Facebook 今天发布了一项新的服务器设计方案，名为 Big Basin，继承其人工智能训练系统 Big sur。这些使用 Nvidia 公司 GPU 的服务器将 AI 软件连接到大型培训网络，使脸谱网产品能够执行对象及面部识别、实时文本翻译以及描述和理解图像视频的内容等功能。
Facebook 表示，Big Basin 现在在学习模式中的训练强度比它的前身高了 30%。根据标准化的神经网络模型测试结果，它也可以通过 AI 系统大量的设置进行数据压缩，以提高本身近两倍的速度。
Facebook 计划在不久的将来向公众开放这个。根据公司的标准，将对数据中心的硬件和软件进行共享和合作，参与并帮助开放计算项目的建设。也就是说，一旦 Big Basin 在网上发布，任何人——甚至竞争公司的服务器设计专家很快都可以下载 Big Basin 的设计图。
对于 Facebook 来说，不会对 AI 系统训练工具进行保密是为了试图推动 AI 系统能力的发展。这不仅仅是为了推动技术的极限，即使 Facebook 公司是最大的投资在尖端技术领域和 AI 研究实验的机构之一。该公司在 AI 领域的巨额投入，是为了以消费者为中心，推动 live 视频的进步。“如果你登陆到 Facebook，有很大的可能会使用到我们某些类型的 AI 系统。”Kevin Lee 说。他是 Facebook 的一个技术项目经理，曾参与 Big Basin 项目和其他数据中心的创立。
举个例子，通过给朋友贴标签和将视频分类——包括实况直播——Facebook 就可能推动更多的用户上传视频并消费它。该公司还可以通过 AI 研究获得较大的社会影响力。Facebook 目前的 AI 算法还有一个关键功能，就是为盲人用户描述照片的内容。而就在上周，Facebook 宣布将使用人工智能驱动的模式识别软件，来识别处于困扰之中，需要心理健康业务的用户。让所有这些功能成为可能的原因，就是该公司持续投入金钱研发这种服务器——像 Big Basin，在他们推出新的公共产品之前进行系统训练。
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