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號外！PEKOE與釀醋世家共同攜手開發，體現「台灣種作、台灣釀造、台灣傳統味」理想的「台灣本產純釀烏醋」，正式醇香上市囉！
本款「純釀烏醋」，嚴選以傳統陶甕釀造、歷時3~4年反覆添桶緩慢熟成的上好陳年糙米醋為基底，添入芹菜、胡蘿蔔、丁香、肉桂、八角、小茴香、胡椒等天然蔬果和辛香料熬煮後，過濾、滅菌裝瓶而成；那甜酸和諧的滋味，奔放深邃的複雜香氣，甜美程度一點不輸義大利知名巴薩米克醋（Balsamic Vinegar），全然倚靠人之工法技藝與時間歲月的交互催化醞釀而成，絕非市面上一般工業化生產，聞來酸嗆刺鼻的速成烏醋堪可比擬。
最特別之處在於，做為基底的陳年糙米醋特別萃取自「甕底醋」，所謂甕底醋是指糙米在釀造過程中受微生物長時間分解沉澱於甕底，質地濃稠、香氣濃郁、營養成分格外豐富的部份，也因產量稀少而更為珍罕難得。
此外，本款純釀烏醋一如PEKOE素來一貫堅持，是以全天然素材釀造，完全不使用任何人工化學添加物、防腐劑或調味料，且無添加焦糖色素增色，其深琥珀晶透色澤完全來自於胡蘿蔔與芹菜所富含之鐵質，瓶底如有少許沉澱物為自然發酵所產生，請安心使用。
風味上，酸香溫潤層次鮮明，雖非果醋，卻有著陳年轉化後宛若烏梅汁般馥郁豐醇的果香甘美滋味，令人深深著迷；用以烹飪佐味、為海鮮料理或羹湯類提鮮增香、拌麵沾餃子，或用於西菜如拌沙拉，皆是一絕！
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- 濃稠、濃烈、麥芽香
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【商品介紹】
★台茶八號-阿薩姆紅茶--茶區特色
台灣好吃零食推薦 日月潭高溫潮濕，終年雨量多，濕度大，海拔七百公尺到一千公尺，種植大葉種紅茶的效果最好。阿薩姆紅茶原出產自印度東北，以濃稠、濃烈、麥芽香、清透鮮亮而出名，引進台灣後經改良，在南投縣魚池鄉培育成功，命名為台茶八號，廣獲好評。
★台茶八號-阿薩姆紅茶--茶湯特色
阿薩姆紅茶味道濃郁而甘醇，茶水色呈深紅褐色，茶葉色澤烏黑，茶湯紅豔明亮，具淡淡花香，久泡不苦澀，口齒留香，也可加味沖調成各式飲品，廣受歡迎。
本店為您嚴選日月潭手採台茶八號-阿薩姆紅茶，道地日月潭茶區生產，非假冒或混充茶，敬請您安心品嚐。
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預知【601200上海環境】未來3天的後期走勢，加陳天明/微/信： jhx065
8.28日指數就站上瞭3375點，但隨後一個月指數也沒有突破3400點，幾次指數小幅新高後都出現瞭個股的跳水，顯然是有主力資金在高位選擇瞭撤離，也有不少股東套現行為，因此市場未來有調整壓力。同時，10月份中旬有重要會議，一般來說，資金會選擇在會議前兌現利潤，A股也有“逢會就跌”的特點，市場短期的調整壓力不小。本人認為上證指數自5月25日漲到現在，已經有4個月瞭。臨近節前，多次放量下跌，風險正在積累，3300點突破後也遲遲沒有像樣的調整，隻是高位橫盤，需一次比較充分的調整。
月K線角度觀察，從5178到2638的回調過程中，中間最長的反彈就是從2850到3684，中間最多也是2015年10月、11月、12月的3月連陽;繼續觀察2638到截止目前的高點3391，最長的月連陽反彈，就是2016年的6月、7月、8月，三月連陽反彈，可以很清晰的看到，當行情運行3個月後，往往第4個月就會出現震蕩，本次從3016開始的反彈行情，到上月的8月份，剛好又是3月連陽，因此即便9月K線沒有收陰，頑強收星，那麼短線也到瞭調整周期。
