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创造了不起 | Little-Wallace 和 Yisaer 的 Committer 之路

近日,社区又喜提两枚新晋 Committer :Little-Wallace (刘玮)和 Yisaer ( 高松),今天我们就一起来看看他们在 TiDB 社区的心路历程吧!...Little-Wallace Raft SIG 和 engine SIG 的 Committer 。本科专业是计算机科学与技术。...Little-Wallace: 我接触编程的时间比较晚,基本是读大学的时候,在大学期间写过一个 OJ(在线编程考试的网站)。...Little-Wallace: 第一次了解到 TiDB 是读大四的时候, PingCAP 的同学来我们学校做宣传,然后知道了 TiDB 这样一个产品。...Little-Wallace: 我认为开源作为一种生产协作方式,从生产力的角度上来说是一场革命。它能把我们这些零散的力量组织起来,开发出很了不起的产品。

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注意力机制不能提高模型可解释性?不,你这篇论文搞错了

一篇题目为《Attention is not Explanation》(Jain and Wallace, 2019) 的论文表示,注意力机制并不能提高模型的可解释性。...Jain 和 Wallace 在实验中选取了八个分类数据集(大部分是二分类)和两个问答任务。...接下来,Jain 和 Wallace 提出了一种替代性对抗注意力分布,它可以最小程度地改变模型预测结果。...值得注意的是,Jain 和 Wallace 把注意力分布和预训练网络输出层与用于计算它们的参数分离开来,将每个注意力分数看作独立于模型的单独单元。此外,他们还为每个实例单独计算对抗分布。...因此,也难怪 Jain 和 Wallace 在这种自由度下找到了他们寻找的东西。

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AI 正变成黑客手中的强大武器

“人工智能这一术语常被误解,很多人容易联想到终结者机器人追捕John Connor,但那不是AI”,Wallace 说,“相反,这是一个广泛的研究课题,围绕着创造各种形式的智能展开”。...Wallace 说AI有很多细分的领域,机器学习是当前AI的一个特别重要的子集。...“在日常工作中,我们用机器学习算法解决一个具体的问题,它属于人工智能的一种形式”,Wallace 告诉 Gizmodo,“比如说,我们用机器学习来预测某个文件或是进程是否是恶意的。...“对于安全专家来说,这是一个大数据问题,我们处理的数据超过了单个人可能产生的大量数据”,Wallace说,“一旦开始处理对手,你别无选择只能拿起AI来武装自己”。...为了处于领先地位,Wallace建议安全公司开展自己内部的研究,发展自己的人工智能技术来对抗,测试防御能力。他把这种方式称为“以牙还牙”。

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