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深度长文:人工智能“飞轮”重塑亚马逊_寰球热门_云掌财经不能继

2018-02-02 13:46

原题目:深度长文:人工智能“飞轮”重塑亚马逊

编者按:很多人都在谈人工智能,但到底该怎么利用人工智能?近年来,亚马逊一直在用人工智能重塑自己,它的过程可以给任何一个想要利用人工智能的公司与团队带来启示。《连线》杂志发表了一篇文章,先容了人工智能重塑亚马逊的过程。文章由36氪编译。

2014年初,Srikanth Thirumalai找到亚马逊 CEO 杰夫 ?贝索斯。Thirumalai是一名计算机科学家,2005年从IBM离任后就一直领导着亚马逊的推荐团队,他将要提出一个全范畴的新规划,将人工智能的最新进展整合到他的部门中。

他带着一个六页纸的文档。良久以前,贝佐斯就发布,向他提出新产品和服务的筹划书必须限度在这一规模内,而且还得包括一个描述产品、服务或方案的消息稿。现在,贝佐斯想要把亚马逊变成一个人工智能重镇。在公司成立早期,亚马逊就在产品推荐中使用了人工智能技术。但最近几年,这一领域呈现了一场革命,机器学习变得更有效了,尤其是在深度学习,直接带动了计算机视觉,语音和天然语言处置等方面获得了巨大的提高。

在这个十年的早期,亚马逊还不明显天时用这些上风,但它意识到这是一个急切的需要。这个时期最主要的风口将会是人工智能,谷歌、Facebook、苹果和微软都投入了宏大的资源,亚马逊却落在了后面。“我们会问每一个团队的引导者这样一个问题??‘你将如何应用这些技术,并将它们整合到你的业务中?’”亚马逊设备和服务副总裁大卫?斯利特(David Limp)说。

Thirumalai把这一点紧紧地记在了心底,他找到贝佐斯,向他提出了如何更加积极地利用机器学习的建议。但他认为,彻底重塑现有的系统危险可能太大,但经由20年的调剂,机器学习已经在图像和语音识别这两个不相干的领域施展了最好的后果。“还没有人真正将深度学习应用到推荐问题上,”他说。“所以这需要我们对自己的信念有一个奔腾。”Thirumalai还没有完整预备好??但是贝佐斯想要他做更多,Thirumalai分享了他的更激进的挑选??利用深度学习来改进推荐的工作方式。这需要他的团队去控制还不存在的技巧,开发没有被创造出来的工具,以及研究没有人想到的算法。贝佐斯非常爱好这个取舍。然后,Thirumalai重写了他的新闻稿,并开始了工作。

Srikanth Thirumalai,亚马逊搜索业务副总裁,负责用进步的机器学习来改进亚马逊软件的领导者之一。

Thirumalai只是几年前带着6页文档找到贝索斯高管中的一位,他们负责不同的产品,服务不同的客户群体。但每个人根本上都想到了和Thirumalai差未几的办法:用先进的机器学习技术改造亚马逊的一部分业务。其中有些人提出重塑当前的业务项目,比如公司的机器人技术和大数据中心业务??亚马逊网络服务(Amazon Web Services)。有一些人则提出了创建全新的业务,比如一个基于语音的家用电器,最后演化成了Echo。

这些转变产生的影响远远超越了单个项目标范围。Thirumalai说,在他开会的时候,会把亚马逊的人工智强人才隔分开来。“我们可能会争辩,可能会交换,但我们不会彼此分享太多的进展,因为这些教训并不能简略或者直接嫁接,”他说。他们是浩瀚的工程大陆中的人工智能岛,用机器学习来彻底改革公司的努力改变了这所有。

尽管这些团队都比拟崇尚亚马逊的“单线程”团队文化,但在发展人工智能的关头,他们走向了配合。一些科学家解决了一些辣手的问题,并跟其他的团队分享了本人的解决计划。全部公司里,人工智能岛之间开始建立了接洽。跟着亚马逊对人工智能方面的名目野心一直增大,其面临的挑衅也越来越庞杂,从而为其吸引了顶尖的人才,尤其是那些盼望看到自己的工作可能发生实际影响的人,这填补了亚马逊在纯研讨方面的缺口。由于亚马逊始终遵守着以客户服务为导向的公司文化。

