1樓：
我感覺，產業界開始集團化搞的問題，說明其中主要的開放性難題已經被解決得差不多了，如語言識別、人臉識別等，在過去20年裡面都陸續被廣泛商業應用。看最近的BERT、GPT-2，我理解更多的是將深度學習對大規模資料擬合的能力發揮到極致，在深度學習技術路線基本成熟的前提下，大公司有強大計算能力支援，自然可以資料用得更多，模型做得更大，效果擬合更好。
成熟高新技術進入商用競爭，就大致會符合摩爾定律的發展規律。現在BERT等訓練看似遙不可及，但隨著計算能力等因素的發展普及，說不定再過幾年，人人都能輕易訓練BERT和GPT-2，大家又會在同乙個起跑線上，把目光轉移到下乙個挑戰性難題上。
所以不如提前考慮，哪些問題是純資料驅動技術無法解決的。NLP和AI中的困難任務，如常識和知識推理，複雜語境和跨模態理解，可解釋智慧型，都還沒有可行的解決方案，我個人也不看好資料驅動方法能夠徹底解決。更高層次的聯想、創造、頓悟等認知能力，更是連邊還沒碰到。
這些正是有遠見的研究者們應該開始關注的方向。
2樓：Liyuan Liu
我們是屬於有幾塊卡，不多，勉強夠用的樣子
雖然偶爾也會抱怨抱怨，但總體心態還是很樂觀的hh在不同的環境/設定/資源下，可以做不一樣的東西呀～Liyuan Liu：Efficient "ELMo" Embedding
當時就是覺得performance 更好這條路，可能不是很適合學校裡的phd 走，看到這個問題還是有點感慨... 順便厚顏來推廣下自己的工作hh
2023年在iPhone8p xr 和公尺9間應該如何選擇？
力程 XR可以，預算夠的話，8P稍微落後了不過還是夠用的 我16年買的SE到現在用著依然順暢舒服 至於安卓機我身邊部分人在用，評價褒貶不一所以暫時不推薦。 JackieWashon 三星s10或者8p吧，預算都5000了考慮啥小公尺，s10和8p主要是系統區別，喜歡哪個用哪個，xr訊號極差，就是個i...
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彌小木 我是兩個孩子的媽媽，乙個2歲多，乙個10歲。以下三本書，是今年在育兒方面，帶給我觸動比較大的三本。李雪的 當我遇見乙個人 孫瑞雪的 完整的成長 田巨集傑的 不咆哮讓孩子愛上學習 李雪的 當我遇見乙個人 這本是我前年看的一本書，去年 今年也都會時常開啟來看看。前年我剛生二胎，在那一年，這一本書...