【筆仗教我的十件事】
回應一下早上很多書友問的問題:皇民化運動改姓名時,姓是可以自己挑的嗎?
大致上是可以自己挑沒錯,不過漢民族對姓氏相當重視,大概亂改怕祖先怪罪,有些人挑的日本姓會刻意和自己原本的漢姓有關,所以就有這種改姓名參考書。
不過這一篇主要是要講筆仗的教戰守則,俗云「跋倒嘛愛搣一把沙」(跌倒也要抓一把沙子,喻遭到壞事也要取得好處),這星期的粉絲團有史以來最大作戰也讓我體悟不少事,分享給各位參考。
很多人都佩服我有耐性、脾氣好,也有朋友尊稱我是最有毅力的粉絲團主、臺派第一寫手(等一下這不是粉絲說的)等等。其實我脾氣沒有這麼好,我留言很酸的,只是酸得讓你無可奈何而已。
以這次的大戰為例,我來談談打筆仗的態度。
首先,自己的專業要夠、立場要堅定。以我這文章來說,我的立場很堅定(而且長期追蹤的版友也一定知道我這些立場):對於「臺語」一詞的堅持、對於「方言」的界定、臺語文書寫的源流與證據、史料的閱讀等等。支持我堅定的原因,背後都有文獻、資料與閱讀的支持。
這樣一來,我的立論雖然不敢說沒有破綻,但至少自己不會自亂陣腳,所以很難找到我自相矛盾之處。反觀來辯之客,雖然有些是在某陣營相約而來,但每人的學識和觀點不一,加上有些辯者是被演算法拉來的,只是來反對的,根本也不同陣營,所以來辯者就經常口徑不一。例如一人說「臺語有音無字」,另一人卻想把臺語拉入中國版圖論述,主張「臺語用的是漢字」,到底臺語有沒有字啦你們先去場外打一架,贏的再回來跟我辯。
再來是自己不能被激怒。我為人的態度是這樣:人家罵我的是事實,我應該聞過則喜,努力改進;人家罵我的事不實,既然不是我做錯的,我何必生氣?所以不管對方怎麼激我,不是事實的都不用生氣,比如說我是綠營側翼,比如說我洗腦年輕人獲取政治利益,我還會反問能否舉出證據說我能獲取政治利益。如果對方激我不動,有些沉不住氣的就會開始口出惡言。BINGO!我就是等你這個!等對方口出惡言,我不但更不會生氣,反而會露出「抓到把柄了齁」的微笑(請參考《死亡筆記本》夜神月「計畫通」一幕)。有人對我留言「你家都沒老人了?」好喔,你在詛咒什麼嗎?要不要說清楚?OK,對方聞到訴訟的味道,縮了。或留言給我「你需要調養嗎?」,來說清楚一點你要表達什麼,對方縮了,「調養對大家都很重要」,我幫他按了個加油。
這就是我小時候看的禪宗故事:小和尚跟老和尚說,我上街買東西時,總有一個大媽無故罵我,我怎麼辦?老和尚說,如果有人搬一堆東西要塞給你,你卻不收,他怎麼辦?小和尚恍然大悟:那他只好把東西自己搬回去了!於是小和尚再遇到大媽罵街,只對她微微一笑便走。大媽回去只好罵老公出氣。所以有些太低階的問題,是連回也不必回的,笑笑說聲好喔即可;你也發洩,我也不痛不癢,對社會和諧大有助益。
當然,光靠修養是不能打筆仗的。自己立場堅定、專業足夠,面對辯者的各種刁鑽角度挑戰,最重要的就是邏輯攻防。你這篇文章主旨是啥,就聚焦在啥,不講無益之事。立場+專業+邏輯,時間久了對方自然露出破綻。比如從主張「政府從沒禁過臺語」,一小時後自己講出「雖然在學校禁臺語,但是......」到底有沒有禁啦你要不要跟一小時前的自己討論一下?後來立場又改成「雖然有禁,但沒造成影響,不算禁」,但是講一講又開始講當年「掛狗牌」是臺籍老師學日本的「方言札」,也就是把錯推給臺籍老師。我說就算掛狗牌是臺籍老師在日治時代學的吧,但他懲罰的源頭還是政府頒布的命令啊,就算沒掛狗牌,也是有其他懲罰手段。對方堅稱政府命令不重要,掛狗牌對於自尊影響甚大云云——各位看到矛盾了嗎?先前不是說「學校有禁,但沒影響」,現在又說出「在學校掛狗牌影響學生自尊甚大」,到底有沒有影響啦你左右腦打一架好嗎?
