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1. 开源Torch上训练神经网络模块：
Facebook开源了一些用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，这些模块合称为 fbcunn ，它们“比默认模块快得多”。Facebook希望可以降低人工智能领域的门槛，从智能语音到图像识别再到语言处理，让更多的“外行人”有机会开发出属于自己的AI服务。
2. 人工智能开源软件Torchnet
在新发布的一篇学术报告中，Facebook详细介绍了新的人工智能开源软件Torchnet，用于简化深度学习。在深度学习领域，Facebook没有选择建立一个全新的深度学习框架， 而是在 Torch 上编译一个开源库。
Torchnet 是用 Lua 脚本语言写成，能够在标准的x86芯片或图形处理单元（GPUs）上运行，也可以让程序员重用某些代码。这样一来就能够降低工作量，同时也可以降低出现bug的几率。
3. 开源Big Sur人工智能平台
Facebook的人工智能研发团队近日宣布，将开源人工智能硬件平台Big Sur，并表示该智能平台开源将有助于其他公司和研究人员之间合作，促进未来设计的创新，构建更复杂的AI系统。
Big Sur采用GPU驱动，可以处理大型数据，具有强大的计算能力，且可以用于神经网络的开发。此次开源的Big Sur硬件的设计特点是易于维修的主板，带有8个NVIDIA的Tesla M40 GPU。神经网络对人工智能的研究来说十分重要，这是Facebook第一次开源人工智能硬件设计。
Facebook将把这一硬件设计提交给Open Compute Project（开放计算项目），并承诺将向该项目提供系统设计、尤其是完整的人工智能任务创建方法。
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2022-06-14
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