板塊方面，受益於價格上漲的資源、鋼鐵、化工、鋰電、紙業等板塊近期都出現過明顯的跳水，籌碼已經開始分散瞭，即將進入到四季度，資金也會有所謹慎，所以防禦型的板塊將成為資金關註的標的。
醫藥股存在深度挖掘的機會
A股素來有喝酒吃藥來避險的習慣。7月份以來，白酒板塊已經漲的很高瞭(尤其在近期再度出現瞭明顯的沖高)，而生物醫藥板塊一直沒怎麼漲，而隨著諾貝爾生物學獎10月初要頒佈瞭，顯然有資金開始潛伏瞭。本人認為醫藥股的數量較多，從醫療、儀器、生物科技、藥品等子行業眾多，所以個股之間分化也較為明顯。如從年內表現來看，復星醫藥、華東醫藥兩隻股票漲幅超過30%;中國醫藥、上海醫藥、東阿阿膠等股票漲幅超過20%。跌幅較大的個股中，九強生物、賽升藥業、華蘭生物、交大昂立跌幅超過20%。
而從市盈率角度看，藥品貿易股方面，上海醫藥、中國醫藥、瑞康醫藥、國藥股份等個股動態市盈率均在22倍以下，上海醫藥僅16.40倍;這還不是最低的，中成藥方面更低，吉林敖東、華潤三九、白雲山、眾生藥業、中恒集團等個股市盈率不足20倍，吉林敖東僅為14.57倍。還有比這個更低的，如天壇生物動態市盈率11.8倍，所以醫藥股中有不少台灣好吃零食推薦績優股，風險較低，價值可靠，這是一個不錯的挖掘思路。
醫藥板塊近期也有走勢不錯的品種，萬東醫療、仟源醫藥、三諾生物、維力醫療;還有一些慢牛股，如愛爾眼科、智飛生物、永安藥業、華東醫藥、新華制藥、濟川藥業、恒瑞醫藥、復星醫藥。從這個角度來說，市場對於醫藥板塊也是有中長線資金反復運作的。
因此，如果大傢有時間，不妨對於該板塊進行一個研究。
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上海環境(601200)，已連續下跌3天，近期的平均成本為24.23元，股價在成本下方運行。空頭行情中，並且有加速下跌的趨勢。該股資金方面呈流出狀態，投資者請謹慎投資。該公司運營狀況良好，多數機構認為該股長期投資價值較高。
短期趨勢：弱勢下跌過程中，可逢高賣出，暫不考慮買進。
中期趨勢：有加速下跌的趨勢。
長期趨勢：迄今為止，共19傢主力機構，持倉量總計3.87億股，占流通A股57.53%
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9月6日19:35中國隊將在主場迎戰“波斯鐵騎”伊朗隊。在小組賽首輪遺憾地2-3輸給韓國隊之後，要想把握晉級主動本場比賽對陣伊朗國足必須要爭勝，但是考慮到對方實力強悍這樣的目標實現起來難度很大。而且最為重要的一點就是由於伊朗相對封閉的國情，不管是媒體還是球迷都對於伊朗隊的實際戰力以及國內足球發展情況知之甚少。
伊朗兩主力恐因傷缺戰國人氣團購零食足
據廣州日報9月5日報道，國足今天在沈陽奧體中心內場進行瞭12強賽中伊之戰賽前的倒數第2次訓練，已經進入瞭針對性的戰術演練。根據目前的情況分析，國足這場比賽依然會立足於防守，在防線位置用人上可能會作出微調。除瞭繼續強調打出中韓之戰的拼勁，主帥高洪波還強調更多的控球權，進攻方面依然要求反擊速度。國足目前氣氛輕松，球員在接受采訪時均表示，他們已經做好瞭與伊朗隊進行艱苦一戰的心理準備。
反觀伊朗隊，備戰氣氛則稍顯凝重。據悉，抵達沈陽後，伊朗隊的頭號球星德賈加前往沈陽盛京醫院南湖院區進行核磁共振檢查，他的右腿脛腓骨出現傷患，屆時不一定能上陣。
德賈加
德賈加是亞洲球員中極少數在其職業生涯中拿到過歐洲頂級聯賽冠軍頭銜的，曾先後效力柏林赫塔、沃爾夫斯堡和富勒姆等歐洲五大聯賽俱樂部，2008-09賽季當時效力於沃爾夫斯堡的德賈加和隊友們一起努力收獲瞭德甲聯賽冠軍。
此外，伊朗隊還有一名主力隊員重感冒，目前處於康復中，6日的比賽也可能缺席。伊朗隊方面對傷病的情況三緘其口，不願意透露任何具體情況。屆時，若伊朗隊兩名主力都因故缺席，球隊實力將被大大削弱。
