新智元|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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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)https://proceedings.mlsys.org/static/paper_files/mlsys/2020/73-Paper.pdf【新智元|Science | 人工智能领域很多引人注目的进展并不真实】
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