AI 每周必读:The Ones

【AI100 导读】学术界和工业界的距离到底有多远?Chatbot 很火,但到底应该如何定位产品,如何定位技术和产品之间的关系?

1. One Paper

Hybrid Code Networks: practical and efficientend-to-end dialog control with supervised and reinforcement learning

本文提出了一种特定领域对话系统的端到端训练方案,相比于传统的端到端模型来说,亮点在于用更少量的、更有效的数据进行训练,并且结合一些动作模板和 API 来做对话生成,探索了监督学习和增强学习两种方案。作者是来自微软研究院 Jason D. Williams,本篇文章对去年的这篇 End-to-end LSTM-based dialog controloptimized with supervised and reinforcement learning 进行了一些新的改进。

链接:

https://arxiv.org/abs/1702.03274

2. One Resource

近几年引用最多的深度学习 paper,包括以下几个领域:

  • Understanding / Generalization / Transfer
  • Optimization / Training Techniques
  • Unsupervised / Generative Models
  • Convolutional Network Models
  • Image Segmentation / Object Detection
  • Image / Video / Etc
  • Recurrent Neural Network Models
  • Natural Language Process
  • Speech / Other Domain
  • Reinforcement Learning / Robotics
  • More Papers from 2016

Github 地址:

https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

3. One Opinion

(图片引自公众号AI科技评论)

学术界和工业界的联系和区别一直是个争议点,学术界觉得工业界做的东西不够创新,不够探索,工业界觉得学术界做的东西不够 work,追求 benchmark 的指标多一些。李沐在接受 AI 科技评论的采访时,谈到了学术界和工业界的联系和区别,讲的比较透彻。最近几年学术界的大咖老师们纷纷转向工业界,也是一个非常有趣的现象!

4. One Deep

鲍捷老师的文章《八一八聊天机器人》前几天在网络上非常火爆,从研究历史和当前现状等几个方面对目前最流行的一个创业领域— Chatbot 进行了批判式的总结。文中的很多观点都值得深思和讨论,比如:”聊天机器人的定位应该是自动化“、”也不能迷信垂直领域,比如金融。“、”我想,做语义技术的应用第一重要的是盈利,而不是扩大市场份额。“等等。

文章地址:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25190575

本文为 AI100 原创,转载需获同意。


原文发布于微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文发表时间:2017-02-19

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