還有一個經典的案例,辯者死咬「臺語」這名稱是大福佬主義,閩南語有什麼資格代表全台?而且自己就是臺語使用者,臺語何曾快滅亡?於是他說出了經典留言:「林北連跑業務都講臺語ㄟ......臺語臺語?你們是把別的族群都踩在腳下嗎?」問號。問號。我真的黑人問號。
自己的邏輯清楚,時間一久就能等對方邏輯破洞,自己打自己。此外專業依然是最強大的武器。許多辯者被動員來或被演算法拉來,初來乍到,挑戰的問題總讓我有「你落車頭有探聽我是誰嗎」之感。有人要表示自己臺語程度很高,所以比我有資格談臺語存亡的問題(一方面,對方可能認為這種「綠營側翼粉專」都是「覺青」經營,小屁孩不可能會講臺語),考我「窗簾」臺語怎麼講,我不但秒答,還截圖貼了線上臺語字典中的各種講法給他看。他大概是覺得這種魔王等級的問題被秒殺面子掛不住,此後就不斷跳針臺語不能使用外來語、像新加坡這種語言多樣性的國家是好事嗎。猴~~!!又抓到把柄了!!此後他只要一留言,我就問他華語使不使用外來語,以及對新加坡有什麼意見,成為他的死穴。
還有人想考我更困難的,例如用臺語讀出師表,也有人挑戰其他書友能否用臺語翻譯戰鬥機說明手冊。碰到這種人不用傻傻隨之起舞,詢問願意繳多少學費就行。有學費,我就教你。說到要學費,對方鐵定縮(我有點失望,沒外快了)。對了,還有一個人認為羅馬字根本沒人懂沒人學,唱聲說能不能找一千人用羅馬字罵國民黨辦得到嗎你,我秒回辦得到,對方再也不敢留言,其實我是靠氣勢唬住的,我也不知道能不能號召那麼多人ㄎㄎ。
一星期戰下來,三篇文章留言超過五千則,老實講很多留言我連看都沒看過,你們自己在那串留言裡在吵什麼我也沒法管。而且有部份辯者並不死心,休息一天隔日又來的,所以許多書友留言勸我不必跟他們再辯,他們不會聽的。這裡就要講到更深一層的問題了,我並不是為了駁倒對方才留言的。
*其實我是留資料給後人、甚至日後研究者看的。*所以說先存有這個超然的態度,自己的心態就不會停留在「我一定要電爆你」的低階動機,也不容易動怒。而且我不是說託黑粉之福嗎?這週以來觸及率和粉絲增加人數都爆增。
*所以各位知道最絕的招式是什麼嗎?我把一邊筆仗,一邊在留言回應的新增立論和資訊,補充進我原本的文章裡。沒錯,你越來戰,我這篇文章的內容越豐富,而且觸及率越高。到最後,我文章質與量越來越高,也越來越多人被演算法推薦來看,但是你在底下反對我的留言呢?——誰有耐心點開兩千多則留言來看?*
感謝。感謝大家。活水來冊房的盛況,你我都推了一把。
最後,告誡大家在筆仗時不要做的事情。
一、要點看對方資料可以,但不要拿對方資料做攻擊目標,例如長相、職業、個資等等。
二、不貼標籤,所以我不會說出「中國難民」、「韓粉」之類的稱呼,甚至連「藍營」我也不會說。
三、不出惡言:腦殘、蛆、智障、不識字等等,我不會使用。
以上這些東西,一講出來,格調就降低了。我會等對方講,一講我就贏了。
*這就是我在這次大戰中學到的十件事:
一、立場、專業、邏輯。
二、對方說的是事實,聞過則喜;對方說的不是事實,與我何干。
三、對方口出惡言,要求對方再說一次或詢問切確意思,對方會縮。
四、立場+邏輯+耐心,引蛇出洞。你保持邏輯,等久了對方就沒邏輯了。
五、適時不隨之起舞,對方連舞也沒跳只是播個前奏,自己沒必要跳個半死給對方看。要看專業的先繳學費。
六、眼光提高到「我把這篇文章/留言留給後人看」,不求說服對方。
七、將筆仗過程中產生的新例證、新觀點,回頭編輯進原文裡,使自己的原文文本更強大。
八、不要仇視對方,粉絲團的流量,你我都推了一把。
九、不攻擊對方個人資料、不貼標籤、不口出惡言。
十、感謝支持自己的粉絲,按讚的、幫忙提供資料的、幫忙應付的,以及分享到個人塗鴉牆、社團、粉專將訊息散播出去的,友直友諒友多聞,還有從香港、新加坡、馬來西亞隔海留言支援的朋友,由衷感謝大家的鼓勵。*
祝各位此後百戰百勝,明日鍵盤戰神就是你。
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過5萬的網紅KYOKO TV・哈日杏子頻道,也在其Youtube影片中提到,#觀光日語 #旅日必背 #實用日語 #說話速度正常的新版的【旅日十句】2020影片來了:https://reurl.cc/Aq9Z2d <*本日單字*>文字檔請見影片介紹文下方 👀歡迎訂閱杏子頻道: https://goo.gl/JYyh4H 🐷杏子畫的P醬2019年賀歲貼圖➡https://go...
