论文 | CIKM2017 最佳论文鉴赏
2017-12-19
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DeepMind研究成本大起底，一篇ICML论文烧掉1290万美元
【8月更文挑战第25天】近期，Katie Everett等11位作者发布了一篇题为《Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers》的论文，已提交至ICML。该研究探讨了从小型到大型模型的扩展过程中，如何通过精确调整算法和架构细节实现有效扩展。作者们通过广泛的实证研究，包括训练了数以万计的不同规模的模型，提出了一种新的参数化视角及Adam-atan2优化器版本。然而，这项研究的成本高达1290万美元，引发了关于资源分配与研究价值的争议。论文链接: https://arxiv.org/abs/2407.05872。
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斯坦福最新研究：ICLR/NeurIPS等竟有16.9%评审是ChatGPT生成
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MMTracking 食用指南 | 视频目标检测（附AAAI2021论文解读）
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与多目标跟踪相比， VID 不要求对不同帧中的同一目标进行关联，只需检测出目标即可。
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今年的Best Paper Award由清华大学的李国良老师团队获得，论文题为：Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignment in Large-Scale Knowledge Bases《一种基于人机协作的大型知识图谱对齐方法》. 因为是Best Paper，本篇分享单独对该文章做细致解读。
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