Il capo di ingegneria di Snapchat, Tim Sehn, sta lasciando l'azienda


            

  

    
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  •        L'esecutivo Snap incaricato di tutto il suo ingegnere
        gli sforzi, Tim Sehn, partono

        
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  •        Sehn era uno dei dirigenti più alti di Snap.
        
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  •        E 'il quarto exec di lasciare Snap fin dall'inizio
        offerta pubblica all'inizio di quest'anno.

        
  •   Tim Sehn, vice presidente senior dell'ingegneria di Snap Inc., è
      lasciando l'azienda,
      Le informazioni riportate
    martedì.

      

    Sehn si è iscritto alla
      Snapchat-marker nel 2013 e ha supervisionato tutta la società
      sforzi di ingegneria fino ad oggi. Lo ha fatto un premio di 40 milioni di dollari
      uno dei dirigenti più alti di Snap l'anno scorso.

      

      Un portavoce Snap ha rifiutato di confermare o commentare Sehn's
      partenza. Sehn non poteva essere immediatamente raggiunto per commentare. schiocco
      dovrebbe fornire informazioni sui suoi guadagni del terzo trimestre
      con la SEC mercoledì e potrebbe rivelare la partenza.

      

      Jerry Hunter sostituirà Sehn, secondo The Information.
      Hunter aveva servito sotto Sehn come vice presidente di Snap del nucleo
      ingegneria dal momento che si è unito da Amazon l'anno scorso.

      

      Sehn è Snap's
      quarto esecutivo per partire
    dal suo tumultuoso iniziale
      offerta pubblica all'inizio di quest'anno. L'azienda
      ha perso le aspettative di Wall Street per i guadagni del terzo trimestre
      il martedì
    e ha detto che prevedeva di rilasciare una riprogettazione del suo app
      per aiutare a scatenare la crescita degli utenti bloccati.

            

Ottieni qui l'ultima quotazione di scorta.


        
    
                                                                
     
                            

Waymo infine prende il conducente dalle sue autovetture


Otto anni dopo lancia la sua auto-guida "colpo di luna", Waymo, , sta avendo il suo momento di Neil Armstrong

L'azienda sta ora gestendo i suoi minivan autonomi intorno a Phoenix, senza essere umani all'interno per afferrare la ruota se le cose vanno male, ha annunciato il CEO John Krafcik. E in pochi mesi, inviterà i passeggeri a salire a bordo del primo servizio di guida senza pilota del mondo.

Questo lancio presenta una serie di domande senza risposta sui dettagli e gli elementi pratici di un tale servizio, ma quello che è già chiaro è che Waymo sta intraprendendo uno dei passaggi finali lungo la lunga strada verso il ritiro del guidatore umano e, infine, incassando i vantaggi ei vantaggi in termini di sicurezza che vengono con la transizione ai robot di robot

"Sono auto qui tutte le autovetture", ha detto Krafcik al Summit di Web di Lisbona, dove ha annunciato la mossa. Waymo ha preso il suo primo spin senza conducente sulle strade pubbliche nell'ottobre 2015, quando era ancora è ufficialmente parte di Google. (Nel dicembre del 2015, lanciò come società autonoma sotto l'ombrello di Alfabeto, la casa madre di Google). Steve Mahan, un uomo cieco, ha preso una sola corsa in giro per Austin, Texas la "pod car" dell'azienda, quella funky senza un volante o pedali (Waymo ha ritirato quelle vetture quest'estate a favore dei suoi minivans). La differenza qui, dice Krafcik, è che le auto i prowling Phoenix sans gli esseri umani non fanno parte di una demo. "Quello che stai vedendo ora segna l'inizio di una nuova fase per Waymo", ha detto a Lisbona. Questo è un passo enorme verso il futuro senza driver. Waymo / Google sta perseguendo da allora iniziando questo progetto nel 2009. La società è stata selezionando i cavalieri attorno alla metropolitana di Phoenix da aprile ma con i conducenti di sicurezza al volante per assicurarsi che tutto rimanga in pista. Ora, quei piloti stanno uscendo, e una volta che hai preso il conducente, mettere un pilota diventa qualcosa di simile a un successivo pensiero. "La differenza tra queste due cose è relativamente lieve", ha detto Krafcik ai giornalisti la scorsa settimana. "Hai ancora un'auto completamente senza guidatore che interagisce con il mondo, tutte le altre autovetture guidate dall'uomo, i pedoni e i ciclisti e altre cose che sono sulla strada contemporaneamente".

