型进行了比较,结果显示,MEMO 能够在 PAI 任务上实现最高的准确性,并且它是唯一能够在较长的序列上成功回答最复杂的推理查询的体系结构。  

雷锋网注意到,这个架构的灵感来源是海马。论文的合著者写道:

“我必须保持专注,即使是在采访时,因为我知道我们周四还有比赛,这是事实,我只对比赛感兴趣,对其他都没兴趣。”