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下载 | State of AI：2022年人工智能现状报告
看点：State of AI的人工智能年度报告系列已进入第五个年头，由行业和研究领域的领先人工智能从业者审查。它考虑了以下关键维度：研究、行业、政治、安全性、预测。

模型 | NeurIPS 2022论文，Outlier Suppression：突破Transformer语言模型低比特量化瓶颈 
看点：相比于已有的SOTA方法，该框架首次将6比特BERT的离线量化精度提高到接近全精度模型水平。

解读 | 谷歌提出MOAT Backbone，base+tiny版本实现全方位超越 
看点：在不发明额外复杂操作的情况下，提出的MOAT block通过仔细的重新设计，有效地将Mobile Convolution Block 和自注意力的优势融合到一个Block中。尽管概念简单，但在多个核心视觉识别任务上取得了令人印象深刻的结果。

经验 | 优化PyTorch速度和内存效率的18个技巧 
看点：对于每个技巧，作者还提供了代码片段和注释，告诉你它是特定于设备类型(CPU/GPU)还是模型类型。

前沿 | 针对量子多体问题且可证明的高效机器学习，登上Science
看点：证明了经典的 ML 算法在向物质相同量子相中的其他哈密顿量学习后，可以有效地预测带隙哈密顿量的基态特性。

下载 | 如何全面学习多模态？CMU最新《多模态机器学习的基础和最新趋势》综述，65页pdf阐述MML原理、挑战和开放问题，附秋季课程资料 
看点：先定义了驱动后续创新的模态异质性和相互联系的两个关键原则，并提出了6个核心技术挑战的分类: 表征、对齐、推理、生成、转移和涵盖历史和近期趋势的量化。

论文 | NeurIPS 2022论文，Rebuttal起死回生！对攻击者的攻击：一种真实场景下的防御 
看点：关注真实场景的防御，提出主动对攻击者实施攻击，在保证用户正常使用模型（无精度/速度损失）的同时，有效阻止黑盒攻击者通过查询模型输出生成对抗样本。

模型 | 一个算法模型搞定千万种场景，人工智能领域出现一匹黑马
看点：OmModel预训练大模型提供了具有通识能力的解决方案，以“预训练大模型+下游任务微调”的方式，从大量标记和未标记的数据中捕获知识，解决模型通用性差的问题，扩展了模型的泛化能力。

应用 | 用机器学习建立的数字「鼻子」表明，我们的嗅觉既反映了芳香分子的结构，也反映了产生它们的代谢过程 
看点：他们的发现显著提高了研究人员根据分子结构计算分子气味的能力，揭示了我们对气味的感知如何与生活世界的化学反应相对应的隐藏顺序。

教程 | 斯坦福大学CS234强化学习课程2022最新版 
看点：本课程将对强化学习领域进行扎实的介绍，学生将学习核心挑战和方法，包括概括和探索。通过讲座、书面作业和编码作业的结合，学生将精通RL的关键思想和技术。

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