In altre parole , la tecnologia deve essere maledetta vicino perfetta per arrivare a questo punto. Poi è solo una questione di bloccare le cose – e raccogliere i vantaggi di sicurezza e i dollari che vengono con esso.

Waymo sta sperimentando anche autocarri e prenderà in considerazione la vendita di tecnologia autonoma a produttori di automobili che vogliono attuare nel loro veicolo, ma un servizio di corsa è un senso come punto di partenza.

OK, ecco la parte in cui passiamo a tutte le cose che non sono abbastanza chiare. Waymo non ha divulgato quanto territorio le sue vetture copriranno o che tipo di ore si svolgeranno, addebiterà i passeggeri per le corse o la timeline per annunciare o individuare qualsiasi cosa. (I rappresentanti delle aziende hanno recentemente rifiutato di fornire tali particolari per il programma iniziale di guida in Phoenix). Non è anche chiaro se esiste un sistema per impedire a un passeggero sconvolto di saltare nel sedile del conducente e afferrando il controllo della vettura o come questo influirebbe su domande come l'assicurazione, se poi causarono un incidente. Waymo non ha condiviso piani chiari per aiutare le automobili autonome a trovare le persone che dovrebbero essere raccolte – cosa che sai è un problema se sei mai stato al telefono con un driver Uber, insistendo Sono qui al punto!

Poi ci sono le domande più grandi, meno specifiche di Waymo: Come assicuri questo tipo di servizio? (Larry Burns, ex esecutivo di GM e un consulente di un tempo al progetto di auto-guida di Google, ha suggerito agli operatori di fornire l'assicurazione, almeno fino a che la tecnologia non è stata dimostrata abbastanza per assicuratori regolari.) Come regolarla? Come cambia questo se il Congresso e il Presidente Trump concordino su un sistema nazionale per governare la guida autonoma? Come assicuri che le auto possono gestire tutta la follia di strade popolate da persone imprevedibili? Che cosa succede quando il tempo improvvisamente diventa brutto?

Partendo da Arizona, Waymo svela alcune di queste domande, almeno per ora. Il tempo è buono, le strade non sono troppo impazzite o complicate, e le autovetture non necessitano di particolari autorizzazioni per colpire la strada. "Non c'è alcuna supervisione che forniamo", dice Matt Burdick, un portavoce della città di Chandler, appena fuori Phoenix, dove le automobili sono in esecuzione. La città ha dato a Waymo mappe dettagliate delle sue strade e dei suoi dati di temporizzazione del traffico. "Hanno ottenuto un permesso di fare alcune delle riprese, ma non per i test". (Potete vedere il risultato di quella ripresa, l'ultimo video promozionale di Waymo, .) 19509006 Una volta che Waymo è in esecuzione in Arizona, espanderà gradualmente la propria area di servizio a coprire un giro di 600 miglia quadrato intorno a Phoenix, dice Krafcik. Poi arriva l'evento che non finisce mai per portare questo tipo di servizio in altre città, stati e paesi. Ma una volta che sei in piedi sulla luna, il resto del sistema solare sembra molto più vicino.

Aarian Marshall ha contribuito a segnalare.