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四兩撥千斤! 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄,輕量化模型孟子一鳴驚人!
本週,中文語言理解權威評測基準CLUE榜單,被「低調」刷新。
不同的是,不是大公司、不是超大模型……
一個新面孔,一個輕量化模型,首戰即登頂,四兩撥千斤。
CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局,被首次打破。
瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型,以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。
這也是瀾舟科技首次對外曝光,背後團隊負責人,正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理,文章來自《量子位》微信公眾號,經授權轉載。
▎輕量化模型孟子?
孟子,基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。
包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。
可處理多語言、多模態數據,同時支持多種文本理解和文本生成任務,能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。
孟子模型基於Transformer架構,僅包含十億參數量,基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。
但誰也沒想到,小模型卻有大智慧,一經登場,打破格局。
CLUE,中文語言理解領域最具權威性的測評基準,涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。
該榜單競爭激烈,幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。
騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。
而且隨著大參數模型愈演愈烈,CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。
因為百億、千億甚至萬億參數的大模型,已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。
萬萬沒想到,瀾舟科技-創新工場團隊出手,四兩撥千斤。
因為孟子,走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線,致力於構建十億級別的小模型,充分發揮已有參數下的模型潛力,有利於快速、低成本地落地現實業務場景。
孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型,在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。
相對已有的中文語言模型,孟子模型實現了多項突破性進展:
1) 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下,遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型,對標「巨無霸」,小模型性能超越千億規模模型。
2)使用知識圖譜增強模型,讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力,在權威CLUE中文理解評測的總排行榜,以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一,刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分,逼近人類基準分數(85.61)。
3)靈活的領域和場景適應能力,方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式,同步適配BERT-style的判定式架構,既能理解也能生成。便於適配行業應用,覆蓋廣泛業務場景。
當然,隨著孟子一鳴驚人,也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。
▎原理方法和應用?
