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LeCun领导下的Meta AI，押注自监督
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选自IEEE Spectrum 作者：ELIZA STRICKLAND 机器之心编译 机器之心编辑部 自监督学习真的是通往 AGI 的关键一步？ Meta 的 AI 首席科学家 Yann LeCun 在谈到「此时此刻要采取的具体措施」时，也没有忘记远期的目标。他在一次采访时说：「我们想要构建像动物和人类一样学习的智能机器。」 近几年，Meta 发表了一系列关于 AI 系统自监督学习（SSL）的论文。LeCun 坚定地认为，SSL 是 AI 系统的必要前提，它可以帮助 AI 系统构建世界模型，以获得类似人类的
机器之心
2022-07-06
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怼完OpenAI，LeCun回应：我认为意识只是一种错觉
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人工智能
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选自IEEE Spectrum作者：ELIZA STRICKLAND机器之心编译机器之心编辑部 现在的 AI 到底有没有意识？如何定义意识？AI 的前进方向是通过更好的数据标签来改善监督学习，还是大力发展自监督 / 无监督学习？在 IEEE Spectrum 的最近的一次访谈中，图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 表达了自己的看法。 Yann LeCun 在演讲时曾经放过一张法国大革命时期的著名画作《自由引导人民》，并配文：「这场革命将是无监督的（THE REVOLUTION
机器之心
2022-03-04
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当自监督遇上语言-图像预训练，UC伯克利提出多任务框架SLIP
tcp/ip
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监督学习
近来一些研究表明，在具有挑战性的视觉识别任务上，自监督预训练可以改善监督学习。CLIP 作为一种监督学习新方法，在各种基准测试中都表现出优异的性能。
机器之心
2022-02-24
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Transformer预训练模型已经变革NLP领域，一文概览当前现状
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监督学习
无监督学习
机器学习
在如今的 NLP 领域，几乎每项任务中都能看见「基于 Transformer 的预训练语言模型（T-PTLM）」成功的身影。这些模型的起点是 GPT 和 BERT。而这些模型的技术基础包括 Transformer、自监督学习和迁移学习。T-PTLM 可使用自监督学习从大规模文本数据学习普适性的语言表征，然后将学到的知识迁移到下游任务。这些模型能为下游任务提供优质的背景知识，从而可避免从头开始训练下游任务。
机器之心
2021-10-26
1.3K
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7 Papers | Transformer研究井喷式涌现；最大中文多模态预训练数据集
监督学习
网络安全
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学习方法
论文 1：Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review
机器之心
2021-03-14
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穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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