伊朗首場比賽曾發生嚴重暴力沖突
12強賽首輪伊朗隊在“地獄主場”阿紮迪體育場經歷超長補時，並在補時階段連入兩球擊敗卡塔爾隊。據搜狐體育9月4日報道，比賽中現場曾發生嚴重暴力沖突：教練組隨意闖入場內質疑斯裡蘭卡籍主裁佩雷拉，看臺上球迷放煙火外加使用激光筆照射對方球員和主裁判，以及雙方球員間的“針鋒相對”都提醒國足無論是在自己主場還是明年3月底作客德黑蘭，都需要做好充分的準備。
裁判被激光筆照射
由於伊朗隊的踢法十分偏重身體對抗，所以在上半場兩隊球員就有激烈對抗後起身相互推搡的過激行為。其中第27分鐘時，伊朗隊的賈漢巴赫什在丟球後反搶中從身後踢到亞希爾，後者倒地後又被賈漢巴赫什踢到瞭後腦，面對伊朗隊的“粗暴”，卡塔爾隊球員也幹脆誇張表演。短短幾分鐘後，塔雷米又在本方半場高抬腳直接踢到對方球員的頭部。
上半場比賽結束時，場地便一片混亂。伊朗隊的教練組和工作人員將主裁判圍在中圈弧內，卡塔爾隊也有教練組成員聚到瞭斯裡蘭卡人佩雷拉面前。倒是伊朗隊的葡萄牙籍主教練奎羅斯十分冷靜，他將卡塔爾隊的卡雷尼奧勸走，兩人並肩離開事發地點。
下半時官方給出的補時時間是6分鐘，但補時第4分鐘時卡塔爾隊門將失誤，讓古昌內賈德打破僵局。此時阿紮迪體育場近8萬名球迷瞬間陷入瘋狂。進球後在比賽尚未結束情況下，場地內已經聚滿瞭數十人的閑雜人等，雙方球員也一度形成相互推搡的混亂局面。其中卡塔爾隊的塞巴斯蒂安·索裡亞以及卡索拉·默罕默德都有十分明顯的攻擊性行為。
雙方沖突
球場保安和警察也不得不到場內維持秩序，由於場面混亂，現場轉播機構不得不幾次將鏡頭搖到看臺上。比賽因此中斷瞭幾分鐘，也導致補時進一步延長，最後比賽結束時時間已經接近102分鐘。對於如此嚴重的暴力沖突，以及主場出現的其他安全問題，伊朗主場恐難逃亞足聯處罰。
伊朗隊的恐怖主場著實“厲害”，對於作客的每一支球隊來說需要註意的事情很多，這也包括2017年3月28日將作客於此的中國國傢隊。
國足對伊朗知之甚少
伊朗隊目前在亞洲排名第一，國足教練組認為，伊朗隊比韓國隊更難對付，中韓作為近鄰，足球交流較多，但與伊朗的交流則少很多。於大寶在世預賽亞洲區12強賽第一輪的中韓之戰沒有出場，在接受采訪時表示對伊朗隊比較陌生，瞭解程度肯定不如韓國隊。他認為伊朗隊整體實力肯定在國足之上，“他們的身體和技術特點非常接近歐洲球隊，踢球的風格簡練犀利。與他們比賽，我們肯定要放低姿態，必須利用自己的特點，去與對手周旋，尋找機會”。
談到主場作戰的壓力時，於海說：“我們每場比賽都有很大的壓力，我們的實力與對手比要弱一些，每一場比賽都要去拼對手。”
2009年，國足主帥高洪波執教國傢隊的第一場比賽就戰勝瞭伊朗隊，當時於海也是其中一員。時過境遷，於海表示，當年的勝利並不足以作為自信的理由，“我們還是要做好更充分的準備，去迎接這場比賽”。
（觀察者網綜合廣州日報、羊城晚報、搜狐體育和虎撲體育等消息）
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本組商品為辦公室零食推薦 高純度黑豆蔭油(清油) 400ml x2瓶 + 紅麴黑豆蔭油膏400ml x2瓶
品牌簡介:
黑龍品牌創立於西元1944年，一甲子的健康美味,黑：代表「穩重」、龍：代表「尊貴」
運用的琥珀色，就如同黑龍遵循古法的手工純釀醬色，樸實卻富有傳統的台灣文化精神。
製程說明:
在純釀造醬油醱酵工程中，為使酵母菌得到最好的生存條件，須有良好的溫度及濕度。黑龍
蔭油以手工製麴後之黑豆，封蓋置於室外，在北回歸線充足的陽光下整整120天的曝曬發酵，
在日曝月露120天時，其中酵母菌之發酵正值黑豆中蛋白質分解游離最活潑的時機,黑龍蔭油
