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      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服务器。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。