雷鋒網獲悉，2月28日，受疫情影響，Facebook宣佈取消F8開發者現場大會，大會原計劃於5月5日至6日在加利福尼亞州聖何塞召開。
Facebook開發者平臺和項目總監Konstantinos Papamiltiadis在官網發表聲明稱：“這是個艱難的決定……但我們需要優先考慮開發合作伙伴、員工和幫助舉辦F8大會的每個人的健康和安全。”
這並非 F8 大會的第一次缺席，2009年、2012年 和 2013 年 Facebook 都沒有舉辦 F8 大會。不過，這次雖然因為疫情的不可抗力使線下活動未能成行，並不意味著 F8 就徹底失約了，他們決定採取現場主持、遠程直播的方式與開發者見面，具體參與方式也會在未來幾周公布。
新冠病毒的肆虐，已經讓Facebook取消了多次會展活動，比如原定於3月在舊金山舉行的全球營銷峰會，上週Facebook還宣佈退出3月份在舊金山舉行的遊戲開發者大會和PAX East遊戲展會。
AI開始登上舞臺
F8大會是Facebook 專為全球開發者舉辦的盛會，2020年是第十一屆。第一屆F8在 2007 年召開，其後每年一次。F8是Facebook每年最大的活動和最重要的宣傳窗口，去年的大會吸引了來自全球的5000多名開發者、從業者參加。F8基本流程就是扎克伯格的主題演講開場，話題一般都是怎麼酷炫怎麼來，包括人工智能、太陽能飛機、衛星等，然後由相關負責人發佈新產品，宣講新理念，秀一把技術實力。首屆 F8上，Facebook 就宣佈開發者的應用可以進駐信息流，還能向用戶推送通知，這被看作是 Facebook 生態開放的起點。
近幾年，AI也不斷成為F8大會的熱詞。在2016年30分鐘的主旨演講中，扎克伯格公佈了Facebook未來10年的發展路線圖。他表示，Facebook未來會專注於三項技術：連接性，人工智能和虛擬現實。在AI方面，Facebook邁出了重要一步——在前一年對開發者開放的Messenger平臺基礎上，新增聊天機器人功能。
然後第二年的F8上，Facebook推出了Messenger 2.0版本，整合M虛擬助手部分功能，提升聊天機器人的使用體驗；為了建立技術影響力，FB還發起了開發者論壇計劃（Developer Circles），對所有開發者免費開放，並且與IT培訓平臺Udacity合作定製培訓項目。
賈揚清
此外，這一年還有一個重量級發佈是Caffe2開源深度學習框架。Facebook AML實驗室的 Andrew Tullock和賈揚清（其時Title是Facebook AI平臺工程主管）上臺介紹了Caffe2輕巧、易用和可擴展的特性。
Caffe2是核心作者賈揚清博士在讀期間的作品Caffe的升級版，也是當時Facebook機器學習的核心技術之一。碼完代碼，賈揚清就把Caffe開源了，這是世界上第一個深度學習開源框架，谷歌的TensorFlow是2015年底才開源的，而這個框架，賈揚清也有份參與開發，2013年時他就在谷歌實習。
而這不是Facebook最早開源的深度學習框架，由 Yann LeCun領導的Facebook 人工智能研究院（FAIR）之前已經推出Torch，後來在2017年1月又推出了PyTorch。
FAIR和AML（applied machine learning，機器學習應用小組）是Facebook兩大分工不同的AI實驗室。前者偏向基礎研究，後者更關注落地。2018年1月，Yann LeCun卸任，兩大實驗室都由前IBM首席數據科學家Joaquin Candela負責。
知道這個背景，也就更好理解賈揚清曾在Hacker News發表的評論：“PyTorch適合於研究、實驗和特別的神經網絡，Caffe2偏向支持工業級應用，主要面向移動端……未來我們也將加強互操作性。”
AI 開源進程加快
2018、2019兩年F8 大會都因為數據洩露醜聞而蒙上一層灰色陰影，因此兩次大會上隱私都是非常重要話題，FB談到了不少如何改造 Messenger，Facebook 和 Instagram 的內容，2019年扎克伯格PPT上更是有一句話：未來是私密的（The future is private）。
當然，AI技術也依然是重頭戲。2018年F8 第二天，Facebook宣佈了好幾個AI開源項目的進展，包括PyTorch、ONNX、ResNext，以及新開源了PyTorch中的自然語言理解庫Translate、ELF OpenGo、一個打《星際爭霸》的AI，這些項目資料都可以同一年推出的“Facebook.ai”官方網站上找到。
