谈谈怎样提高炼丹手速 4
最近搞定几件焦头烂额的大事后，终于有了一丢丢的时间来写写文章，并且偶尔思考下算法工程师的核心竞争力是什么。 前不久一时兴起写了篇标题党文章《惊了！掌握了这个炼丹技巧的我开始突飞猛进》，简单描述了一下我的升级打怪路线图。后来想了想，发现还有一点极其重要的基本功常常被大家忽略，但确是初级&中级算法工程师之间拉开差距的重要因素，那就是：手速。 手速有什么用呢？ 假如一件事情工程量较大（大型实验 ...
ICLR'21 | 一个二值化词向量模型，是怎么跟果蝇搭上关系的？ 14
可能有些读者最近会留意到ICLR 2021的论文Can a Fruit Fly Learn Word Embeddings?，文中写到它是基于仿生思想（仿果蝇的嗅觉回路）做出来的一个二值化词向量模型。其实论文的算法部分并不算难读，可能整篇论文读下来大家的最主要疑惑就是“这东西跟果蝇有什么关系？”、“作者真是从果蝇里边受到启发的？”等等。本文就让我们来追寻一下该算法的来龙去脉，试图回答一下这个词向量...
全球44家机构，55位大佬，历时两年，打造最强NLG评测基准！ 14
（大家好，我是已经鸽了夕总仨月没写文章了的小轶（yì）！新的一年一定改过自新，多读paper多写稿，望广大读者敦促(ง •̀_•́)ง） 今天要和大家分享的是卖萌屋学术站上的本月最热paper。何以最热，看它头上顶了多少大厂tag大概就知道了： 点开paper以后，小铁我更是直呼好家伙..... 超长author list——55位作者众星云集，来自共计全球44家不同机构。并且，在paper末尾更...
论文审稿人可以下岗了？CMU都做出论文审稿机器人了！ 12
机器学习真是越来越火了，这从各大会议逐年增加的投稿量上就可见一斑：AAAI'21收到了9034篇投稿，NeurIPS'20收到了9467篇投稿，一篇投稿至少要经过3位审稿人同行评议，耗费的人力可想而知。那么问题来了： 上哪找这么多有经验的审稿人来写评审意见呢？ 这时，机器学习投稿大头兼业界翘楚CMU的研究者发表了自己的看法：同行评议本质上不就是从输入一篇论文，输出评审意见的Seq2Seq吗？让N宝...
追剧计划第三弹！UC Berkeley出品，全栈深度学习！ 4
关注卖萌屋比较早的小伙伴，大概还记得2020年初时我们组织的斯坦福大学CS224N自然语言处理公开课追剧计划，以及后来的斯坦福大学CS520知识图谱公开课追剧活动。尽管活动已经结束很长一段时间，但是仍然有小伙伴后台问“什么时候开始下一波追剧哇”。 终于，万能的卖萌屋又帮大家发现了一门很赞的公开课！这次是UC Berkeley大学出品的 全栈深度学习（Full Stack Deep Learning...
百度提出新冠高风险小区预警算法，AAAI21收录！ 10
编：夕小瑶 几个月前，小屋推送了一期上帝视角看新型冠状病毒（COVID-19）对公众出行影响的顶会论文解读——《这篇顶会paper，讲述了疫情期间憋疯的你和我》，这篇有趣的paper来自百度地图团队，发表在KDD2020。 几个月后，新冠病毒仍在全球范围肆虐，并对人们的日常工作与生活产生了严重的影响。与此同时，社会责任感爆棚的百度研究人员再次发挥时空大数据优势，又发表一篇硬刚新冠疫情的最新研究成果...
全栈深度学习第2期: 开发套件与工具篇 2
一起追剧鸭 简介 Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目，通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。 1. Berkeley深度学习追剧群 目前已有1000+小伙伴加入，公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。 2. 课程主页 https://course.fullstackdeeplearning.com 第2期内容 本期是FSDL...
全栈深度学习第3期: 怎样科学管理实验数据？
一起追剧鸭 简介 Berkeley全栈深度学习追剧计划是由夕小瑶的卖萌屋发起的优质公开课打卡项目，通过微信群为同期追剧的小伙伴提供交流平台。关于该计划的详请见这里。 1. Berkeley深度学习追剧群 目前已有1000+小伙伴加入，公众号后台回复口令 深度学习追剧 入群。 2. 课程主页 https://course.fullstackdeeplearning.com 第3期内容 本期是FSDL...
Facebook刷新开放域问答SOTA：模型训模型！Reader当Teacher！ 7
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出：如果人类无法通过问答将机器和人区分开，那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答，到基于精细设计神经网络的文本问答，再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答，我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。 当前主流的问答系统主要分为几类：FAQ检索型、闲...
Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题！ 11
尽管深度学习给工业界带来了一波上线春天，但是总有很多比较难的业务，模型反复迭代后准确率依然达不到预期的产品标准，难以满足用户期望。 以下为工业界常见讨（si）论（b）场景： R&D小哥哥一顿调参输出，RoBERTa都用上了，终于将模型从80%准确率提升到了90%，但是PM小姐姐说，“不行！咱们必须要达到95%准确率才能上线！否则就是对用户和产品逼格的伤害！” 怎么办呢？ 熟悉工业界上线套路...
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