快讯：Facebook声称其人工智能可以使用X射线预测COVID

另一个优步分拆正在进行中。据知情人士透露，Postmates X 是 Uber 去年以 26.5 亿美元收购的按需交付创业公司的机器人部门。该初创公司被称为 ServeRobotics，这是对由 Postmates X 开发和驾驶的黄色和黑色装饰的自动人行道送货机器人的致意。近日与 Pink Dot Stores 合作在西好莱坞送货的 Serve 机器人可能是该新创业公司的核心。

2.Facebook 声称其人工智能可以使用 X 射线预测 COVID-19 的结果

Facebook 和纽约大学的研究人员声称已经开发了三种机器学习模型，可以帮助医生预测 COVID-19 患者的病情可能如何发展。这些开源模型都只需要 X 射线序列，表面上可以预测患者提前至少四天恶化，并预测患者可能需要的补充氧气量（如果有）。与此前 COVID-19 研究有所不同的是，Facebook 和 NYU 所采用的方法试图预测长期的临床轨迹。斯坦福大学，西奈山大学和电子病历供应商Epic 和 Cerner 已经开发出可以为患者死亡或需要呼吸机的机会提供风险评分的模型，但是很少（如果有的话）可以通过一次扫描或电子病历做出这些预测。

3.昆山启动智能制造专项推进工程

据悉，昆山今年将继续大力推动产业智能化改造和数字化转型，启动智能制造专项推进工程，将实施改造项目1000项，新增省星级上云企业100家、苏州市级以上智能制造示范试点项目30项，培育入库企业1200家以上。

4.亚马逊首次开放 Alexa AI 技术帮助汽车制造商定制虚拟助手

亚马逊现在将为第三方公司提供访问核心人工智能的空前特权，这是其 Alexa 数字助手的基础，这是该公司的 AI 平台的首创。尽管亚马逊允许公司为 Alexa 建立技能并允许几乎任何消费电子设备制造商将 Alexa 集成到兼容产品中，但该电子商务巨头尚未许可将基础 AI 技术用于其他类似助手的产品中。亚马逊称其为新产品 Alexa CustomAssistant，并且开始时侧重于汽车市场。亚马逊这样做不仅允许汽车制造商，而且允许任何需要数字语音助手的公司都可以更好地控制软件体验。这将使公司能够创建自己的唤醒词以及自定义的语音和功能。

5.面向被截肢者直观假体控制的生物电神经接口

近日，来自明尼苏达大学，德克萨斯大学西南医学中心，Nerves Incorporated 以及 Fasikl Incorporated 发表了一篇名为「面向被截肢者直观假体控制的生物电神经接口」的新研究。以下是该研究的完整摘要分享—尽管具有独立致动的手指的假手已经可以买到，但是最新的人机界面（HMI）仅允许控制有限的抓握模式，这不能使截肢者的日常活动得到足够的改善，使主动修复体有用。在这里，研究人员提出了一个技术平台，该平台结合了完全集成的生物电子学，植入式束内微电极和基于深度学习的人工智能，可通过利用复杂的周围神经运动控制信号来促进这座缺失的桥梁。

6.Nayya 获 1100 万美元 A 轮融资 用 AI指导员工健康福利决策

保险福利管理平台 Nayya 今天宣布已完成由 Felicis Ventures 领投的 1100 万美元 A 轮融资。Nayya说，这些资金将用于寻求新的人才和客户的产品研发。根据 IT 公司 Jellyvision 委托发布的一份报告，员工经常会对健康福利的选择过程感到困惑。几乎一半（49％）的人表示，对他们而言，做出健康保险决定始终「压力很大」，而 41％的人认为公司的公开招聘流程中对福利的描述「极其令人困惑」，而 20％的人为他们做出的福利选择感到遗憾。Sina Chehrazi 和 Akash Magoon 于 2019 年共同创立了 Nayya，以应对其中一些健康计划挑战。对于签署了 Nayya 的公司的员工，该平台提供了针对医疗、辅助和自愿或工地计划选择的个性化建议，并将风险因素考虑在内以提供见解。

7.Salesforce 研究人员发布了框架来测试 NLP 模型的鲁棒性

在自然语言处理（NLP）这一机器学习子领域中，鲁棒性测试是一个例外，而非常规。鉴于以往研究表明许多NLP 模型会利用虚假连接来抑制特定测试之外的性能，这一指标显得尤其有问题。一份报告发现，NLP 模型给出的答案的 60％至 70％嵌入了基准培训集中的某个位置，这表明模型通常只是记住答案。另一项研究（对 3000 多篇 AI 论文的摘要进行分析）发现，用于对 AI 和机器学习模型进行基准测试的指标往往不一致，被不规则地跟踪，并且信息不多。这激励了 Salesforce 的高级研究科学家 Nazneen Rajani（该公司的 NLP 小组负责人）创建了一个生态系统，用于对机器学习模型进行鲁棒性评估。Rajani与斯坦福大学计算机科学副教授 ChristopherRé和北卡罗来纳大学教堂山分校的 Mohit Bansal 一起，开发了 Robustness Gym，其目的是统一现有鲁棒性库的拼凑，以加速新型 NLP 模型测试策略的开发。

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