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　　【新智元导读】Caffe作者，Facebook研究科学家贾扬清11月8日在Facebook官方网站上发文，介绍了他在Facebook 最新的机器学习研究成果——Caffe2go。这一款规模更小但训练速度更快、对计算性能要求较低的机器学习框架使得在手机上运行并训练神经网络模型成为可能。Caffe2go已经成为Facebook机器学习的核心技术。贾扬清在文章中写道：我们将会在接下来的几个月内，部分开源这一AI框架。

　　贾扬清：Caffe 作者，现任Facebook研究科学家，曾在Google Brain工作。在AI领域有数年的研究经历。在UC Berkeley获得计算机科学博士学位，在清华大学获得硕士和本科学位。对两款流行的深度学习框架做过贡献：Caffe的作者，TensorFlow的作者之一。

　　工作经历：2016年2月从Google离职，加入Facebook，致力于前沿AI研究和平台开发。2013年12月到2016年2月在Google Brain担任研究科学家，致力于前沿的深度学习研究和工程，参与了ImgeNet2014比赛、移动端深度学习、Google下一代AI平台TensorFlow开发、基于深度学习的产品开发和产品咨询等。

　　（文，贾扬清/Peter Vajda）随着视频成为越来越流行的社交方式，我们希望为每个人提供最先进的创作工具来表现自己。我们最近开始在 Facebook 应用程序上测试一个新的创意效果相机，可以帮助人们即时把视频转换成艺术作品风格。这种技术被称为“风格转移”（style transfer）。它能从一种绘画风格中提取艺术性特质，例如梵高画的风格，并将其应用到其他图像和视频中。这种诡计在技术上难以实现的原因在于，它通常需要把内容发送到数据中心，然后在大型计算机服务器上进行处理。但现在，我们在移动设备上开发了一个新的深度学习平台，首次实现了实时的捕获、分析，和像素处理——这一最先进的技术只在手上就能实现。这个成熟的深度学习系统叫 Caffe2Go，它的框架现在已经嵌入我们的手机app中。通过把用于处理图像和视频的AI模型压缩100倍，我们能够在iOS和Android设备上高效运行各种深度神经网络。最终，我们能够为一些移动设备提供的AI推断所需时间不及1/20秒，也就是50毫秒——人眨一下眼睛需要1/3秒，也就是300毫秒。

　　这个相机中的风格转移工具是两种技术的结合：Caffe2go运行库和风格转移模型。由于我们的AI团队同时研究算法和大规模系统，他们开发的新模型完美实现了这两种追求，使风格转移既质量高又快速。这两种技术的结合能让你在举起手机拍摄视频时，感觉拿着梵高的画笔。

　　这项工作开始于三个月前，当时还没有人做这样的研究：将基于AI的风格转移技术视作一个创造性工具，让它在人们的移动设备上实时运行。跨产品、技术和研究团队的一群人参与进这个项目。Facebook AI 研究团队的 Justin Johnson 是有关该技术的一篇基础研究论文的作者，为这个项目做了一些前期研究。我们的应用机器学习团队一直致力于开发一个可以在移动设备上运行的AI平台。相机产品团队对用户的需求非常了解。还有另外许多人也为此作出了贡献，这些团队为在移动设备上运行高度优化的神经网络制作了一流的解决方案。

　　Caffe2Go：更轻便，更快

　　人工智能已经对计算机科学产生了深远的影响，但它大部分局限于大型数据中心，这些数据中心往往远离实际使用以AI为动力的服务的人。因此，任何标榜能“实时”用AI处理某物的技术仍然受到延迟的影响，因为数据必须发送到数据中心，以在GPU上运行。我们也认为让人们随身带着超级计算机是不切实际的，因此我们试图找到一种方法，让AI能在最无处不在的设备——智能手机上的CPU上工作。