在輕量化模型算法研究方面,基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術,從模型架構(包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制)到預訓練策略進行了全方位改進。
具體有四方面:
1) 模型結構方面,將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中,基於句法約束引入註意力機制中,從而提升模型對語言學知識的建模能力。
2) 訓練策略上,引入基於實體知識和Discourse的Mask機制,強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
3) 為進一步提高訓練效率,使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷,使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版(Prompt),取得了明顯的性能提升。
基於以上算法策略,實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識,大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力,以及良好的領域遷移能力,適應廣泛的產品應用場景。
另外,在Finetune的進展方面,如何將預訓練模型用於各項任務?
瀾舟團隊也有總結,從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索,進一步提升語言模型的性能:
1) 數據增強:使用領域相關數據;
2) 知識蒸餾:基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率;
3) 遷移訓練:結合課程學習的思想,由易到難訓練下游模型;
4) 訓練優化:使用多種訓練目標,多角度提升模型能力;
而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。
基於領域適應技術,孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型,領域適應策略主要包含兩大方面:
1) 通過大規模的泛金融領域語料,將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業,在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
2) 通過大規模的營銷領域語料,將孟子模型遷移到數字營銷領域,完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務,將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。
瀾舟方面還透露,孟子模型已在多個領域成功落地實踐,衍生出多項行業領先的產品,涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。
並且毫無疑問的是,因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點,更易於線上部署和推廣到移動設備中,自然不會局限於現有應用和場景,接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。
▎瀾舟團隊?
最後,也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。
瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。
AI領域內,周明已不用過多介紹,他是公認的世界級AI科學家,自然語言處理領域的代表性人物。
周明博士在2020年加盟創新工場,擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型,基於大數據、知識圖譜和行業模型,提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。
據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。
值得注意的是,瀾舟科技除了大牛坐鎮,其實也是行業趨勢的體現。
引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說:
AI的發展可以按照兩個時間點劃分。
第一個時間點是2015年,以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類,帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。
而第二個時間點出現在2019年,以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展,讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能,將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。
「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用,預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展,用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果,在新機遇面前躬身入局,一起發掘NLP領域的黃金發展期」,李開復說到。
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2020人工智慧的預測~
本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
…………………………………………………………
吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習
2020,AI的研究會有哪些突破?
2020,AI的應用又會有什麼變化?
吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物,分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語,以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。
一起來看看吧~
▌吳恩達:保持學習和好奇心
在這份「新年寄語篇」的開頭,吳恩達作為發起人開場,總體是一些關於學習新知識的碎碎念。
吳恩達說,他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。
比如10年前的那個冬天,他的學習主題是教育學,雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路,但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。
而去年,當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中,吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。
而這個冬天,吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學,還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺,爺爺用親身經歷告訴他:
長壽的秘方,就是保持好奇心。
照這個規律,吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。
最後,吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。
▌李開復:AI將在更多行業落地
李開復的新年寄語主題,是AI無處不在。他說:
人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中,我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。
但是,從整體經濟的角度來看,只有一小部分企業開始使用AI,這表明AI還有巨大的增長空間。
我相信,在人類技術進步的歷史上,AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中,人工智慧將滲透到我們的生活和工作中,從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。
我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。
我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司,從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司,以將藥物發現時間縮短三到四倍。
在教育方面,我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音,幫助學生提升成績,用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來,並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。
我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。
▌LeCun:自監督學習帶來AI革命
深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題,是Learning From Observation。
讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。
“格”的是開車這件小事。LeCun提到,人類學開車只要幾十個小時,但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時,強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時,這裡面一定有什麼問題。
人類可以高效學習,是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動,但是在剛出生的幾個月裡,他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然,大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構,並預測一些無法直接觀察到的事物,比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。
因此,AI的前進方向,就是自監督學習(self-supervised learning),它和監督學習類似,但是並不會訓練系統去把資料分類,而是我們隱藏一些部分,讓後讓機器預測丟失的部分,比如把視頻的一些幀抹掉,然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。
最近,這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞,它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。
希望在2020年,自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎?
