Эти ресурсы собраны из информационного бюллетеня Aggregate Intellect, отправленного 7 апреля 2021 г. Эта неделя ресурсов охватывает период с 31 марта по 7 апреля 2021 г.

Клаудиа Хауфф просмотрела более 300 работ в режиме разговорного поиска, чтобы создать впечатляющую карту мыслей по темам исследования. Она также перечислила соответствующие конференции в этой области и предоставила ссылки на популярные наборы данных в этой области. Также посмотрите слайды ее основного доклада на MICROS 2021.

Результаты GPT-Neo, репликация GPT-3 с открытым исходным кодом (хотя в настоящее время все еще составляет 2,7 миллиарда параметров) поступают. Как и GPT-3, он может генерировать код React с учетом описания вывода. Это не впечатляет, как звучит, поскольку даже более слабые модели способны на это, но я очень хочу увидеть результаты других экспериментов.

Собирается ли TabNet заменить XGBoost? Вот подробное сообщение в блоге под названием The Annotated TabNet Сачина Абейварданы, в котором показано, как эта модель на основе нейронной сети может работать с табличными данными, а также как ее можно интерпретировать для определения важности функции для каждого входного примера.

Современные современные модели NLU часто критикуют за то, что эти модели на самом деле не понимают язык, потому что они не могут думать, не могут логически рассуждать или решать арифметические задачи. Однако исследования фМРТ показывают, что язык отделен от мысли. Например, люди с глобальной афазией могут логически рассуждать, решать головоломки и т. Д., Даже когда их языковые способности серьезно нарушены. Для более подробного обсуждения обработки речи людьми и машинами посетите семинар Центра науки и общества с участием Мелани Митчелл, Эв Федеренко и Брендана Митчелла.

В Курсе Сергея Левина по нейронным сетям много крутого контента, особенно по генеративным моделям. Смотрите все видео здесь!

Substack знаменует новую революцию в блогах, и специалисты по машинному обучению не могут быть далеко позади. Вот подстаканник по MLOps, без сомнения, еще много чего.

Исследователи DeepMind опубликовали статью об опасности языковых моделей. Примечателен тот факт, что довольно много вопросов, поднятых в этой статье, также были подняты в статье Бендера и др. Стохастические попугаи, но при этом не были затронуты споры и споры, вызванные статьей о стохастических попугаях. Одна из причин может заключаться в том, что аргументы, приведенные в этой статье, выражены как согласование ценностей ИИ, а не явно выражены словом этика.

!! Con, одна из самых недооцененных конференций по информатике, пройдет с 15 по 22 мая в режиме онлайн. Хотя я никогда не был на ней раньше, несколько человек, которых я знаю, клянутся и говорят, что это самая веселая конференция, на которой они были.

Подкаст Основные моменты НЛП вернулся после перерыва в 4 месяца! В последнем выпуске Робин Джиа рассказывает об устойчивости моделей НЛП, о том, как измерять надежность и как создавать надежные системы.

Хотя чат-боты, обученные на больших языковых моделях, определенно более бегло и связно, развертывание их в дикой природе все еще небезопасно, потому что они склонны галлюцинировать факты, проявлять оскорбительное поведение и многое другое. И-Лан Буро расскажет о своем исследовании на Стэнфордском семинаре по НЛП о том, как сделать чат-ботов безопасными для развертывания. Регистрация открыта для широкой публики! Больше не принимаю регистрации

Твит недели: было время (буквально все последнее десятилетие), когда успехи в глубоком обучении начинались с компьютерного зрения, а затем были приняты НЛП (часто безуспешно из-за дискретности языка) . Сегодня ситуация, похоже, меняется, и достижения в области НЛП стимулируют развитие CV (например, Vision Transformer). Эту точку зрения поддержал Перси Лян в отчете AI Index за 2021 год.

Это еженедельное обновление представляет вам Сухас Пай (Сухас Пай) и редактирует Дженнифер С. (Дженнифер Шен).

Совокупный интеллект

Aggregate Intellect - это глобальная торговая площадка, где разработчики машинного обучения связываются, сотрудничают и создают. Свяжитесь с коллегами и экспертами на https://ai.science или Присоединяйтесь к нашему сообществу Slack.

  • Ознакомьтесь с созданными пользователем Рецептами, которые предоставляют пошаговые инструкции, и небольшими руководствами по выполнению различных задач.
  • Присоединяйтесь к нашим ML Product Challenges, чтобы создавать продукты на основе искусственного интеллекта, чтобы получить шанс выиграть денежные призы.
  • Общайтесь с коллегами и экспертами в дискуссионных группах по ML или в часы работы офиса экспертов.