北京时间6月9日消息，得益于Facebook的研讨任务，我们处置一些义务时速度更快了，它的技术可以用在数码相机效果、图像滤镜、AR与医疗成像中。

假如你是一名常常运用Facebook的用户，在过来几年里应该看到一些变化，Facebook越来越注重图片，爲用户提供技术自动辨认图片中的人和物。Facebook有月用户19.4亿，爲了将有意义的婴儿照片、度假自拍照、宠物照挑出来，AI与机器学习成爲幕后罪人。

如今Facebook的AI、机器学习团队曾经找到好方法训练数据集，这种办法比现有的办法快很多。只要训练数据集才干让视觉辨认模型区分少量图片。Facebook表示，它曾经开发了一套零碎，每秒可以训练4万张图片，这样一来在60分钟内训练1K数据集（产业规范的训练集）就变成了能够，而且不会降低质量。到目前爲止，训练这样多的数据集需求几地利间，甚至长达几个月。

数据数量正在迅速增长，每一家科技公司都要疾速处置这些数据，它们依赖AI、机器学习了解数据，所以Facebook的任务至关重要。随着数据的增长，训练工夫也会延伸，Facebook以为这样一来就会影响研发进度。

Facebook采用了新零碎，它包括256个GPU，原来的零碎只要8个，规模效率进步到90%。

在研讨方面，Facebook情愿收费地下本人的研讨效果，Facebook说它会开放硬件堆栈，这些硬件可以延长训练工夫。有许多企业收到海量视觉数据，需求疾速处置，Facebook的研讨会让它们受害。