其中最大的新聞要數將在未來數月內開源PyTorch 1.0 AI框架。賈揚清在知乎上將這一版本形容為“Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0”，也為前一月Caffe2和PyTorch突然合體的下一步作出瞭解釋。
值得一提的是，Caffe2和PyTorch合體沒進過什麼鋪墊，2018年4月1日，Caffe2通過GitHub宣佈已經將全部代碼併入PyTorch，這件事迅速成為深度學習圈一個重磅新聞。
當時Facebook表示，PyTorch 1.0結合了Caffe2和ONNX（開放式神經網絡交互系統）面向生產和PyTorch面向研究的特性。賈揚清的知乎回應提到，FAIR 當時有一半項目在使用PyTorch，產品線都在使用Caffe2，兩邊都有優化效率的動力。
PyTorch 1.0後來在2018年10月正式發佈。2019年F8大會上，Facebook更迭了Pytorch 1.1。除了平臺本身之外，Pythorch 去年還新增了許多新項目，比如BoTorch ，一個貝葉斯優化工具；CrypTen，一個保護隱私的 ML 框架；Captum，一個模型解釋和理解庫。
在Facebook AI產品陣列，ONNX是一個關鍵項目，它是一個深度學習模型的標準，可使深度學習模型在不同框架之間進行轉移，由Facebook和微軟在2017年9月聯手推出。據賈揚清所說，初版代碼也是他寫的，還幫助搭建了團隊。
2018年F8大會上，Facebook宣佈它會在升級後支持更多的工具，包括Core ML, 百度的PaddlePaddle, 高通的SNPE, Google的TensorFlow和微軟的Cognitive Toolkit等。
其時有評論認為，ONNX是一次眾公司組成聯盟對谷歌和它的TensorFlow的一次狙擊。截至2018年初，亞馬遜、AMD、ARM、華為、 IBM、英特爾、Qualcomm都已經支持ONNX。
但現實總是比想法更骨感。百度算法工程師mileistone當時評論說，聯盟裡的強者就像戰國時期的六國其實都有小九九，比如caffe2和亞馬遜的MXNet都不支持導出模型，而PyTorch不支持導入模型，還很難與TensorFlow“秦國”勢均力敵。
何愷明
ResNext 是深度殘餘網絡，核心作者是當時在微軟實習的何愷明及其同事，他們憑此在2015年的ImageNet圖像識別大賽中一鳴驚人，且獲得2016年CVPR最佳論文獎。2016年8月，何愷明加入FAIR繼續研究ResNext。F8大會時視頻行為識別模型Res 2+1宣佈開源，同時用於理解視頻的ResNext 3D模型也將在6月後開源。
2019年8月，何愷明團隊推出了ResNeXt-101模型，據稱，利用Instagram上的用戶標記圖片作為預訓練數據集，省去了人工標記數據的鉅額成本，而且使用中只需微調，性能即超越了ImageNet任務的SOTA水平。
田淵棟
在F8大會上，圍棋AI ELF OpenGo也宣佈開源訓練代碼，測試代碼及訓練出來的模型（224x20），核心作者田淵棟也是一個活躍在知乎上的一個大神，當時在知乎上寫說，“我們用兩千塊GPU訓練約兩到三週後得到的圍棋AI，基本上超過了強職業的水平。我們和韓國棋院合作進行了一次測試，給這個AI單卡每步50秒搜索時間（每步搜索8萬個局面），給人類棋手任意長時間思考，結果AI以14比0完勝。”
田淵棟現任Facebook 人工智能研究院研究員，重點研究深度強化學習及其應用、深度模型的理論分析等。他2013 年博士畢業於 CMU 機器人研究所，2013-2014 年在谷歌無人駕駛部門任研究員。
一年後的2019年2月，ELF OpenGo又有一波信息開源，FAIR 公佈了與它相關的最新功能與研究成果、Windows 平臺可執行版本，以及 ELF OpenGo 在 87000 場專業圍棋對弈當中的歸檔分析信息。
今天開源可以說是無處不在。當我們通過智能手機上網時，其實就使用了許多開源軟件，包括基於開源的操作系統（Linux，Darwin）、Web服務器和數據庫。秉持著交流分享的初心，AI研習社、雷鋒網和GMIC預計聯合推出以“AI+開源”為主的開發者峰會——「GMIC*AI源創全球開發者峰會（北京）」，我們計劃於4月29日在北京召開。
中國每2.3個人工智能學習者或工程師中就有一位使用過Pytorch。雷鋒網也已經向Pytorch的核心作者發出邀請，請他向中國開發者介紹Pytorch的技術特色和最新進展，與Google 、微軟、阿里、騰訊、百度、亞馬遜等企業的框架大神、核心開發者一起分享和探討人工智能框架的心路歷程和發展趨勢。
閱讀更多 雷鋒網 的文章