亚马逊喜欢用“飞轮”(flywheel)这个词来形容它宏大业务的各个部分是如何作为一个永念头来运作的。它现在有了一个强大的人工智能飞轮,作为公司的一部分,机器学习的创新为其他团队的努力提供了动力,而其他团队则可以开发产品或提供服务来影响另外的团队,甚至是整个公司。此外,将机器学习平台作为付费服务提供应外部人士,这让这项工作自身变得有利可图??在某些情况下,还可以获取更多的数据来进一步进步技术程度。

亚马逊从一个深度学习的跟随者成为了主导者,这背地需要大量的六页纸文档项目。这种改变的成果可以在整个公司中看到??包含目前在一个全新的机器学习基本上运行的推举系统。亚马逊能够更加准确地提议你接下来应当浏览什么,你应该在购物清单上增加什么商品,以及你今晚可能会想看什么片子。今年,Thirumalai开始了一项新的工作??主管亚马逊搜寻,他盘算用深度学习来改造这个服务的各个方面。

“如果你在七八年前问我,亚马逊在人工智能领域的影响力有多大,我可能会说,‘他们什么都不是,’”华盛顿大学计算机科学传授Pedro Domingos说。“但他们一直都在努力发展,现在已经成为了一股不可疏忽的力气。”

Alexa效应

亚马逊进军人工智能领域的旗舰产品是其独立的智能音箱Echo,以及为其提供能源的Alexa语音平台。这些项目同样来自于一份六页纸文档,在2011年提交给了贝佐斯。其中一名参加者是一位名叫Al Lindsay的高管,他从2004年起就参加了亚马逊,他被请求离开当时正在领导的 Prime tech 团队, 帮助完成一些全新的东西。“一种低本钱、无处不在的计算机,它的所有‘大脑’都在云端,你可以通过语音与它互动??你跟它谈话,它会跟你说话。”这就是当初他对Echo的描写。

但是想要建立这样的一个系统,也就是说想要实现科幻小说《星际迷航》中那台健谈的计算机,需要有人工智能能力,这恰是亚马逊所缺乏的。更蹩脚的是,在很少能够建立这样系统的专家中,基本上没有人乐意为亚马逊工作。谷歌和Facebook正在争抢该领域的顶尖人才。“我们是弱者,”现在是副总裁的Lindsay说。

亚马逊Alexa引擎副总裁Al Lindsay表示,亚马逊在试图招募人工智能专家来设计和搭建语音平台时处于劣势。

“亚马逊的形象有点糟糕,他们一直对那些研究型的人才不太友爱,”华盛顿大学教授Domingos说,亚马逊对客户的高度关注,以及的文化气氛,与学术界的格协调竞争对手提供的轻松待遇并不一致。“在谷歌,你是被放纵的,”Domingos说。“但在亚马逊并不一样。”更糟糕的是,亚马逊还有这样的一个名声??它是一个将创新工作置于企业秘密之下的地方。2014年,机器学习领域的顶级专家之一Yann LeCun,在一次内部会议上向亚马逊的科学家们做了一次演讲。他在被邀请加入这个报告的时候,他收到了一份领导Facebook研究团队的offer,但他仍是去了。正如他现在所描述的那样,他在一个大概600人的礼堂里演讲,然后被领进了一个会议室,一个接一个的小组进去向他发问。但是当他问他们问题时, 他们都没有回答。 这让LeCun对亚马逊失去了兴趣,从而选择了Facebook,部分起因在于Facebook批准开源其人工智能团队的大部分工作。

因为亚马逊缺少人才,它利用自己雄厚的财力来收购有技术特长的公司。“在开发Alexa的早期,我们收购了很多公司,”Limp说。2011年9月,亚马逊收购了Yap,这是一家语音文本公司,善于将书面语转化为书面语言。2012年1月,收购了英国剑桥的Evi公司,该公司的软件可以像Siri那样响应语音恳求。2013年1月,收购了一家专门从事文本转语音业务的波兰公司Ivona,该公司提供的技术可以使Echo能够进行对话。

然而亚马逊的保密文明妨碍了它吸引顶尖人才的尽力。其中一个潜在招募对象是Alex Smola,他是这个范畴的超级明星,曾在雅虎和谷歌工作过。“他确切是深度学习领域的教父之一,”亚马逊网络服务公司的深度学习跟人工智能的总经理Matt Wood说。(谷歌学术上对于Smola作品的援用有超过9万次。)亚马逊的高管们甚至不会向他或其余候选人流露他们将会做什么。Smola谢绝了这个提议,而是抉择在卡内基梅隆大学负责树立一个试验室。

