京东成立探索研究院，打造产业数智化首个源头性科技高地； AI 论文：让机器像人类一样感知三维真实世界
开发者社区技术周刊又和大家见面了，让我们一起看看，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。
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京东成立探索研究院，打造产业数智化首个源头性科技高地
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微软确认正开发 CloudPC 服务：将你的 Win10 迁移到云端
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CNCF宣布etcd正式毕业！
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京东智能客服品牌焕新：“言犀”亮相2020京东JDD大会
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AI大型模拟计算比超算快200倍
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PHP 8.0 正式版发布，性能提升 10%
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课程学习以促进自然语言理解
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突破AI和机器理解的界限：学习重建和分割3D物体
技 术 要 闻
Industry News
1，京东成立探索研究院，打造产业数智化首个源头性科技高地
11月25日，JDDiscovery-2020京东全球科技探索者大会（JDD 2020）在京召开，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士宣布京东探索研究院（JD Explore）正式成立。研究院将集京东研发力量于一体，发挥长期主义和不断探索的技术精神，打造源头性科技高地。京东探索研究院还将着眼于加速技术成果在实际场景中的应用落地，以更好地服务实体经济发展。周伯文介绍，京东将坚持做有温度的技术，做符合人类价值观的技术，在世界舞台上展现一家中国科技公司的担当、风范。
2，微软确认正开发 CloudPC 服务：将你的 Win10 迁移到云端
3，CNCF宣布etcd正式毕业
专为云原生软件构建可持续生态系统的云原生计算基金会（CNCF）25日宣布，etcd项目已经正式毕业。etcd是一种分布式、高可靠性键值存储方案，旨在为分布式系统或机器集群存储需要访问的数据。从孵化初期一步步走向毕业，etcd凭借着不断提高的采用率、开放的治理、完善的功能成熟度以及对于社区、可持续性以及包容性的坚定承诺完成了整个成长蜕变。
4，京东智能客服品牌焕新：“言犀”亮相2020京东JDD大会
在11月25日召开的JDDiscovery-2020京东全球科技探索者大会上，京东智能客服品牌名称“言犀”正式发布。这款由京东智联云自主研发的智能情感客服系统，以交互为内核、科技为触手，打造出高情商、个性化、全链路的端到端智能客服解决方案，为客户实现“心有灵犀”般的客服体验。随着数字经济按钮的启动，“言犀”将全方位进入到商业组织的脉搏之中，助力传统企业走向数智转型的快车道。作为京东集团技术与服务的核心输出通道，京东智联云将持续发挥技术优势，为产业数智化转型升级带来更多可能，谱写数智未来新篇章。
5，AI大型模拟计算比超算快200倍
美国塞雷布拉斯系统公司基于有史以来最大芯片制造的专用人工智能（AI）计算机CS—1，在一场具有5亿个变量的模拟计算中，击败了世界排名第69的超级计算机。这项研究成果近日在世界超级计算大会SC20上进行了展示。研究表明，CS—1在解决燃煤电厂的燃烧问题时，其速度要比其模拟的真实火焰更快。塞雷布拉斯及其合作伙伴美国国家能源技术中心称，CS—1的完成速度要快于当今任何基于CPU或GPU的超级计算机。
6，PHP 8.0 正式版发布，性能提升 10%
11月27日消息，PHP 8.0 正式版现已正式开放下载。PHP 8.0 引入了 JIT编译器特性，同时加入多种新的语言功能，例如命名参数、联合类型、注解、Constructor Property Promotion、match 表达式、nullsafe 运算符以及对类型系统、错误处理和一致性的改进。PHP 8.0 版本最重大的特性非 JIT莫属。而 JIT引入过程也是命途多舛，在经过了 PHP 5 与 7 大版本系列（PHP 6 项目流产）更新，直到去年 3 月份才最终通过投票确认将进入 PHP 8。PHP 8.0 在性能上大约改进了 10%，通过 JIT 在综合基准测试中的性能提高到了 2.94，在某些特定的长期运行的应用程序中提高到 1.5–2。
学 术 前 沿
Academic News
1，课程学习以促进自然语言理解
随着预训练语言模型的巨大成功，预训练-微调范例现在无疑成为自然语言理解（NLU）任务的主要解决方案。在微调阶段，通常以完全随机的顺序引入目标任务数据并进行同等对待。但是，NLU任务中的示例在难度上可能相差很大，并且类似于人类学习过程，语言模型可以从易于理解的课程中受益。基于这种想法，本文提出了课程学习方法。通过交叉检查火车，能够区分简单示例和困难示例，并为语言模型安排课程。无需任何手动模型架构设计或使用外部数据，该课程学习方法在改进处理各种NLU任务方向取得了显着且普遍的绩效。
论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.542
2，突破AI和机器理解的界限：学习重建和分割3D物体
让机器拥有像人类一样感知 3D 物体和环境的能力，是人工智能领域的一项重要课题。本文详细解读了如何重建和分割 3D 物体，进而赋予机器感知 3D 环境的能力，突破了人工智能和机器理解的界限。赋予机器像人类一样感知三维真实世界的能力，这是人工智能领域的一个根本且长期存在的主题。
本文对理解三维环境的几何结构和语义这一主题展开了研究。与传统方法不同，作者通过在大规模真实世界的三维数据上训练的深度神经网络来学习通用和鲁棒表示，进而理解场景以及场景中的物体。总体而言，本文开发了一系列新型数据驱动算法，以实现机器感知到真实世界三维环境的目的。作者表示：「本文可以说是突破了人工智能和机器理解的界限。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.09582.pdf
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