就是萃取此時的壺底醬汁為原料，調製出道地傳統的香醇蔭油。
商品說明:
高純度黑豆蔭油(清油):
由100%黑豆經過120天日曝月露後所釀造出之黑豆壺底醬汁調製。原汁純度高，味道香濃，
口感甘醇獨特為醬中之上品。不含防腐劑、味精、糖精、人工色素。
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紅麴黑豆蔭油膏:
100%黑豆經過120天日曝月露後所釀造出之黑豆壺底醬汁調製。原汁純度高，味道香濃，
以紅麴米及天然糯米調合，更香更甘更醇更美味。口感甘醇獨特，為醬中之上品。不含防
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註:本商品素食可
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最強AlphaGo怎樣煉成？ 看DeepMind團隊全面解讀
安妮 李林 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
昨天AlphaGo再次震驚所有人。
剛剛，這個史上最強圍棋AI的兩位主要開發者，David Silver和Julian Schrittwieser，做客知名網站reddit，展開一場超級問答AMA（Ask Me Anything）。
他們是誰？
△左：Julian Schrittwieser 右：David Silver
比較關註AlphaGo的朋友對其中一位應該不會陌生，David Silver是AlphaGo團隊負責人，也是上一代AlphaGo的主要作者。從首爾到烏鎮，都有他的身影。關於David Silver我們在之前報道黃士傑的文章裡也有提及。
名字更長的Julian Schrittwieser，是這次新一代AlphaGo的三位並列主要作者之一，而且非常年輕。2013年，Schrittwieser本科畢業於奧地利的維也納技術大學；同年9月，Schrittwieser加入DeepMind。
此前DeepMind關於AlphaGo和星際2的研究論文中，Schrittwieser也都有參與。
OK，背景交代到這裡。
幹貨時間開始。
以下問答經過量子位（QbitAI）編輯整理。
最強AlphaGo是怎麼煉成的
提問：深度強化學習本來就是出瞭名的不穩、容易遺忘，請問你們是如何讓Zero的訓練如此穩定的？
下圖顯示瞭在自我對弈強化學習期間，AlphaGo Zero的表現。整個訓練過程中，沒有出現震蕩或者災難性遺忘的困擾。
△引自AlphaGo Zero論文
David Silver：AlphaGo Zero所用的算法，與策略梯度、Q-learning之類的傳統（無模型）算法完全不同。通過使用AlphaGo搜索，我們大大改進瞭策略和自我對弈結果，然後用簡單的基於梯度的更新來訓練下一個策略和價值網絡。
這似乎比漸進的、基於梯度的策略改進要穩定得多，梯度策略可能會忘記之前的優化。
提問：為什麼這次AlphaGo Zero就訓練瞭40天？訓練3個月會怎麼樣？
David Silver：我想這是一個人力和資源優先級的問題。如果我們訓練瞭3個月，我想你還會好奇訓練6個月會發生什麼 ：）
提問：看完論文我有個疑問，輸入維度那麼高好像完全沒必要，AlphaGo的residual block輸入維度為什麼是19×19×17？我不太理解為什麼每個玩傢要用8個二值特征plane。
David Silver：實際上，不是隻有8 planes這一種選擇，用其他形式的表示可能也沒問題，但我們用瞭觀察值的堆疊歷史，有三個原因：
歷史可以用來記錄對手最近在哪落過子，這些信息可以當作一種註意力機制來用，比如說集中在對手認為重要的位置上，第17個plane記錄的是我自己在用什麼顏色，因為有貼目規則，這個信息也很重要。