Way More Self -Driving

L'intelligenza inculata vuole insegnare ai robot con la realtà virtuale


Mi faccia un favore e prendi e ti oggetti vicino a te. Tutto ciò farà. Anche se è qualcosa che non hai mai affrontato prima, le tue probabilità sono che il tuo cervello ha elaborato automaticamente come dovresti afferrare la cosa e con quale forza. È il tipo di astuzia intelligente che ti rende umana. (Siete umani, spero?) Chiedi a un robot di fare lo stesso e otterrai uno sguardo vuoto o un oggetto sgualcito nella fredda e fredda presa di una macchina. Perché i robot sono bravi a compiti ripetitivi che richiedono molta forza, ma sono ancora cattivi imparando a manipolare oggetti nuovi. È per questo che oggi una società chiamata Intelligenza Incoronata è uscito dalla modalità stealth per fondere i punti di forza dei robot e delle persone in un nuovo sistema che potrebbe rendere molto più facile per i normali persone a insegnare a robot nuovi compiti. Pensate a come un videogioco VR, solo per controllare un robusto robot.

Se vuoi insegnare a un robot per fare qualcosa come prelevare una chiave, puoi farlo in uno dei modi diversi. Il primo è solo bruciare, programmarlo con tutti i movimenti che ha bisogno per afferrare la cosa. Linee di codice, uno dopo l'altro. Molto opaco e molto laborioso. La squadra fondatrice dell'intelligenza: Peter Chen (CEO), Pieter Abbeel (Presidente e Chief Scientist), Rocky Duan (CTO), Tianhao Zhang (LR) (Scienziato di ricerca)

Intelligenza inculata

Una tecnica più recente e sofisticata è chiamata apprendimento di rinforzo. A UC Berkeley, il laboratorio che ha scoperto l'Intelligenza Embodieda impiega un robot chiamato Brett, che può insegnare a mettere un colpetto quadrato in un foro quadrato indovinando. Ogni volta che fa un movimento casuale che ottiene il peg più vicino al foro, l'AI riceve una ricompensa. Provate a provare, il robot piede più vicino e più vicino al suo obiettivo fino a quando non si è insegnato a padroneggiare un gioco per bambini nel corso di 10 minuti.

Quindi la brut-programmazione è inflessibile e l'apprendimento di rinforzo da zero è tempo che consuma per il robot. Questo, dopo tutto, è una macchina fisica legata alle leggi dell'universo fisico, in modo da poter fare tanti tentativi in ​​una determinata quantità di tempo. (L'utilizzo di un apprendimento di rinforzo in una simulazione è molto più rapido, poiché i trial virtuali e gli errori possono accadere molto più rapidamente . Una tecnica più precisa è chiamata imitazione, un operatore dimostra per un robot come mettere un perno quadrato in un foro quadrato. Ciò è facile come giocare con le braccia del robot, ma quel robot non sarà in grado di insegnare nuovi compiti.

Quello che l'Intelligenza Embedded ha sognato è un sistema ibrido di apprendimento dell'imitazione e del rinforzo. Utilizzando una cuffia VR e controller, un uomo può teleopera il robot per fare un certo compito. Ciò crea una connessione cinetica più naturale tra l'operatore e il robot, in quanto algoritmi di apprendimento macchina, addestrati per far corrispondere ciò che l'uomo fa, guidano i movimenti del robot. Poi l'apprendimento del rinforzo entra in gioco, raffina i movimenti del robot con prova ed errore fino a quando non è ancora migliore nel suo lavoro che l'umano lo ha insegnato.

"In genere vuoi che i tuoi robot siano superumani non vogliono che siano altrettanto buoni come l'uomo che dimostra ", dice Pieter Abbeel co-fondatore e presidente di Intelligence Incoronata. "Lei vuole loro una volta che hanno acquisito una abilità per rendere tale abilità ancora più veloce, più precisa, più affidabile attraverso il loro processo e l'errore senza gli esseri umani continuamente nel ciclo. Perché gli esseri umani non saranno in grado di dimostrare movimenti veloci quanto un robot potrebbe in linea di principio muoversi. "

