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          AI大事件 | Waymo無(wú)人出租車上街,美國(guó)啟動(dòng)科技巨頭反壟斷改革,LSTM VS BERT

          共 2142字,需瀏覽 5分鐘

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          2020-10-14 05:22

          大數(shù)據(jù)文摘出品
          編譯:云舟
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          嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好,原AI Scholar Weekly改版,融合AI時(shí)事新聞內(nèi)容再度來(lái)襲!
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          AI大事件是AI領(lǐng)域的綜合性專欄,致力于為你帶來(lái)最新潮、最全面、最深度的AI行業(yè)概覽,從硬核的學(xué)術(shù)內(nèi)容到精品產(chǎn)業(yè)新聞,為你一網(wǎng)打盡每周AI的前沿資訊。
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          做AI行業(yè)的終身學(xué)習(xí)者,每周一篇就夠啦!


          本周關(guān)鍵詞:Waymo無(wú)人出租車、LSTM VS BERT、自然語(yǔ)言理解

          AI新聞

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          英偉達(dá)NeMo發(fā)布:支持快速語(yǔ)音語(yǔ)言模型

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          使用三行代碼快速編寫(xiě)和訓(xùn)練復(fù)雜的、最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。
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          詳情:

          http://cur.at/VDqBxbA?m=web

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          arXiv現(xiàn)在可以提交代碼啦!

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          Papers with Code日前宣布,arXiv現(xiàn)在將允許研究人員在提交研究論文的同時(shí)提交代碼,這使得計(jì)算機(jī)科學(xué)家可以簡(jiǎn)單地與其他研究人員分享自己的代碼,從而能夠更好地分析、審查或復(fù)制人工智能研究的新進(jìn)展。
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          詳情:
          https://venturebeat.com/2020/10/08/arxiv-now-allows-researchers-to-submit-code-with-their-manuscripts/?utm_campaign=AI%20Weekly&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter
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          Waymo無(wú)司機(jī)出租車在鳳凰城上線

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          Waymo在亞利桑那州菲尼克斯市的機(jī)器人出租車服務(wù)現(xiàn)在已經(jīng)向公眾開(kāi)放了。
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          詳情:
          https://venturebeat.com/2020/10/08/waymos-robo-taxi-service-opens-to-the-public-in-phoenix/
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          美國(guó)國(guó)會(huì)呼吁對(duì)科技巨頭進(jìn)行反壟斷改革

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          美國(guó)國(guó)會(huì)對(duì)亞馬遜、蘋(píng)果、Facebook和谷歌進(jìn)行的調(diào)查發(fā)現(xiàn),為了保持其在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,可能需要反壟斷法改革。
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          詳情:
          https://www.getrevue.co/profile/AI_Weekly/issues/ai-weekly-october-9-2020-283293
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          AI學(xué)術(shù)


          小語(yǔ)料庫(kù)上LSTM和BERT的比較

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          建立在BERT架構(gòu)上的文獻(xiàn)呈現(xiàn)了很多破紀(jì)錄的結(jié)果。然而,這樣的模型往往需要非常大的數(shù)據(jù)集來(lái)調(diào)整和預(yù)訓(xùn)練。但如果我們只有一個(gè)小數(shù)據(jù)集呢?
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          研究人員將LSTM模型與BERT模型在以任務(wù)為導(dǎo)向的小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較。
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          他們選擇了一個(gè)意圖分類任務(wù),使用一個(gè)用于構(gòu)建聊天機(jī)器人的小數(shù)據(jù)集。
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          研究人員使用不同的LSTM架構(gòu)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。在測(cè)試中他們發(fā)現(xiàn),最簡(jiǎn)單的LSTM架構(gòu)最適合這個(gè)數(shù)據(jù)集。與BERT相比,LSTM在驗(yàn)證數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)方面具有更高的準(zhǔn)確性,在統(tǒng)計(jì)學(xué)上表現(xiàn)顯著。此外,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于較小的數(shù)據(jù)集,BERT比簡(jiǎn)單的LSTM結(jié)構(gòu)更適合。
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          原文:
          https://arxiv.org/pdf/2009.05451v1.pdf?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter
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          任務(wù)導(dǎo)向?qū)υ挼淖匀徽Z(yǔ)言理解基準(zhǔn)

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          本研究介紹了任務(wù)型對(duì)話中的自然語(yǔ)言理解基準(zhǔn)——DialoGLUE,可以促進(jìn)和鼓勵(lì)基于表征遷移、領(lǐng)域適應(yīng)和樣本有效任務(wù)學(xué)習(xí)的對(duì)話研究。
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          任務(wù)對(duì)話系統(tǒng)可以通過(guò)文本、語(yǔ)音、圖形、手勢(shì)等與人類進(jìn)行交流。他們可以解決許多問(wèn)題,如訂票、下訂單、安排電話和幫助用戶處理請(qǐng)求等等。因此,DialoGLUE系統(tǒng)在自動(dòng)化各種業(yè)務(wù)流程方面具有巨大的潛力,其中包括提高運(yùn)營(yíng)速度、個(gè)性化客戶服務(wù)、降低勞動(dòng)力成本、提升全天候可用性等等。
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          通過(guò)對(duì)DialoGLUE基準(zhǔn)的幾種基線方法的評(píng)價(jià),研究人員驗(yàn)證了大規(guī)模開(kāi)放域?qū)υ掝A(yù)訓(xùn)練和任務(wù)自適應(yīng)自監(jiān)督訓(xùn)練的有效性。結(jié)果表明,DialoGLUE尚有很大的改進(jìn)空間。DialoGLUE基準(zhǔn)測(cè)試是開(kāi)源的,并向研究社區(qū)提供了排行榜。
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          原文:
          https://arxiv.org/pdf/2009.13570v1.pdf?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter



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