2016年5月13日，Google Research宣布，世界准确度最高的自然语言解析器 SyntaxNet 开源。谷歌开源再进一步。据介绍，谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。SyntaxNet 是一个在TensoFlow中运行的开源神经网络框架，提供自然语言理解系统基础。谷歌公开了所有用用户自己的数据训练新SyntaxNet模型所需要的代码，以及谷歌已经训练好的，可用于分析英语文本的模型 Paesey McParseface。

　　Paesey McParseface 建立于强大的机器学习算法，可以学会分析句子的语言结构，能解释特定句子中每一个词的功能。此类模型中，Paesey McParseface是世界上最精确的，谷歌希望它能帮助对自动提取信息、翻译和其他自然语言理解（NLU）中的应用感兴趣的研究者和开发者。

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　　2016年6月29日，谷歌研究所推出 Wide & Deep Learning，并将 TensorFlow API 开源，欢迎开发者使用这款最新的工具。同时开源的还有对 Wide & Deep Learning 的实现，作为 TF.Learn 应用程序接口的一部分，让开发者也能自己训练模型。

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　　2016年8月31日，谷歌宣布开源 TensorFlow 高级软件包 TF-Slim，能使用户快速准确地定义复杂模型，尤其是图像分类任务。自发布以来，TF-Slim 已经得到长足发展，无论是网络层、代价函数，还是评估标准，都增加了很多类型，atv，训练和评估模型也有了很多便利的常规操作手段。这些手段使你在并行读取数据或者在多台机器上部署模型等大规模运行时，不必为细节操心。此外，我们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。TF-Slim 及其组成部分都已经在谷歌内部得到广泛的使用，很多升级也都整合进了 tf.contrib.slim.

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　　2016年9月13日，谷歌宣布开源大规模语言建模模型库，这项名为“探索RNN极限”的研究今年2月发表时就引发激论，如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。研究测试取得了极好的成绩，另外开源的数据库含有大约 10 亿英语单词，词汇有 80 万，大部分是新闻数据。这是典型的产业研究，只有在谷歌这样的大公司才做得出来。这次开源也应该会像作者希望的那样，在机器翻译、语音识别等领域起到推进作用。

　　2016年9月23日，谷歌宣布开源图说生成系统 Show and Tell 最新版在 TensorFlow 上的模型。该系统采用编码器-解码器神经网络架构，分类准确率达 93.9%，在遇到全新的场景时能够生成准确的新图说。谷歌表示，这说明该系统能够真正理解图像。

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　　2016年9月28日，谷歌在官方博客上宣布，将含有800万个Youtube 视频URL 的视频数据库开源，j2直播，视频总时长达到了50万个小时。一并发布的还有从包含了4800个知识图谱分类数据集中提取的视频级别标签。这一数据库在规模和覆盖的种类上都比现有的视频数据库有显著提升。例如，较为著名的Sports-1M数据库，就只由100万个Youtube 视频和500个运动类目。谷歌官方博客上说，在视频的数量和种类上，Youtube-8M代表的是几乎指数级的增长。

　　2016年10月1日，继前天发布800万视频数据集之后，今天，谷歌又发布了图片数据库Open Images，包含了900万标注数据，标签种类超过6000种。谷歌在官方博客中写到，这比只拥有1000个分类的ImageNet 更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练计算机视觉模型的人来说，这些数据远远足够了。

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