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最后雷锋网问道，ResNet被应用到AlphaGo Zero上，您有什么感受？孙剑博士表示：“这次应用在AlphaGo Zero中的ResNet残差神经网络，曾获得了CVPR 2016的最佳论文奖，我也非常高兴这个技术可以应用在AlphaGo Zero系统中，而这个应用过程其实并不需要我们直接进行接触而是一种研究成果的交流，人工智能研究最前沿的开源与开放，才能让我们在追求更优解的过程中有很多参考与理论支撑，可以极大的提升新技术产生的周期。” 孙剑博士还介绍到，旷视研究院今后还会不断分享、开放研究成果。今年7月份，旷视研究院在ArXiv公开了一篇ShuffleNet的论文，是一种可以运行在很多移动端上非常低能耗的神经网络算法，可以说是专为移动端而生的算法。发布至今不光有硬件产品、手机解锁产品使用，同时也有很多同行在使用。 雷锋网AI科技评论小结：AlphaGo Zero虽没有新的突破性的技术，但这丝毫不影响它的伟大，它能够完美集成已有的技术，给研究者带来新的启发，本身已具有里程碑式的意义。他的局限在于目前只能运用到特定领域，不过，换个角度来看，这对于人类来说未必不是好事儿。总之，AI 还有很长的路要走，还需要更多像孙剑博士这样的科学家们，不断借助创新而实现更多的创新，不断借助伟大的思想创造伟大的场景。只有不断的开放最好的认知，才能让AI不断成长，让更多更强的AlphaGo Zero产生。 |
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