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从现在知道的信息来看，应该还是ARM架构，除了ARM也没什么适合移动端的新架构。
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微软在自己的官方博客上宣布，他们最近更新了自家的面部识别技术的算法，让肤色较暗的人同样可以获得较高的识别率。并且错误率整整降低了20倍，针对所有女性错误率降低了9倍，由此可见直男工程师们对女性化妆的正确识别也挺头疼的样子。
这项技术更新得益于一套足够丰富的数据库以及深度学习工具，微软会在数据库中融入更多有色人种的数据量。截至今年2月，麻省理工学院一项测试表明，包括微软、IBM以及中国旷视在内的面部识别系统，对深色皮肤女性性别判断的错误率多达35%。
换而言之，目前的面部识别对王菊们不太友好。甚至面部识别技术造成的偏见带有种族偏见，例如2015年谷歌曾经将软件工程师的一位黑人朋友认定为大猩猩，而不得不站出来赔礼道歉。
尽管目前微软已经大幅度改良算法消除面部识别算法上的偏见问题，数据量仍然是其中关键。例如当搜索财富排行榜500强CEO中，给出的结果永远是男性居多，只有不到5%的女性CEO很容易被技术忽略。对于工程师而言是，挖掘更多的数据量用于深度学习，可能是目前最理想的解决方案。