Alexa的总监Alexa Sarikaya和亚马逊Alexa引擎的副总裁Al Lindsay,不仅创建了智能音箱的Echo,还致力于为其他公司的产品提供语音服务。

“在我们发布产品之前,一直都是戗风而行,”Lindsay说。“他们会说,‘我为什么要去亚马逊工作??我对那些卖给人们的产品不感兴致!’”

但亚马逊在一个方面确实有吸引力。因为亚马逊一直都遵循着先写新闻稿再开发产品的习惯,良多时候这些新闻稿里面有许多艰苦的问题,这些难题的问题对一些有野心的科学家来说,是具备致命吸引力的。特殊是想要在语音领域有所建树,必需要有一种对话式的人工智能技术,比如具备唤醒词(“嗨,Alexa!”),能够识别并理解命令,提供公道的答案等等,这些技术在当时都还不存在。

即使这个项目没有太多的开发细节,也引起了Rohit Prasad的兴趣,他是一位受人尊重的语音识别科学家。(亚马逊让他在自己的故乡建立了一个团队,这也对他有帮助。)他认为亚马逊缺乏专业知识是一个特点,而不是缺点。 "这里是一块待开辟的土地,"他说。 "谷歌和微软多年来一直致力于语音技术的研究。 在亚马逊,我们可以白手起家,解决困难。”2013年,他加入了Alexa的项目。“这款设备还处于一种硬件阶段,想要在语音方面有所建树还为时尚早,”他表示。

Echo中最棘手的局部是一种被称为远场语音辨认的技术,它波及到识别并理解与麦克风坚持必定距离的语音指令,即便这些指令会受到环境噪音或其他声音的影响。一个很有挑战性的因素是,这款设备不能挥霍太多时光去思考你说的话。它必需把音频发送到云端,并敏捷给出一个答案,让人感到像是在谈话。构建一个可以在嘈杂的环境中懂得指令,并给出响应的机器学习系统需要大批的数据。亚马逊从哪里得到这些数据也是一个无比棘手的事件。

现在,各种各样的亚马逊设备和第三方产品都使用了Alexa语音服务。通过Alexa收集的数占有助于改进系统。

远场技术以前就存在了,Limp 说。但“它在三叉戟潜艇的鼻锥上,要破费十亿美元。”亚马逊试图将其装置在一个可以放在厨房柜台上的设备上,而且它必须足够廉价,让花费者能够买得起这样一款离奇的小玩意。“我的团队中有90%的人以为这是不可能的,”Prasad说。“在亚马逊外,我们有一个技术征询委员会??我们没有告知他们我们在做什么,但他们说,‘不论你做什么,都不要去碰远场识别!‘”

Prasad的阅历给了他信心,让他相信这是可以实现的。但是,亚马逊并没有一个能够将机器学习应用于产品开发的系统。“我们有一些科学家在研究深度学习,但我们没有足够的基础设施来出产,”他说。好新闻是,所有的零部件都在亚马逊系统内??一个无可比拟的云服务,装有GPU的数据中心来处理机器学习算法,还有那些知道如何像“火球”一样挪动数据的工程师。

他的团队利用这些整机创建了一个平台,这个平台本身就是一笔可贵的资产,超出了它为Echo提供动力的价值。“一旦我们将 Echo 开发成一个远场语音识别设备,我们就看到了做更大事情的机遇??我们可以将Alexa的范围扩展到语音服务,”Alexa高等首席科学家Spyros Matsoukas说。他们扩大Alexa的一种直接方式是允许第三方开发者创建他们自己的“语音技术迷你应用程序”??被称为“技能”,能在Echo上运行。但这仅仅只是个开始。