Immagina, se vuoi, la fabbrica del futuro. Invece di un pessimo programmatore che codifica ogni robot per fare un compito diverso sulla linea di montaggio, invece dimostrerebbero il movimento in VR. I robot potrebbero essere un po 'imbarazzanti in un primo momento, ma nel tempo utilizzeranno il loro AI per affinare i loro moti. E poiché i ricercatori costruiscono migliori e migliori algoritmi di apprendimento, i robot potrebbero assumere un compito particolare che un essere umano li ha insegnati e utilizzarlo per insegnare loro come compiere qualcosa di diverso. Tuttavia, questo sistema è nel suo giorni molto presto. Al momento sta lavorando su un robot di ricerca PR2 relativamente lento e goffo. E ogni robot moderno non è più vicino come un destino come un essere umano, anche se questa cosa è ottima per replicare i movimenti di un operatore, non può replicare un buon afferrare. Ma se l'Intelligenza Incoronata ha il suo cammino, i produttori potrebbero presto inventare fabbriche con robot che apprendono dagli esseri umani, quindi sovraccaricare questi poteri, insegnando se stessi. E solo immaginare quali robot possono raggiungere più di un robot con questo tipo di sistema. Se hai 100 macchine che parlano tra loro nella nuvola e si impara qualcosa di particolarmente utile, potrebbe distribuire quella conoscenza ai suoi compatrioti. Ora stiamo parlando di una mente potenziale potente. E i robot non devono nemmeno avere la stessa forma e dimensione. I ricercatori hanno già capito come ottenere questa conoscenza a tradurre tra i diversi tipi di macchine In un termine più vicino, l'idea è quella di non solo rendere i robot più intelligenti , ma per renderli più facili da insegnare alle persone. Programmare Brett in laboratorio richiede molto tempo e anche qualcosa chiamato PhD, nessuno dei quali la maggior parte delle persone ha. "Quello che vediamo qui invece è che chiunque possa utilizzare un auricolare VR possa insegnare rapidamente nuove abilità robot", dice Peter Chen co-fondatore e CEO di Intelligence Incoronato. Questo è il tipo di democratizzazione che renderà la robotica – tradizionalmente molto meno accessibile di un campo che di un software che chiunque con un computer possa fare con le sue macchine – davvero decollare. è più facile per i robot di sostituire le persone nella forza lavoro? Certo, forse. Ma sempre più stiamo vedendo che i robot stanno lavorando insieme agli esseri umani, assumendo faticosi compiti ripetitivi e liberando i lavoratori a fare compiti umani in maniera unica che richiedono un desiderio senso del tocco, ad esempio. E se vogliamo una speranza di rendere questo un rapporto fruttuoso, avremo bisogno dei nostri collaboratori robotici di imparare rapidamente, in modo che non diventino un peso invece di una benedizione e ci colpirino in testa con le chiavi. ]

Peak Design è rivitalizzando i preferiti di fotografie con disegni più snella e più sleali



Peak Design torna su Kickstarter – e questa volta, l'azienda sta aggiustando alcuni preferiti in una campagna che è già pienamente finanziato. La breve campagna sta lavorando per finanziare un nuovo clip di cattura e due cinghie della fotocamera Slide

Il post Peak Design è una modifica di fotografie preferite con disegni più snelle e più sleali appaiono per la prima volta sulle tendenze digitali

Sourceress aumenta $ 3.5M per trovare candidati che i manager vogliono senza rendersene conto



Quando una società sta cercando un candidato per un ruolo aperto, il gestore di assunzione probabilmente sta per rompere un sacco di qualifiche che cercano per un reclutatore – e Kanjun Qiu dice che i reclutatori saranno probabilmente solo correre con quello quando i requisiti del gestore potrebbero non essere effettivamente così rigidi

È l'intenzione del direttore – l'idea che i limiti effettivi per un candidato qualificato siano più opache – che hanno scatenato l'idea di Sourceress. Invece di cacciare i candidati basati su un gruppo di parole chiave, Sourceress lavora con i manager di assunzione per capire i tipi di attributi che necessitano in un potenziale noleggio e costruisce un modello per trovare qualcuno che si adatta a quello che cerca un manager di assunzione, anche se non si adattano esattamente alla fattura. Per far ciò, Sourceress ha raccolto 3,5 milioni di dollari in nuovi finanziamenti da parte di Lightspeed Venture Partners, i ricercatori OpenAI, Y Combinator, i fondatori Dropbox Drew Houston e Arash Ferdowsi, nonché altri piccoli investitori

