在 6 月份，我们迎来了 Google Brain Residents 项目的第一届 27 位参与者，他们是从 2200 名申请者中筛选出来的，在 7 个月的时间里，他们已经开展了大量的原创研究，帮助完成了 21 篇研究论文。

在 8 月份，许多谷歌大脑团队成员都参与了 Reddit r/MachineLearning 上的 AMA（Ask Me Anything）问答，回答了很多关于机器学习社区以及我们团队的问题。

过去的一年，我们还接待了 46 位实习的学生（大部分是博士生），他们也与我们的团队成员一起开展了一些研究。

让机器学习遍布整个谷歌

除了上面提到的公开的活动之外，我们也在谷歌内部不断开展工作，将机器学习专业知识和意识扩展到我们的许多产品团队，并确保谷歌能在整体上充分利用新涌现出的机器学习研究。比如说，我们与平台团队紧密合作，为谷歌的定制机器学习加速器 ASIC——张量处理单元（TPU）——提供了规格和高层面的目标。这种定制芯片能为机器学习负载带来一个数量级的性能提升，并且已经在我们的许多产品中得到了重要的应用，其中包括 RankBrain、最新推出的神经机器翻译系统以及在去年三月对战李世石的 AlphaGo。

总而言之，对谷歌大脑团队以及谷歌内外许多同事和合作伙伴来说，2016 年是让人兴奋的一年，我们期望我们的机器学习研究能在 2017 年产生显著的影响。

文中提到的部分资源：

　　TensorFlow GitHub：https://github.com/tensorflow

　　TensorFlow Stackoverflow：

　　TensorFlow 邮件列表：https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/discuss

　　谷歌大脑提供的深度学习课程：https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

　　TensorFlow Playground：

　　Google Brain Residents：https://g.co/brainresidency

　　机器之心相关文章列表：