公司理念：手机操作人人平等
1，语音识别
从2016年3月份至今，开发小不点产品。从2016年8月至今，采用Deepspeech2的方案完成的中文识别系统。
decoding采用beam search + pruning。
语音识别可以YouTube的音频字幕数据。训练用2千多小时的数据，5~7层网络，训练一周时间。
与Deepspeech2相比，汉字2万多字，常用7000字，用softmax代价还是太高。因此采用400 pinyin输出。
语音识别是一个难的问题：Rich diversity + ambiguity。
2，深度学习
KTQueue， deep learning job在GPU server上调度系统。
采用Pascal 系列GPU server。Pascal卡成本1200$.
Inference侧强调latency和power；
Train侧强调throughput和performance。
TPU是给市场inject balance。
协处理器成功的只有两个DSP和Video卡。做硬件是需要一个生态外围的。
3，自然语言处理
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