提問：你們發瞭AlphaGo論文之後，網友們說裡邊的算法實現起來不難，但很難達到你們那個訓練量；在計算機下象棋的圈子裡，開發者們也沒少復制其他程序的算法。你認為算法和數據哪個更重要？
Julian Schrittwieser：我認為還是算法更重要，比較一下新AlphaGo Zero和之前論文中的版本，新版效率有多高就知道瞭。另外，我認為我們在數據效率方面還能有更多提升。
提問：據說和柯潔對戰的AlphaGo，計算力的消耗隻有對戰李世乭版本的十分之一。這中間做瞭怎樣的優化，能簡單說是AlphaGo的算法比之前提高瞭10倍嗎？
（量子位註：和柯潔對戰的AlphaGo Master，用瞭和Zero版一樣的算法和架構，不同之處在於引入瞭人類對局數據和特征。）
Julian Schrittwieser：主要是因為改進瞭價值/策略網絡，訓練和架構都變得更好瞭，不同的網絡架構之間的對比如下圖所示：
提問：你們為什麼一開始選擇用人類對局數據來訓練AlphaGo，而不是通過自我對弈來從0開始？還是當時也嘗試瞭但效果不好呢？為什麼會這樣？我想知道，兩年前設計一個完全自學的AlphaGo瓶頸在哪？
David Silver：創造一個完全自學成才的系統，一直是強化學習中的一個開放式問題。我們一開始嘗試的方法，以及在文獻綜述部分提到的很多其他方法，都非常不穩定。我們做瞭很多實驗，最終發現，AlphaGo Zero的算法是最有效率的，好像攻克瞭這個特定的問題。
提問：為什麼在剛開始訓練的時候也要每局下1600步？這時候應該都是隨機的噪聲吧……先快速下很多盤隨機局，然後在網絡訓練得更好的時候，再進行更深的搜索不是更好嗎？
Julian Schrittwieser：一開始少下幾步可能也行，但在整個試驗中保持統一是一種比較簡明的做法。
提問：在輸入特征上，用delta featurization可行嗎？
Julian Schrittwieser：神經網絡實在是很擅長用不同方式來表示同樣的信息，所以，是的，我認為用delta featurization應該也行。
提問：你們有沒有想過用生成對抗網絡（GAN）？
David Silver：在某種意義上，AlphaGo的自我對弈訓練已經有瞭對抗：每次迭代都試圖找到上一代版本的“反策略”。
△左：Julian Schrittwieser 右：David Silver
為何成功者不是Facebook
提問：我聽說在AlphaGo開發初期，你們在訓練中人為向特定方向引導，來解決它在棋局中表現出來的弱點。現在它的能力已經超越人類認知瞭，會不會還需要人工調整，避免它落入局部最大化？你們有這個打算嗎？
David Silver：實際上，我們從來沒有為特定的弱點而人為引導過AlphaGo，而是一直專註於原則化的機器學習算法，讓算法自己學會糾正自己的錯誤。
想找到圍棋的最優解當然是不現實的，所以，弱點總是存在。在實踐中，用正確的探索方法來保證訓練沒有卡在局部最優解中非常重要，但我們沒有用上人為的引導。
提問：AlphaGo的研究中，最困難的是什麼？
David Silver：我們遇到的第一個大挑戰，是在跟李世乭比賽的時候。當時我們意識到，AlphaGo偶爾會產生“妄想”，也就是會系統地誤判盤面情況，並且持續數手。我們嘗試瞭很多想法來解決這個弱點。而引入更多圍棋知識，或者人類元知識一直是種誘惑。
但最終我們取得瞭巨大的成功，徹底解決瞭AlphaGo的問題。我們用的方法是，更多的依賴強化學習的力量，讓它自己找到更好的解決方案。
提問：AlphaGo在行棋時間安排上是怎麼考慮的？
