论文Science | 人工智能领域很多引人注目的进展并不真实( 二 )
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知乎网友@Xiang Wang提出 ， 论文要么跟实际贴合提升业务 ， 要么就是理论创新 ， 但是很多论文两者都没有做到 ， 纯用捏造 ， 实在是尴尬 。
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【论文Science | 人工智能领域很多引人注目的进展并不真实】即使新方法并不比旧方法好到哪里去 ， 每隔一段时间也会有一个新的算法实现应用上的突破 ，「这几乎就像一个风险投资组合 ， 其中一些东西并没有真正发挥作用 ， 但一些业务却表现出色」 。
一些工业界看起来很好的效果可能是因为该领域的爆炸性增长 ， 论文数量超过了有经验的审稿人 。 评审人员时间紧任务重 ， 只与基准进行比较 ， 很容易得出偏见性的结论 。
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今年早些时候 ， Blalock 的合著者 ， 麻省理工学院的研究员 Jose Gonzalez Ortiz ， 发布了一款名为 ShrinkBench 的软件 ， 该软件是基于PyTorch并且是开源的 ， 它使得比较剪枝算法变得更加容易 ， 以后再发这类的论文可要注意了！
参考链接：
https://www.zhihu.com/question/59002888)
https://www.sciencemag.org/news/2020/05/eye-catching-advances-some-ai-fields-are-not-real)
http://i5.hexun.com/2020-06-01/201463802.pdf
本文首发于微信公众号：新智元 。 文章内容属作者个人观点 ， 不代表和讯网立场 。 投资者据此操作 ， 风险请自担 。
（责任编辑：张洋 HN080）
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