微软发起 Minecraft AI 挑战赛；无缝支持 TensorFlow 的 Keras 2 等

周末时光，轻松一刻。

在这个充满科技气息的一周里，AI开发者圈子热闹非凡。让我们一起来回顾一下这周发生的大事。

微软在Project Malmo平台上发起了名为The Malmo Collaborative AI Challenge的AI协作挑战赛。这是一个基于Minecraft上的知名AI技术研究测试平台。比赛要求参赛队伍开发并训练一个AI软件产品，参加名为Pig Chase的小游戏。游戏在Minecraft环境中展开，比赛双方需要在规定的步数内抓住小猪得分，最终累计得分高者获胜。目前比赛已经开始注册报名，关于Pig Chase的样例代码和详细说明已经公开在GitHub上。

本周，Keras 2发布，无缝支持TensorFlow。这次版本更新增强了Keras与TensorFlow的逻辑一致性。从TensorFlow 1.2版本开始，Keras 2 API将作为TensorFlow框架的一部分直接向用户提供支持。这是TensorFlow实现下一个百万用户级目标的关键。

谷歌升级了其语义理解框架SyntaxNet，这是自其诞生以来的最重大升级。新升级的核心技术是对输入语句的多层表示进行学习的能力。谷歌发布了新的预训练过的模型ParseySaurus，它的预测新词语含义的能力得到了极大的提升。尤其是在俄语、土耳其语、匈牙利语等形态变化丰富的语言中表现更为出色。

在圣何塞举行的Strata+Hadoop World大会上，美国大数据服务商Cloudera发布了自助式数据开发工具Cloudera Data Science Workbench，该技术来自于去年收购的数据科学初创公司Sense.io的技术。它原生支持Apache Spark、Hadoop 和 R、Python、Scala等开发语言，开发者可以在Cloudera的企业平台上同时使用这些工具和语言，这将大大加速数据分析项目从研发到最终产品的过程。给大家推荐一篇深度文章，有位外国开发者在fast.ai平台上亲自实践并比较了多种优化算法在照片风格转换中的应用效果。文章以图表和博客的形式呈现，非常生动易懂。感兴趣的朋友可以深入阅读一下哦！