亚马逊公司的资深首席科学家Spyros Matsoukas将Alexa变成了一股气力,它可以增强亚马逊的人工智能文化。

通过在Echo之外推出Alexa,亚马逊开始凝集起来了一种人工智能文化。公司的团队开始意识到,Alexa也可认为其宠物项目提供有用的语音服务。

“只管我们对“单线程”所有权上十分器重,但所有的数据和技巧都会集在一起。”Prasad说。亚马逊的其他产品也开端整合到了Alexa中:当你应用Alexa的装备时,你可以拜访亚马逊音乐、Prime视频和其他服务等等。而后,这项技术开始在亚马逊其他领域传播开来。“一旦咱们领有了基础的语音才能,我们就能够将它带到非Alexa的产品中,比方Fire TV、语音购物、以及终极的AWS中,”Lindsay说道。

亚马逊内部的人工岛之间的间隔越来越近了。

增进亚马逊转型的另一个症结环节是,一旦有数百万客户(亚马逊不愿泄漏详细数目)开始使用Echo,或者是使用其他基于Alexa设备,就象征着它已经进入了这个领域。亚马逊开始积累大量的数据??很可能是所有谈话驱动设备中最大的交互聚集。这些数据对潜在的雇佣者来说是一个强大的引诱。忽然间,亚马逊迅速成为了那些令人垂涎的机器学习专家们想要工作的地方。"让 Alexa 对我如此有吸引力的原因之一是, 一旦你在市场上有了一个设备, 你就有了反馈的资源,不仅是用户的反馈数据,还有那些对改良一切都至关重要的实际数据??尤其是底层平台。”去年加入亚马逊的机器学习副总裁 Ravi Jain 说。

因而,随着越来越多的人使用Alexa,亚马逊失掉的信息不仅能够使系统机能更好,而且还强化了它自己的机器学习工具和平台??并使其成为机器学习科学家的一个热点目的地。

飞轮开始旋转。

更聪慧的云

2014年,亚马逊开始向Prime客户销售Echo。同年,Swami Sivasubramanian开始着迷于机器学习。

当时负责治理 AWS 数据库和剖析业务的 Sivasubramanian 当时正在印度进内行庭旅行, 因为时差综合症,他发明自己深夜在电脑前摆弄谷歌的 Tensorflow 和Café等工具, 这是 Facebook 和很多学术界专家青眼的机器学习框架。 他的论断是,将这些工具与亚马逊的云服务联合起来可能产生伟大的价值。他认为,通过使云计算中的机器学习算法变得更轻易,公司可能会发掘出潜在的需求脉络。“我们每个月都会为数百万的开发者提供服务,”他说。“大多数人不是麻省理工学院的教学,而是没有机器学习背景的开发者。”

亚马逊人工智能副总裁斯Swami Sivasubramanian,是首批意识到将人工智能工具集成到公司云服务中,将会产生商业价值的人之一。

他带着史诗般的六页纸文档去找到了杰夫?贝佐斯。在某种水平上,它是为 AWS 增添机器学习服务的蓝图。但是,Sivasubramanian认为这存在更辽阔的远景:AWS将会成为整个技术领域机器学习运动的中央。

从某种意思上来说,向成千上万的亚马逊云用户提供机器学习是不可防止的。“当我们第一次整合AWS最初的贸易打算时,我们的义务是采取只有少数资金充分的组织才干取得的技术,并使之尽可能普遍地散布,”AWS机器学习经理Wood说。“我们在计算、存储、分析和数据库方面已经胜利地做到了这一点??我们在机器学习方面也采用了同样的方式。”更简单的是,AWS团队可以鉴戒公司其他团队积聚的经验。

AWS在2015年首次推出“亚马逊机器学习”,许可像C-Span这样的客户建立一个私家的面部列表,Wood说。Zillow用它来估算房价。Pinterest将其用于视觉搜索。多少家自主驾驶创业公司正在利用AWS机器学习技术,通过数百万英里的模仿途径测试来改良产品。

2016年,AWS发布了新的机器学习服务,更直接地借鉴了Alexa的立异??一种名为Polly的文本到语音的组件,以及一种名为Lex的做作语言处理引擎。这些产品让AWS的客户??从Pinterest和Netflix这样的巨头到小型创业公司??都可以建立自己的迷你“Alexas”。

第三个涉及视觉的服务Rekognition,借鉴了Prime Photos所做的工作,这是亚马逊一个绝对不太闻名的群体,他们试图和谷歌、Facebook和苹果等照片产品一样,在照片识别领域实现同样的深度学习魔法。

