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机器学习趋势:ICML 2022
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Trends in ML:ICML 2022 论文中的知识迅速传递到教程和研讨会,使从业者更容易获得它。值得一提的是,语言模型正在入侵强化学习,充当知识的保持者和非常有效的规划者。观察到LMs的研究目标可以合并为降低成本,这相当于规模化和低碳排放。研究人员可以从多个角度解决这个问题:稀疏性、硬件加速、向量数据库、1 位表示等。 除非看到新的突破,否则距离在芯片上拥有 GPT-3 还需要几十年的时间。机器学习即服务 (MLaS) 的想法已经存在多年,但随着 LM 的兴起,它变得流行起来并很有前景。我们注意到几篇讨论如何经济有效地使用 MLaS 的论文。 在 Covid-19 和 Alphafold 的突破的推动下,生物医学 AI 的趋势继续增长(论文数量超过了 ICLR 加上两个研讨会)。最后,不得不提到Vowpal Wabbit的回归,它可能是最古老的开源 ML 项目,早在深度学习时代之前,它仍然具有相关性并且非常有用! PPT:https://docs.google.com/presentation/d/1qUSUariOAXlF37hA5YPB-3dHB0gm8IuBzdkp5eTw8Bc/edit#slide=id.g14449b1d3b6_0_159
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