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[導(dǎo)讀]去年小米上市前披露的招股書顯示,公司1.45萬名全職員工(目前接近2萬)中,研發(fā)人員占比達(dá)到38%。無疑,正是這些工程師們澆筑了小米產(chǎn)品茁壯成長的肥沃土壤。今天中午(2月19日),雷軍興奮地轉(zhuǎn)發(fā)了小米

去年小米上市前披露的招股書顯示,公司1.45萬名全職員工(目前接近2萬)中,研發(fā)人員占比達(dá)到38%。無疑,正是這些工程師們澆筑了小米產(chǎn)品茁壯成長的肥沃土壤。

今天中午(2月19日),雷軍興奮地轉(zhuǎn)發(fā)了小米團(tuán)隊(duì)最新出爐的論文,即在基于彈性搜索在圖像超分辨率問題取得新突破,且模型已經(jīng)開源,雷軍表示成果“令人震驚”,他還向小米AI團(tuán)隊(duì)表示祝賀。

根據(jù)PaperWeekly的摘要介紹,“這篇開源論文屬于目前很火的AutoML Neural Architecture Search。具體來說,在相當(dāng)?shù)腇LOPS下生成了多個模型,結(jié)果完勝ECCV 2018明星模型CARNM(乘加數(shù)參數(shù)數(shù)量少,PNSR/SSIM指標(biāo)高,文中稱dominate),這應(yīng)該是截止至2018年可比FLOPS約束下的SOTA(涵蓋ICCV 2017和CVPR2018)。而達(dá)到這樣的效果,論文基于一臺V100用了不到3天時間。

此外,論文還給出了幾個前向模型。要知道上一篇論文中他們初步結(jié)果是擊敗CVPR 2016,才半個月時間就提升這么大,這也進(jìn)一步驗(yàn)證了Automl NAS技術(shù)的強(qiáng)大和可怕。需要指出的是,該項(xiàng)技術(shù)具有一定的普適性,理論上可以應(yīng)用于任何監(jiān)督學(xué)習(xí),值得關(guān)注和學(xué)習(xí)。”

與網(wǎng)友評論互動中,雷軍還指出“現(xiàn)在相機(jī)技術(shù)高度依賴人工智能圖像技術(shù)的進(jìn)步!”不難猜測,這些前沿性的科學(xué)研究將會對未來小米的軟硬件產(chǎn)品助力。

資料顯示,小米2017年的研發(fā)費(fèi)用為32億元。

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