"Il vantaggio è che quando si fonti e si va in uscita come una società, le persone si sentono come, oh, li vuoi", ha detto Qiu. "Stai estendendo una mano a loro, e poi possono scegliere di prendere la tua mano o non prendere la tua mano. Ti fa sentire come se volessi, che hai queste opzioni, che tu possa andare da qualche parte. Il problema di oggi è che il sourcing è così transazionale, affidate a sourcers che sono in contratto o non in contratto. È difficile per voi come sourcer trascorrere del tempo per personalizzare e personalizzare un approccio, e gli strumenti non sono realmente presenti. "

Ad esempio, solo perché qualcuno non ha esperienza con un linguaggio di programmazione specifico non significa che non possono essere addestrati in quella lingua. Quindi, piuttosto che ignorare completamente un candidato perché non hanno esperienza di lavoro in Javascript, Sourceress dovrebbe raccogliere su un candidato con anni di esperienza utilizzando Python e bandiera come qualcuno che valga la pena di essere un potenziale noleggio. Lo stesso vale per un candidato qualificato con esperienza che utilizza quella lingua, ma meno anni di quello che una società stabilisce per i suoi standard iniziali

Il problema inizia con una telefonata con un manager di assunzione, dove quella persona dettaglierà a Sourceress quello che vogliono in un candidato. Sourceress costruisce poi un modello basato su queste informazioni e inizia a pulire i candidati sulle vie che ci si aspetterebbe, cercando di piegare i confini in modo che non siano così rigidi nella ricerca di candidati. Ogni aggiuntiva aggiorna questi algoritmi nel tempo per cercare meglio i candidati. Attualmente, Sourceress si concentra sull'ingegneria e sul prodotto – perché, per ora, ha senso lavorare in un'area in cui la squadra ha esperienza

È quella parte di sintonia che è probabilmente l'aspetto più critico del futuro di Sourceress. Dover prendere una chiamata con un manager di noleggio ogni volta può essere un dolore, specialmente perché sempre più manager di assunzione chiamano e stanno veramente cercando candidati con profili molto simili. Come Sourceress corrisponde ai candidati giusti, la sua idea di come un manager che vuole quando chiede "un esperto di Python" comincerà a comprendere meglio l'intento dietro la ricerca di un candidato, piuttosto che semplicemente prendendo le qualifiche a valore nominale. I modelli diventano più astratti e alla fine. una volta che Sourceress ha abbastanza dati, può divinizzare automaticamente il profilo giusto candidato.

Adesso, non esiste una parte del servizio offerto dal candidato, poiché il frutto a sospensione è più sul lato del reclutamento. Ma avrebbe senso usare un modello simile a penetrare nei punti che Indeed, Hire, o anche LinkedIn, hanno cercato di dare ai candidati un hub per andare a trovare potenziali incontri di lavoro. La maggior parte dei potenziali assunti sono candidati passivi che non stanno guardando, ed è difficile determinare chi deve raggiungere se non stanno alzando la mano, ha detto Qiu.

Prendendo questo tipo di approccio cercando potenziali attributi – e non solo qualifiche – è qualcosa che Qiu ha detto avrebbe aiutato a superare candidature più diverse, che ha detto tendono ad avere un tasso di risposta più elevato. Qiu ha anche detto che la percentuale dei nostri assunti per donne e minoranze su Sourceress è tra il 30% e il 40%.

"Le donne, quando osservano una descrizione del lavoro, tendono a squalificare [themselves]", ha detto Qiu. "Quindi, se ti stai avvicinando, sono più comodi a parlare con te. Se siamo in grado di effettivamente valutare per merito e possiamo riempire la cima dell'imbuto con più donne o candidati di minoranza, la tua probabilità di assumere qualcuno sale. Se non state ottenendo diversi candidati in pipeline, è difficile fare la diversità. Il problema è la maggior parte delle condutture, sono basate su referral. Entrando in questo, abbiamo pensato, se riusciremo a trovare i candidati in contatto con loro molto più facilmente, dovremmo essere in grado di cambiare ".