David Silver：我們實際上用瞭一個相當直接的時間控制策略，基於自我博弈中勝率的簡單優化。當然可以應用更復雜的策略，性能也應該可以再提升一點點。
提問：NIPS論文Thinking Fast and Slow with Deep Learning and Tree Search也提出瞭和AlphaGo Zero類似的方法。
論文地址：https：//arxiv.org/abs/1705.08439
David Silver：這的確和AlphaGo的策略算法很相似，不過我們還有個價值模塊。以及要澄清一下，在AlphaGo Zero論文4月7日提交給Nature的時候，那篇NIPS論文還沒公開。
提問：DeepMind和Facebook研究這個問題大概是在同一時間誒，是什麼讓AlphaGo這麼拿到瞭圍棋最高段位？
David Silver：Facebook更專註於監督學習，這是當時最厲害的項目之一。我們選擇更多地關註強化學習，是因為相信它最終會超越人類的知識。最近的研究結果顯示，隻用監督學習的方法的表現力驚人，但強化學習絕對是超出人類水平的關鍵。
AlphaGo不開源，星際2還早
提問：你們有開源AlphaGo的計辦公室團購零食劃嗎？
David Silver：我們過去開源瞭不少代碼，但是開源這個過程總是很復雜。在AlphaGo這個問題上，非常不好意思，它的代碼庫實在是過於復雜瞭。
提問：烏鎮時說過的圍棋工具什麼時候發佈？
David Silver：這項工作一直在推進，敬請期待 ：）
提問：AlphaGo Zero還在訓練麼？未來還會有突破麼？
David Silver：AlphaGo已經退役瞭！我們的人力和硬件資源，已經動身前往其他道阻且長的AI項目上瞭。
提問：AlphaGo Zero是最終版本的AlphaGo麼？
David Silver：我們已經不再主動研究如何讓AlphaGo變得更強，但它仍然是所有DeepMind同仁的研究測試平臺，用於嘗試新的想法和算法。
提問：與圍棋相比，《星際2》有多難？AI打星際什時候能有新進展？
David Silver：前不久我們剛發佈瞭《星際2》的環境，現在相關研究還在相當早期的階段。《星際2》的行為空間顯然比圍棋大得多，需要監控的數據量也更大。從技術上來講，圍棋是一個完美信息博弈，而戰爭迷霧讓星際變成不完美信息博弈。
量子位插播一個延伸閱讀：
AI打星際2是怎麼回事？快看看這段6分鐘的視頻講解
關於AI研究
提問：AlphaGo在神經網絡的可解釋性方面有什麼進展？
David Silver：可解釋性對我們所有的系統來說都是有趣的問題，而不僅僅是AlphaGo。DeepMind內部正努力研究詢問系統的新方式。最近，他們的研究已經發表出來，主要是從認知心理學出發，來嘗試破譯神經網絡內部的情況。這項研究非常棒。
量子位插播一個延伸閱讀：
DeepMind新論文：用認知心理學方法打開深度學習的黑箱
提問：似乎使用或模擬強化學習智能體的長期記憶是一個很大瓶頸。展望未來，你是否相信我們即將以一種新的思維方式“解決”這個問題？
Julian Schrittwieser：你說的沒錯，長期記憶確實是個重要因素。例如，在星際爭霸的一場比賽中可能有上萬個動作，另外還得記住你偵察到的東西。
我認為目前已經有瞭很一顆賽艇的組件，比如神經圖靈機，但在這個領域，我們還將看到一些更令人印象深刻的進步。
提問：有沒有強化學習（RL）用在金融領域的案例？
David Silver：很難在公開發表的論文中找到真實世界的金融算法！但是有一些經典論文非常值得一讀，例如Nevmyvaka和Kearns在2006年發佈的研究、Moody和Safell在2001發佈的研究。
提問：不讀研也能在人工智能領域大有作為嗎？