其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”,但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀,我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近,或許我們很快就會發現這樣一個模型。
這樣,我們就能用很少的視頻訓練樣本,來實現非常好的性能預測、動作預測,而這在以前是不可能的。
當這個想法實現的時候,2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。
▌周志華:方法創新,方針明確
南京大學周志華教授對2020年有三個希望:
1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間,其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。
2、希望AI可以涉足更多領域,為人們的日常生活帶來更多積極的變化。
3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。
▌Anima Anandkumar:模擬的力量
Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監,也是加州理工的電腦教授。
Anandkumar教授提到,在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大,並且能類比各種複雜的情況,在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。
她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料,用深度學習進行地震預測的研究;英偉達也推出了模擬平臺Isaac。
她希望,2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值,並在新的一年產生更為重大的AI進步。
▌Oren Etzioni:工具創造平等
Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。
他認為,AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性,但在應用上,AI還可以為社會提供更多幫助,比如為行動不便的人提供無障礙技術,解決教育、流浪者、人口販賣的問題,AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響,但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。
因此,他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益,讓世界更公平。
▌Chelsea Finn:泛化的機器人
Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。
她認為,目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績,但在泛化方面做得還不夠,無法用一個機器人來完成多個任務。
比如,識別ImageNet上的圖片需要一個模型,但如果機器人需要與環境交互,那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。
因此,她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破,會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰,機器人會比現在的更加智慧,而不僅僅是停留在實驗室裡。
▌David Patterson:快速訓練與推理
David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授,RISC-V國際開源實驗室負責人,也是ACM和IEEE的Fellow。
他說,過去一年,阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器,而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。
他認為,投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。
並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片,來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。
▌Dawn Song:要對資料負責
Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一,1996年本科畢業於清華大學,現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授,也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。
她認為,人們對敏感性資料的收集正在迅速增加,幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時,企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。
在她看來,這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中,她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。
這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為,2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰,要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務,聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。
▌Richard Socher:資訊海洋已經沸騰
Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年,自己創辦的公司被Salesforce收購後,加入Salesforce,現在是Salesforce的首席科學家。
他認為,如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。
比如,在你沒有讀過一個冗長的文檔之前,你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且,想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。
在他看來,自動提取摘要可以解決這些問題,2020年,這一技術將會迎來重大發展,改變我們消費資訊的方式。
不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊,而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力,創造一個更美好的世界。
原文傳送門:
https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher
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第三回介紹的是到日本旅遊時可以派上用場的<十句實用日語會話>。歡迎大家留言告訴我你想學的內容喔^3^。
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觀光日語 Vol.1 | 旅日必背 | 超實用の十句觀光日語* 旅行に使える観光日本語10フレーズ | <杏子日語教室> 1
1.こんにちは=午安、你好。
ko-n-ni-chi-wa
2.ありがとう=謝謝。
a-ri-ga-t-o
3.すみません=不好意思、對不起。
su-mi-ma-sen
4.トイレはどこですか?=廁所在哪裡?
to-i-re-wa-do-ko-de-su-ka?
5.おいくらですか?=多少錢?
o-i-ku-ra-de-su-ka?
6.クレジットカードは使えますか?=可以刷卡嗎?
ku-re-ji-t-to-ka-do-ha-tsu-ka-e-ma-su-ka?
7.メニューをください=請給我菜單。
me-nyu-o-ku-da-sai
8.写真、ok?=可以拍照嗎?
sha-shin-ok?
9.いただきます=我開動了。
i-ta-da-ki-ma-su
10.免税になりますか?=可以免稅嗎?
men-zei-ni-na-ri-ma-su-ka?
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