这些机器学习服务既是强盛的收入起源,也是亚马逊的人工智能飞轮的要害,因为像美国国度航空航天局和美国橄榄球同盟这样不同的客户都在花钱让他们的机器从亚马逊上学习。随着企业在AWS中建立起重要的机器学习工具,他们最后转向与亚马逊竞争的云盘算业务的可能性变得微不足道。(对不起,谷歌、微软或IBM。)

比如Infor,这家为企业客户创建商业应用程序的公司估值已经到达了数十亿美元。它最近发布了一款名为Coleman的新应用,它允许客户主动处理各种流程,分析性能,并通过对话界面与数据交互。它没有从头开始构建自己的机器人,而是使用AWS的Lex技术。“无论怎么,亚马逊都已经做出来了,我们为什么要花时间在这上面呢?我们懂得我们的客户,我们可以使之实用于他们,”Infor的高级副总裁Massimo Capoccia说。

AWS在以太网上的主导地位,也使其在策略上比竞争对手更有优势,尤其是谷歌,后者曾生机利用其机器学习的领导位置,在云计算领域遇上AWS。是的,谷歌可能会在其服务器上为客户提供超快的、机器学习优化的芯片。但是,在AWS上的公司可以更容易地与使用雷同服务的公司进行交互,并向它们销售产品。“这就像Willie Sutton所说的,他之所以抢劫银行,是因为那是钱的来源,”DigitalGlobe的首席技术官Walter Scott谈到了他的公司为什么使用亚马逊的技术。“我们使用AWS进行机器学习,因为这是我们的客户所在的地方。”

去年11月,在AWS re:Invent大会上,亚马逊为其客户推出了一个更全面的机器学习产品:SageMaker,一个成熟且超级易用的平台。它的创造者之一就是Alex Smola,这位机器学习领域的超级巨星,在五年前拒绝了亚马逊。当Smola决议重返业界时,他想要帮助创建壮大的工具,让日常软件开发职员能够使用机器学习。所以他去了一个他感到他会产生最大影响的地方。“亚马逊太好了,不能错过,”他说。“你可以写一篇关于某件事的论文,但如果你不构建它,就没有人会使用你的美丽算法。”

当Smola告诉Sivasubramanian,将机器学习传布给数百万人的工具比再发表一篇论文更重要的时候,他得到了一个惊喜的答复。“你也可以发表你的论文!”Sivasubramanian说。是的,亚马逊当初在容许科学家发表文章方面更加自在。 “这不仅有助于招募顶尖人才,也为亚马逊的研究供给了可见性。”Spyros Matsoukas说,他辅助制订了更为开放的领导方针。

现在还不晓得AWS的数百万用户是否会开始使用SageMaker,来将机器学习植入到他们的产品中。但是,每一个客户都会发现,自己在亚马逊的机器学习服务提供商身上投入了大量资金。此外,该平台还非常成熟,甚至包括Alexa团队在内的亚马逊内部的人工智能团队也表示,他们打算使用与外部人士相同的工具集??成为SageMaker的客户。他们信任,通过为他们的项目打下基础,可以让他们专一于更复杂的算法任务,从而为他们节俭大量的工作。

即使只有AWS的一部门客户使用了SageMaker,亚马逊也会发现自己拥有大量关于其系统运行情形的数据(当然,不包括客户对自己的保密信息)。这将带来更好的算法。更好的平台。更多的客户。飞轮在高速运行。

人工智能无处不在

随着机器学习的全面到位,亚马逊的人工智能技术现在已经遍布了它的许多团队??这让贝佐斯觉得异常满足。固然亚马逊没有人工智能核心,但有一个部分专门负责机器学习的遍及和支撑,还有一些运用研究将新科学引入到公司的项目中。中心机器学习小组由 Ralf Herbrich 领导,他曾在微软的必应团队工作过,之后在Facebook工作了一年,在2012年被亚马逊挖走。“在公司内部有一个占有这个社区的处所是很重要的。”他说。(当然,这个项目也来自于贝索斯同意的六页纸文档项目。)

他的部分职责包括培养亚马逊疾速增加的机器学习文化。因为该公司以客户为中心的方法??解决问题而不是进行“蓝天研究”??亚马逊的高管们确实否认,他们的应聘工作将老是偏向于那些对建设事物感兴趣的人,而不是那些寻求科学冲破的人。Facebook的LeCun则用另一种方式说:"不领导知识分子先锋, 你可以做得很好。"

