AI精选日报：开源深度学习框架Torchnet

1、Facebook开源基于Torch的深度学习框架Torchnet Facebook人工智能研究所近日发表一篇论文《Torchnet: An Open-Source Platform for (Deep) Learning Research》，介绍了一种基于深度学习框架Torch的简化深度学习难度的开源软件Torchnet。目前该软件已经在Github开源，深度学习爱好者可以下载源代码使用。 该论文支持Torch 7作为封装脚本语言的轻量级学习框架，针对常见代数运算效率很高，已经成为最主流的机器学习框架之一。但是它不能执行抽象和公式化（boilerplate）的代码实现，因此研究人员不得不重复执行一些算法的实验。因此，我们提供了一种可抽象和公式化逻辑的开源框架Torchnet，它可以模块化编程和代码重复使用，从而减少Bug,并直接使用异步数据加载和高效多GPU运算。 该软件使用纯Lua语言（Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译和运行），易于集成安装在任何架构。Facebook有意通过社区贡献插件的方式将Torchnet建成一个平台。 2、旅行搜索公司Hipmunk发布AI旅行助理Hello Hipmunk 专注于全方位旅行搜索的Hipmunk发布一款基于AI技术的聊天机器人，为潜在的客户提供自动化的旅行建议。这款机器人名字为“Hello Hipmunk”，可以添加到Facebook Messenger和Slack平台。Hipmunk公司CEO Adam Goldstein表示，平均计划一次旅行大概需要20多次搜索，我们通过聊天机器人将这个过程集成到一个对话中，它可以处理复杂信息，从航班预订到酒店信息等。 Bots已经成为一种趋势，YOTOVR此前报道Skyscanner 、Expedia 和Cheapflights等旅行公司都已发布自己的聊天机器人程序。 3、IBM Watson AI Xprize大奖赛开放登记 Xprize联合IBM在今年2月份发布总奖金高达500万美金的“IBM Watson AI大奖赛”，旨在通过奖金激励的方式鼓励全世界的团队利用人工智能去解决世界难题。目前该大奖赛开放注册，参赛者要求展示如何利用AI去解决教育、 能源和环境、 卫生保健以及其他全球发展重大问题。 本次“IBM Watson AI大奖赛”与以往Xprize大赛有所不同，不再设特定任务，而是让参赛者自主设定目标和任务。注册截至日期是今年12月1日，之后会有三个月的时间准备项目计划书，然后会有三个回合的淘汰赛，直至剩下10个团队。前三名团队的奖金分别是300万美金、100万和50万美金，中途淘汰的团队会有一些里程碑奖励。