Julian Schrittwieser：當然可以，我也隻有計算機科學學士學位。這個領域發展很快，所以我認為你可以從閱讀論文和運行實驗中學習很多東西。在已經有過機器學習經驗的公司實習是對你的成長應該很有幫助。
提問：怎樣進入AI行業？我覺得“讀個PhD然後找工作”好像是個挺明顯的途徑，但是最常見的路徑不見得就是最好的吧……
Julian Schrittwieser：還有一種方法效果也不錯：挑一個有意思的問題，訓練很多神經網絡，探索它們的結構，然後你會發現一些效果很好的部分，去發表一篇論文，或者去參加會議展示你的成果。
不斷地重復這個過程。
這個圈子很好，會願意給你反饋，你也可以通過arXiv瞭解最近的研究。
關於圍棋
提問：現在國際象棋程序能給選手評分：通過棋步的分析，來推算Elo等級分。AlphaGo能在圍棋上搞這個嗎？
相關論文：https：//www.cse.buffalo.edu/~regan/papers/pdf/ReHa11c.pdf
Julian Schrittwieser：這個想法很酷啊，感謝分享這篇論文！
我認為在圍棋上也能做這樣的事情，可能會通過計算最佳下法和實際下法之間的價值差異來實現，或者計算策略網絡下出實際下法的概率。等我有時間試試這個。
提問：關於對局中的第一手棋，我想問，AlphaGo會有一些你從未見過的開局嗎，比如10-10或5-3，或者走很奇怪的一步？如果沒有這種情況，那是出於“習慣”，還是有強烈的信念，3-3、3-4和4-4是優越的？
David Silver：在訓練中，我們看到AlphaGo探索瞭各種不同的動作——甚至在訓練開始時下出過1-1！即使在經過一段訓練後，Zero也嘗試過下6-4，但很快又回到瞭熟悉的3-4。
Julian Schrittwieser：實際上，在剛開始訓練AlphaGo Zero時，它完全是隨機的，例如在圖5的b部分中，你可以看到它實際上是在1-1點下出第一手！逐漸適應網絡後，隨著它變得更強大，它開始青睞4-4、3-4和3-3。
提問：現在AlphaGo能讓頂級圍棋選手幾子？能讓柯潔兩子麼？
David Silver：我們還沒跟人類選手下過讓子棋，我們想專註在整場的圍棋比賽中。然而，在讓子條件下測試不同版本的AlphaGo很有用。在Zero的論文中我們提到瞭各個版本的棋力：AlphaGo Master AlphaGo Lee AlphaGo Fan，每個版本都讓三子擊敗瞭它的前一代。
值得註意的是，因為這些神經網絡沒有專門為讓子棋訓練過。此外，由於AlphaGo是自我對弈訓練的，特別擅長打敗自身較弱的版本。因此，我認為我們全聯零食推薦不能以任何有意義的方式將這些結果推廣到人類的讓子棋中。
提問：AlphaGo Zero會處理征子之類的問題嗎？你們是怎樣解決這類問題的？
David Silver：AlphaGo Zero並沒有特殊的特征來處理征子，或者任何其他圍棋中的特定問題。在訓練早期，Zero偶爾會因為征子下滿棋盤，就算它對全局有很復雜的理解也沒用。但在我們分析的棋局中，經過完全訓練的Zero能正確識別所有無意義的征子。
提問：已經發佈的少量AlphaGo自我對弈棋局中，白棋勝率太高。是不是貼目應該降低？
Julian Schrittwieser：從我的經驗和實驗來看，貼7.5目非常平衡。我們隻觀察到白棋的勝率略高一點（55%）。
提問：你們認為AlphaGo能解《發陽論》第120題嗎？（傳說中的“死活題最高傑作”）
David Silver：我們剛才去問瞭樊麾，他說AlphaGo能解這個問題，但更有意思的是，它會不會找到跟書裡一樣的答案？還是能給出一個之前誰也沒想到的解法？在AlphaGo的很多對局中，我們都看到瞭以人類經驗無法想象的下法。
