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本文来自“数据实战派”，文章仅代表作者观点，与“科研圈”无关。 数据实战派 AI 专栏 数据实战派 AI 专栏，聚焦顶尖 AI 公司研究、新知论文精读、 AI 产业万象 3 大线索，帮助你和最重要的AI进展保持同步与思考。 #1 顶尖 AI 公司研究 点击标题，即可阅读全文 论文标题：Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI 主导机构：谷歌 随着 AI 模型越来越多地应用于健康监测、雇员评价、信用评级等高风险领域，谷歌团队发出警告：“一贯被视为无足轻重的数据，其影响从未被真正了解过”。  点击图片，阅读全文 论文标题：PonderNet: Learning to Ponder 主导机构：DeepMind “pondering”这个词汇暗示着 PonderNet 具有独立思考的能力。DeepMind的这个发明，究竟具备这种能力了吗？  点击图片，阅读全文 论文标题：LayoutXLM: Multimodal Pre-training for Multilingual Visually-rich Document Understanding 主导机构：微软亚洲研究院 近年来，多模态预训练模型在文档理解任务中取得了优异的性能，展现了不同模态之间联合学习的巨大潜力。微软亚洲研究院分享了他们的全面思考和最新进展。  点击图片，阅读全文 论文标题：Recognizing People in Photos Through Private On-Device Machine Learning 主导机构：Apple 这家公司解释了他们如何使用机器学习算法识别 iPhone 和 iPad 上照片中的人物，而无需使用你的图像来训练他们的算法。  点击图片，阅读全文 论文标题：Efficient Deep Learning: A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better 主导机构：谷歌 训练强大的模型是极其昂贵的。即便谷歌也会觉得吃不消。他们打算如何解决这个问题？  点击图片，阅读全文 论文标题：Advancing AI theory with a first-principles understanding of deep neural networks 主导机构：FaceBook AI 业界普遍认为深度神经网络过于复杂，无法从基本原理来解释。这本著作将尝试打破这个局面。  点击图片，阅读全文 #2 新知论文精读 点击标题，即可阅读全文 主导机构：数据实战派 一位 “经典”的研究人员每年可能会花费数百小时来阅读论文。但如何有效阅读论文这项技能，却很少得到充足的教授。  点击图片，阅读全文 论文标题：The Complexity of Gradient Descent 主导机构：牛津大学 梯度下降法有着广泛的用途，我们却却从未完全理解该算法的局限所在。这篇顶会最佳论文很好地解释了这一点。  点击图片，阅读全文 论文标题：Going Beyond Linear Transformers with Recurrent Fast Weight Programmers 主导机构：瑞士人工智能实验室 Transformer 已成为处理文本数据的最流行神经网络之一。LSTM之父提出一种改进Transformer 变体的强大方法。  点击图片，阅读全文 论文标题：Machine-generated theories of human decision-making 主导机构：普林斯顿大学 机器学习为经济行为科学领域带来新的可能性。文中这个深度神经网络可以模仿人类的决定，其准确度令人惊讶，已大大超过了现有的、由人类产生的风险选择模型。  点击图片，阅读全文 #3 AI 产业万象 点击标题，即可阅读全文 论文标题：Deep Learning for AI 主导者：Yoshua Bengio, Yann Lecun, Geoffrey Hinton 本文由深度学习三巨头联合撰写，回顾了近年来深度学习的基本概念和一些突破性成就，描述深度学习的起源，以及讨论AI领域的未来挑战。  点击图片，阅读全文 主导机构：mozilla.org 在互联网世界，很多超链接都是蓝色的，这究竟出于什么考虑？ 点击图片，阅读全文 主导机构：The Pixar 他是计算机图形学的先驱，虽然他的贡献是业内一致认可的，但皮克斯却“悄悄”将他从自己的历史中抹去。 点击图片，阅读全文 《失控玩家》电影之外，AI界如何讨论第一个通用人工智能的诞生？ 点击图片，阅读全文 论文标题：How to Make Sense of Contradictory Science Papers 主导机构：利兹大学、伦敦经济学院 预印版论文与最终发表的严谨论文之间，究竟存在什么差距？ 点击图片，阅读全文 数据实战派 【数据实战派】致力于打造一个不用感叹号的新兴 AI 内容自媒体，围绕“计算 智能（computing intelligence）”技术，力求从种种杂音和噪声中，压缩出更纯粹且重要的知识，助力中国 AI 开发者的高速成长。 备注：本文来自公众号“数据实战派”，凡本公众号转载、引用的文章、图片、音频、视频文件等资料的版权归版权所有人所有，如因此产生相关后果，将由版权所有人、原始发布者和内容提供者承担，如有侵权请尽快联系删除。 |
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