不外,亚马逊正在效仿Facebook和谷歌,培训员工适应人工智能。它开设了关于机器学习策略的内部课程。主办了一系列内部专家的座谈会。从2013年开始,该公司每年4月都会在其总部举行一次内部机器学习会议。“刚开始的时候,亚马逊机器学习会议只有几百人,现在已经有几千人了,”Herbrich说。亚马逊的一位高管表现,如果它变得更大,就不应该将其称为“亚马逊机器学习事件”,那么它应该被称为“亚马逊”。

Herbrich的团队持续尝试着将机器学习推动到公司的每一个角落。例如,履约团队愿望想要更好地猜测八个可能的盒子大小中的哪一个应该与客户订单一起使用,所以他们向 Herbrich 的团队追求赞助。

“这个团队不需要自己的科学家团队,但它需要这些算法,并且需要能够很容易地使用它们,”他说。在另一个例子中, David Limp 指出了亚马逊预测多少客户可能购置新产品的转变。 “我已经在消费电子领域工作了30年,其中有25%是通过人类的判定、电子表格和一些魔术贴球和飞镖来完成的,”他说。“自从我们在预测中开始使用机器学习以来,我们的过错率显著降落。”

尽管如斯, Herbrich 的团队有时也会将尖端迷信利用到一个问题上,001kjcom开奖直播现场。该公司的食物杂货配送服务Amazon Fresh已经经营了10年,但它须要一种更好的方法来评估生果和蔬菜的品质??人类的速度太慢,而且前后抵触。他在柏林的团队建破了传感器装载的硬件和新的算法,补充了体系无奈触摸和嗅出食品的能力。“三年后,我们将会出一个原型,我们可以比以前更牢靠地断定质量。”他说。

当然,这样的先进可以浸透到亚马逊的整个生态系统中。就拿亚马逊最近向大众开放的亚马逊Go来说,它是一家以深度学习为动力的无收银员杂货店。“作为AWS的客户,我们从中受益很多,”亚马逊Go技术副总裁Dilip Kumar说。“但AWS也是一个受益者。”他举了一个例子,亚马逊Go有一个奇特的系统,有数百台摄像头来收集数据,追踪顾客的购物活动。他团队的翻新为AWS服务Kinesis提供了帮助,该服务答应用户将多个设备的视频传输到Amazon云,在那里他们可以处理它,分析它,并使用它来进一步改进他们的机器学习算法。

即使亚马逊的服务还没有使用自家公司的机器学习平台,它也可以成为这个进程的踊跃介入者。亚马逊的Prime Air无人机送货服务仍处于原型阶段,它必须独自构建人工智能,因为无人驾驶飞机无法依附云端来进行衔接。但它依然从飞轮中获得巨大收益,既从公司的其他团队吸取常识,又能搞明白该使用什么工具。“我们认为这是一个菜单??每个人都在分享他们的菜肴,”Prime Air的副总裁Gur Kimchi 说。他预计,他的团队最终将拥有自己的厚味菜单。“我们正在学习的课程以及我们在Prime Air项目中解决的问题,确定会引起亚马逊其他团队的兴趣,”他说。

事实上,它仿佛已经在产生了。“假如有人在公司的某个部门看到一张图片,好比Prime Air或亚马逊Go,他们会学到一些货色并创立了一个算法,他们会和公司里的其别人念叨这个问题,”亚马逊机器人公司的首席科学家Beth Marcus说。“所以我的团队中有人可以用它来实现一些事情。”

亚马逊机器人公司的首席科学家Beth Marcus看到了与公司日益强大的人工智能专家协作的利益。

一个以产品为中央的公司是否有可能超出那些拥有“深度学习”超级明星的竞争对手?亚马逊正在为此做筹备。“尽管他们在追赶,但他们宣布的产品发布令人难以相信,”艾伦人工智能研究所的首席履行官Oren Etzioni说。“他们是一家世界级的公司,他们发明了世界级的人工智能产品。”

飞轮一直在旋转,还有许多的六页纸文档仍在酝酿之中。这将会为其带来更多的数据,更多的客户,更好的平台,以及更多的人才。

如果你问Alexa,“亚马逊在人工智能领域的表示如何?”

你猜谜底是什么?杰夫?贝佐斯的笑声。

原文链接:https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/

编译组出品。编纂:郝鹏程
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