提問：邁克·雷蒙（Michael Redmond，首位非東亞裔圍棋九段）認為AlphaGo會下出人類棋手不會有的惡手，而且學不會圍棋定式（深度程序知識）。
David Silver：我相信AlphaGo的“惡手”隻有在影響全局勝利時才是問題。如果結局仍然是穩贏，真的是很差的一招麼？
AlphaGo已經學會很多人類的定式，也下出瞭自己的定式。現在職業棋手有時就在使用AlphaGo的定式 ：）
提問：1846年，桑原秀策四段對弈幻庵因碩八段，其中著名的是第127手。AlphaGo怎麼看這手棋？AlphaGo會怎麼下？
Julian Schrittwieser：我不是圍棋專傢，但是我們問瞭樊麾，他說：
當年比賽的時候，還沒有貼目這一說。現在，AlphaGo采用的都是貼7.5目的規則。貼目讓對弈過程完全改變。至於第127手，AlphaGo很有可能會選擇不同的下法。
提問：還會再和職業棋手下棋嗎？
Julian Schrittwieser：我們五月份說過，烏鎮那場就台灣好吃零食推薦是AlphaGo的最後一次比賽瞭。
— 完 —
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據新浪娛樂24日報道，李宇春被稱“最具影響力男歌手”？獲得“年度最佳內地男歌手”的鹿晗不僅歌名被搞錯，拿到的獎杯竟然還寫著“最受歡迎內地男歌手”？Bigbang話筒沒聲音？昨晚剛剛結束的某音樂盛典可謂狀況百出，主辦方用實力詮釋出什麼叫“花樣作死”，種種“車禍現場”另歌迷十分不滿。李宇春在後臺接受采訪時，還發表瞭一番不卑不亢的言辭，表示“在這樣一個非常專業的音樂頒獎典禮上出現這樣的錯誤，我認為應該向藝人道歉”。
李宇春工作室也發表聲明，要求主辦方道歉
李宇春領獎
當晚出場的嘉賓陣容可謂是閃瞎眼的節奏：周傑倫、王力宏、李宇春、鹿晗、張靚穎、Bigbang、李榮浩、tfboys、竇靖童……然而除瞭李宇春的“男歌手”烏龍事件，整場頒獎禮上令人尷尬的瞬間還真是不少。
紅毯環節因為大雨的緣故而取消，整場頒獎典禮也延遲瞭足足一個小時。在張靚穎和A-Lin登場時，伴奏音樂非常小，讓賣命表演的兩人聽上去簡直就像是“清唱”。
而且由於每位歌手候場時間過長，導致兩位主持人黃子佼和謝楠變身“話嘮”，每次都要努力尋找話題，相當尷尬。但是在遠道而來的丹麥歌手克裡斯托弗出場時，主持人竟然都沒有介紹他。同樣遠道而來的Bigbang也遭遇瞭“bug”，勝利和大成的話筒竟然沒有聲音……
鹿晗也是很可憐，不僅獎杯上的“title”是錯的，出場時字幕還把他的歌名《致愛》寫成瞭《至愛》。不過鹿晗當晚依然曬出瞭錯誤獎杯發微博，並且配文“謝謝大傢！三天後見”。
歌名寫錯
鹿晗微博
宣佈李宇春上臺領取“最具影響力男歌手”的瞬間，有網友發現李宇春的“臉色亮瞭”，以為是聽錯。當晚李宇春工作室也在微博上發表瞭一段嚴正聲明：“對於今晚在QQ音樂盛典上發生的頒獎視頻播報錯誤一事，我們對此次盛典的主辦方表達強烈的不滿和遺憾。如此盛大的音樂頒獎典禮，出現多處低級的失誤和錯誤，希望作為主辦方的QQ音樂能夠檢討，並對合作藝人們表示真誠道歉。在全球互聯的今天，華語樂壇需要更專業的平臺和舞臺推動我們自己音樂的發展，哪怕力量微弱，也請心懷敬畏。”
李宇春聲明
主辦方道歉
隨後盛典主辦方的官方微博，也轉發瞭李宇春工作室的這條微博，並發表瞭道歉聲明：“我們向李宇春以及今晚演出受到影響的歌手鄭重致歉。本屆盛典因審核環節疏漏，整個過程中出現瞭明顯的紕漏和瑕疵，全體執行人員現已緊急檢討並進行問題查處。這次事件也讓我們意識到，在推動華語樂壇良性發展和打造平臺專業性方面自身還存在諸多不足和缺點。再次向受到影響的藝人及歌迷們誠懇致歉。”（文/梅心菲）
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