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一周AI最火论文 | AI谣言磨坊,一条谣言是如何诞生与传播起来的?


一周AI最火论文 | AI谣言磨坊,一条谣言是如何诞生与传播起来的?

大数据文摘专栏作品

作者:Christopher Dossman

编译:Olivia、Junefish、云舟


呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!

AI ScholarWeekly是AI领域的学术专栏,致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览,一网打尽每周AI学术的前沿资讯。

每周更新,做AI科研,每周从这一篇开始就够啦!

另外,为了今后为大家带来更好的内容,提供更优质的AI学术资讯,专栏的作者Christopher Dossman设计了一个简短的调查问卷,希望小伙伴们能够抽出一点时间填一下,谢谢!(扫描下方二维码或者文末点击阅读原文填写)

一周AI最火论文 | AI谣言磨坊,一条谣言是如何诞生与传播起来的?


本周关键词:强化学习、癌症诊断、谣言磨坊


本周最佳学术研究


更快更便宜的强化学习代理架构


数据量不足与资源低效导致强化学习实验既费力又昂贵。因此,是否可以通过使用现代加速器,CPU和其他资源来扩展和优化RL变得尤为重要。


本文证实了上述方案。作者介绍了SEED(可扩展的,高效的Deep-RL),它是一种可以很好地扩展,灵活且有效利用可用资源的现代强化学习分布式代理,通过将模型推理与快速流式RPC结合在一起集中进行,以减少推理调用的费用。结果显示,成本降低了80%,而且速度明显加快。


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SEED代码已与ATARI游戏,DeepMind Lab和Google Research Football实现交互。代理SEED改进了足球领域的最新技术,并且能够以3倍的壁垒速度在Atari-57上达到最新技术水平。


IMPALA作为一种常用的最新分布式RL算法,研究人员用它对比分析了运行SEED的成本。尽管与IMPALA密切相关,但SEED具有几个关键差异,这些差异将单机训练的优点与可伸缩的体系结构结合在一起。将SEED扩展到许多加速器时,它每秒可以训练的帧数可达到数百万个。


该代理是开源的,打包后可以轻松在Google Cloud上运行,并提供了在Google Cloud上大规模运行该代理的示例,从而可以轻松再现结果并尝试新想法。如何扩展强化学习是一个重要且开放的研究领域。作者希望使得社区能够复制最新技术成果,并以此为基础来加速强化学习研究。


Github传送带:

https://github.com/google-research/seed_rl


原文:

https://arxiv.org/abs/1910.06591v2


AI显著改善了病理学家对前列腺活检的Gleason评分


如果你对病理学中基于AI的诊断感兴趣,那么本文可能会激发你的兴趣。你可能知道深度学习系统在诊断任务上已经取得了高性能,可以作为病理学家在诊断过程中使用的新工具。


研究人员在过去开发了用于对前列腺癌进行分级的全自动深度学习系统,该系统在判断等级和对相关风险类别进行分层的方面均达到了病理学家水平。为了进行验证,研究人员将AI系统性能与一组病理学家进行了比较,在判断疾病等级的15次 观测中,该系统有10次表现更优。


在这项新研究中,为了发现AI辅助对肿瘤分级的价值,学者们深入研究了他们所谓的同类研究中的第一项。他们比较了在没有使用深度学习系统的情况下病理学家的诊断表现。


结果表明,在诊断过程中结合使用AI可以极大地提高病理学家的绩效,并且病理学家和AI系统之间的协同作用可以获得总体最佳性能。


在没有帮助的情况下,AI系统的表现优于14位病理学家中的10位,在AI帮助下的二次阅读中,这一数字降至14位中的5位。由AI系统辅助的病理学家不仅优于无辅助读取,而且比独立AI的性能中位数更高。


这更加证明了人工智能不是来代替我们的工作,而是要提高我们的工作。病理学家在诊断过程中使用AI辅助作为支持工具还有其他好处。在病理学家人数有限的地区,此类AI系统可以支持病理学家获得更高的分级准确性和一致性。


原文:

https://arxiv.org/abs/2002.04500v1


谣言磨坊:让错误信息无所遁形


我们知道互联网的发展和AI的进步带来了很多好处,但它们也有不利的一面。一方面,现在几乎每个人都可以使用网络发布经过验证或未经验证的任何内容。另一方面,即使是新手也可以使用某些AI技术来创建假内容。


令人恐惧的是识别和验证错误信息正变得越来越复杂,这可能会带来严重后果。AI生成的内容是如此可信,并且与人工编写的文本几乎没有区别。


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以此为背景,一些研究人员正在研究“谣言磨坊”,该平台通过邀请用户操纵有形的控件来改变虚假新闻过程的类别,从而改变AI生成的谣言的参数。


