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百度阅读理解技术研究及应用

本报告分为以下4个部分：1. 什么是机器阅读理解？2. 阅读理解技术的进步。3. 阅读理解的更多挑战。4. 百度阅读理解技术的研究工作

CMU 与谷歌大脑提出的全新XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果！而更令人激动的是，目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型。

PBA 的输出结果足以与之前 CIFAR 和 SVHN 数据集上的最佳成绩匹敌，但前者的计算量只有千分之一，从而使研究者和从业者使用单颗工作站 GPU 就能有效地学习新的增强策略。

谷歌大脑团队发布了一项新研究：只靠神经网络架构搜索出的网络，不训练，不调参，就能直接执行任务。这样的网络叫做WANN，权重不可知神经网络。

两大人工智能专家尤瓦尔·赫拉利和李飞飞展开了一场时长90分钟的对话，对话的目的是讨论人工智能对人类未来的影响。

不少同学也开始考虑转型AI产品经理，需要具备什么能力才能成功转型呢?希望同学通过这篇文章对AI有全局的了解。

两年人工智能行业在国内外得到了爆发试的增长，各大巨头纷纷布局成立了自己的人工智能实验室和研究院，但是我们不得不承认，目前人工智能的重视方向主要集中在技术型人才方面，在人工智能产品方面的人才还没有得到进一步的重视。

来自伯克利的研究人员们提出了PBA(Population Based Augmentation)的方法来获取更为有效的数据增强策略，并在实现同样效果下实现了1000x的加速。

2019年4月18日，陆奇博士在清华的非公开演讲视频《AI的本质与创业创新》独家上线知乎，这也是陆奇首次在中国系统化地输出自己对AI产业的洞察和实战经验。陆奇在讲座中带领创业者站在历史的高度重新认识AI，并给出AI时代个人发展的方向性建议。

在这篇文章中，我们将从回归分析开始到深度学习等领域，快速而广泛地回顾目前关于训练数据多少的经验和相关的研究结果。