Facebook 公布新视觉模型「SEER」 可实现自我分析数据

　　原标题：Facebook 公布新视觉模型「SEER」 可实现自我分析数据

　　3 月 5 日讯，据VentureBeat报道，Facebook 近日宣布了一个建立在 10 亿张图片上训练的 AI 模型，在一系列计算机视觉基准上取得了 的结果。这款视觉模型的名字叫做 SEER，是 SElf-supERvised 的缩写。SEER 包含 10 亿个参数，可以从互联网上的任何一组随机图像中学习，而不需要进行注释。

　　参数，是机器学习系统的基本组成部分，是模型从历史训练数据中得出的部分。与大多数计算机视觉模型不同的是，大多数计算机视觉模型是从有标签的数据集中学习的，而 Facebook 的模型则是通过暴露数据各部分之间的关系从数据中生成标签，这一步被认为对有朝一日实现人类级智能至关重要。

　　人工智能的未来在于制作系统，这些系统可以从任何给定的信息中进行推断，而不依赖于标注的数据集。提供文本、图像或其他类型的数据，AI 系统最好能够识别照片中的物体，解释文本，或执行要求它完成的其他无数任务中的任何一项。