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。

　　8.

　　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，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，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。

　　2016年 12月 5日，DeepMind 宣布将其AI 核心平台 DeepMind Lab 开源。DeepMind 实验室把全部代码上传至 Github，供研究人员和开发者进行实验和研究。DeepMind Lab 这一平台将几个不同的 AI 研究领域整合至一个环境下，方便研究人员测试AI 智能体导航、记忆和3D成像等能力。值得一提的是，这些代码也包括 AlphaGO 的代码，谷歌希望以此增加 AI 能力的开放性，让更多开发者参与 AI 研究，观察其他开发者是否能够挑战并打破 DeepMind 现在的纪录。

　　Facebook 开源：贯彻理念

　　1. Facebook 开源围棋引擎 DarkForest

　　6 个月前，Facebook 将其围棋引擎 DarkForest 开源。现在训练代码已经全部发布。Github 链接：https://github.com/facebookresearch/darkforestGo。

　　2.

　　2016 年 8 月19日，Facebook AI 实验室（FAIR）宣布开源文本分析工具 fastText。fastText 既可以用于文本分类，又能用于学习词汇向量表征。在文本分类的准确率上与一些常用的深度学习工具不相上下，但是在时间上却快很多——模型训练时间从几天减少到几秒。除了文本分类，fastText 也能被用于学习词语的向量表征，Facebook 称 fastText 比常用的 Word2vec 等最先进的词态表征工具表现都要好得多。

　　3.

　　2016 年 8 月 26日，Facebook 宣布开源计算机视觉系统 deepmask，称该系统能“从像素水平理解物体”，Facebook 希望开源能加速计算机视觉的发展。不过，Facebook 并没有在自家产品中使用这些工具，像这样落实到具体应用前就开源，跟通常所说的“开源”有些不同。对此，Facebook 人工智能团队 FAIR 的负责人 Yann LeCun 曾表示，正是因为 FAIR 做基础的、不受制于公司短期效益的研究，才能真正推进人工智能技术发展。

　　4.

　　2016 年 9 月 27日，Facebook 宣布开放 AI 训练和测试环境 CommAI-env，可以用任何编程语言设置智能体。据介绍，CommAI-env 这个平台用于训练和评估 AI 系统，尤其是注重沟通和学习的 AI 系统。与用强化学习从玩游戏到下围棋都能做的 OpenAI Gym 不同，Facebook 的 CommAI-env 侧重基于沟通的训练和测试，这也是为了鼓励开发人员更好地打造能够沟通和学习的人工智能，呼应该公司的十年规划。Facebook 还表示，CommAI-env 会持续更新，并在成熟后举办竞赛推进 AI 的开发。

　　在AI 测试环境方面，Facebook 还开源了 CommNet，这是一个让基于神经网络的代理更好交互、实现合作而研发的模型，与 CommAI-env 配套。，在深度学习环境 Torch 与星际争霸之间搭起了桥梁，方便研究人员使用控制器，编写能够玩星际争霸游戏的智能代理。

　　2016 年 11月 8日，Caffe作者、Facebook 研究员贾扬清在官方网站上发文介绍了新的机器学习框架 Caffe2go，并表示在接下来的几个月将其部分开源。Caffe2go 规模更小，训练速度更快，对计算性能要求较低，atv，在手机上就行运行，已经成为 Facebook 机器学习的核心技术。

　　OpenAI

　　1.