谣言工厂提供了一种启发用户伪造内容并进行操纵的方法。用户可以亲眼目睹并体验人为地产生和操纵可信的谣言的过程。该平台使AI和文本生成的最新进展可见且可访问,同时还让谣言的开启与分享变得明显而切实。


阅读更多:

https://arxiv.org/abs/2002.04494v1


NLP库:为每个人提供最先进的自然语言处理


AI、ML和NLP领域的研究人员,从业者,老师,教育者和爱好者都会喜欢研究人员在NLP领域作出的这项贡献。


他们发布了HuggingFace的Transformers库,这是一个集合最新NLP技术的库,通过在统一的API支持下集成最先进的通用预训练模型,并搭建针对许多下游NLP任务的库、示例、教程和脚本的生态系统,他们向社区提供了简单易用的NLP开发技术。


特征:

  • 与PyTorch-transformers一样易于使用

  • 像Keras一样强大而简洁

  • 在NLU和NLG任务中性能好

  • 教育者和从业者的入门门槛低

  • 该库具有精心设计的模型实现和针对两个主要的深度学习框架PyTorch和TensorFlow的高性能预训练权重,同时支持使用必要的工具分析、评估和在下游任务中应用这些模型,例如文字、代币分类,问题回答和语言生成等。


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HuggingFace的Transformers库的功能、性能和统一的API使从业者和研究员都可以轻松访问各种大型语言模型,基于它们进一步构建模型和进行试验,并在下游任务中应用这些成果来得到最优的结果。


Hugging Face的优势:

  • 研究员可以共享训练后的模型,而不必总是重新训练

  • 从业者可以减少计算时间和生产成本

  • 10种架构,30多种预训练模型,包含100多种语言


该库在研究员和从业者社区中都受到广泛欢迎并被大量采用。而且,这项工作的研究员表示,他们将致力于HuggingFace,继续努力开发工具包,以争取创建用于构建NLP系统的标准库。


GitHub传送带:

https://github.com/huggingface/transformers


原文:

https://arxiv.org/abs/1910.03771v4


Google AI:多语言问答基准


去年,Google在研究社区发布了英语自然问题数据库,以提供一个反映实际用户需求的挑战。 但是,数千种语言可以通过不同的方法为这些问题构建不同的含义。


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此外,一些语言不会在单词之间使用空格。这使得创建能够理解多种语言表达方式的ML系统非常具有挑战性,而对此类系统进行训练则需要使用多种语言示例。


为了解决这个问题,Google现在发布了一个名为TyDi QA的多语言问答语料库,其中涵盖了11种类型的语言。


Google研究员希望该数据集能够推动这一研究领域的创新,为全球用户创建更有用的问答系统。


为了跟踪社区的进展,他们建立了一个排行榜,使参与者可以在其中评估ML系统的质量,同时他们也将使用该数据的问答系统开源化。


原文:

https://ai.googleblog.com/2020/02/tydi-qa-multilingual-question-answering.html


其他爆款论文


通过CT图像检测胰腺癌的新型高效肿瘤检测框架,较最新技术更准确有效:

https://arxiv.org/abs/2002.04493v1


使用BERT语言模型的答案选择方法可以提高问答系统的性能:

https://arxiv.org/abs/1911.01528v3


致力于开发一种控制学习在机器和人类间切换的算法:

https://arxiv.org/abs/2002.04258v1


图卷积强化学习,在各种协作式多主体场景中明显优于现有方法:

https://arxiv.org/abs/1810.09202v5


通过上中下区域学习进行面部动作单元检测的端到端深度学习框架:

https://arxiv.org/abs/2002.04023v2


6本免费的AI、ML和大数据电子书让你为2020年做好准备:

https://dzone.com/articles/6-free-machine-learning-artificial-intelligence-an


AI大事件


冠状病毒带来的恐慌将使顶级AI会议出现席位空缺:

https://www.wired.com/story/coronavirus-fears-empty-seats-ai-conference/


AI正在帮助世界上最脆弱的地方绘制地图:

How AI is helping map the world’s most vulnerable places


我们会在AI摧毁我们所有人之前选择正确的目标吗?斯图尔特·拉塞尔(Stuart Russell)谈“如何不使用AI破坏世界”:

https://www.zdnet.com/article/stuart-russell-will-we-choose-the-right-objective-for-ai-before-it-destroys-us-all/


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专栏作者介绍

Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席数据科学家,在北京生活5年。他是深度学习系统部署方面的专家,在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验。除了卓越的工程经验,他还教授了1000名学生了解深度学习基础。

LinkedIn:

https://www.linkedin.com/in/christopherdossman/


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《一周AI最火论文 | AI谣言磨坊,一条谣言是如何诞生与传播起来的?》原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651677369&idx=2&sn=69e8e7e2be351c8ad071d3cb3b04cfd4&chksm=bd4c452a8a3bcc3c98fef03305f320ba0aec4bc9b1b4f4041d921161b59c5159b8e74c6d3358

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