Poiché è un problema linguistico tanto quanto un problema di dati non strutturato del pubblico, sarà una zona con una concorrenza intensa. Ci sono startup come Headstart che cerca di aiutare a analizzare i candidati, anche se questo processo coinvolge più profondamente il candidato per determinare la giusta condizione. Ci sono, infatti, un sacco di startup che ricevono finanziamenti in questo spazio – ed è probabile che molte aziende grandi stanno lavorando su tali strumenti.

L'obiettivo finale sarebbe, ad esempio, che Sourceress potesse trovare un studente in un college nel midwest che potrà immediatamente o un giorno soddisfare le esigenze di un manager di assunzione. Ciò potrebbe richiedere la pulizia di un account Github, o di documenti pubblicati, o quali tipi di post che hanno messo su sopra Stack Overflow. Ma il punto è quello di trovare una serie diversificata di fonti di informazioni che possono aiutare l'azienda a individuare i candidati che un reclutatore potrebbe non trovare se stanno scavando solo attraverso LinkedIn per i potenziali lead. Tutti questi dati sarebbero naturalmente rivolti al pubblico, il che significa che potrebbe essere disponibile per chiunque, ma alla fine è l'approccio che conta più, ha detto Qiu

"I dati effettivi in ​​sé non importa, è come si post-processo e le caratteristiche che estrarre", ha detto. "Questo è il nostro livello di elaborazione meta, questa è la differenza".

Ecco come effettivamente rimuovere i pesticidi dal frutto – compresi quelli organici


                    

Di seguito è riportata una trascrizione del video.

Lavate i frutti e le verdure prima di mangiare? L'acqua non può liberarsi di tutti quei pesticidi.

Questo perché alcuni produrre, come le mele, immergono le sostanze chimiche all'interno, rendendo impossibile lavare. Alcuni optano per gli ingredienti biologici ma producono biologicamente cresciuti possono ancora avere pesticidi.

Un recente studio suggerisce che la soda di cottura può essere la risposta. Basta mescolare un po 'di bicarbonato di sodio con acqua per far bere bicarbonato di sodio, quindi immergere i tuoi prodotti per 12-15 minuti

I ricercatori hanno fatto questo a mele che hanno trattato con 2 pesticidi: tiabendazolo e fosfato. Dopo che le mele bagnate nel bicarbonato di soda per 15 minuti, nessuno dei due pesticidi è stato lasciato sulla mela

Questo perché il bicarbonato di sodio li ha degradati

Lo studio mostra come rimuovere 2 pesticidi da frutta

Ci sono ancora oltre 100 pesticidi che possono farlo sul tuo cibo. È una dieta antiparassitaria impossibile?

                

Boosie Concert Shooting, Drone Footage Mostre Sospetto Open Fire


          
          

ESCLUSIVO

          

          

Uno dei molti sparatori a un concerto Boosie è stato drammaticamente catturato da un drone durante l'evento e TMZ ha ottenuto il filmato.

Il video aereo mostra concerti sul retro dello spettacolo di Boosie a Gardena venerdì sera e proprio nel mezzo della folla vedete un uomo in una giacca blu alzare il braccio per iniziare a sparare. I colpi hanno immediatamente inviato tutti in esecuzione. Non è chiaro che, qualunque cosa, provocasse il tiratore.

Sembra e suona come qualcuno ha riportato fuoco in questo incidente. Nel video sembra che ci siano più persone che fuggono dalla scena con armi in mano.

C'era almeno un altro tiro durante il concerto. Abbiamo rotto la storia … 2 persone hanno subito ferite da arma da fuoco e parecchi altri avevano lesioni diverse

Finora nessuno è stato arrestato.