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盘点 | TPU演进十年：Google的十大经验教训 
看点：David Patterson近期在加州大学伯克利分校的演讲，他分享了Google TPU近十年的发展历程以及心得体会，并阐述了提升机器学习硬件能效对碳足迹的影响。

人物 | 将港中文建成中国 AI 视觉黄埔军校的人 
看点：香港中文大学的计算机视觉发展在全球享有盛誉，是中国 AI 研究成就的一个重要注脚。

奖项 | 聂礼强团队与快手合作，斩获ACM MM 2022最佳论文奖
看点：论文题目为“Search-oriented Micro-video Captioning”，由哈尔滨工业大学（深圳）、山东大学、快手、华为和佛罗伦萨大学联合团队共同完成。

观点 | 吴恩达：AI, GPU和芯片的未来 
看点：尽管全球范围内对芯片的生产和需求出现波动，我对人工智能从业者将获得他们需要的处理能力依然持乐观态度。

周刊 | 智源社区AI周刊No.101：DeepMind推出AlphaTensor，自动发现高效算法，登Nature封面；stateof.ai发布2022AI情况报告
看点：汇聚每周AI观点、研究和各类资源，不错过真知灼见和重要资讯！

解读 | OpenBMB论文速读第 1 期，EMNLP：大模型提示微调经典工作 
看点：本期论文速读我们选取了一篇有关 大模型提示微调 的经典工作—— EMNLP 2021 的发表工作：The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning ，由清华大学自然语言处理实验室的博士后韩旭进行领读讲解。

解读 | 是什么在支撑特斯拉的技术演进？清华叉院赵行解读FSD算法新进展 
看点：清华大学交叉信息研究院助理教授、福布斯中国30位30岁以下精英（2020年），青源研究组成员赵行整理了Tesla FSD算法方面值得重点关注的进展与大家分享。

工程 | 训练速度提高最多5.4倍，谷歌提出RL训练新范式ActorQ 
看点：谷歌的研究者在《Transactions of Machine Learning Research》期刊上发表了《QuaRL：快速和环境可持续强化学习的量化》，介绍了一种称为「ActorQ」的新范式。该范式使用了量化，在保持性能的同时，将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。作者证明，与全精度训练相比，碳足迹也减少了 1.9-3.8 倍。

解读 | NeurIPS 2022论文，基于神经微分方程理论可以帮助我们训练更加深层次的ResNet网络 
看点：作者提出可以使用无记忆（memory-free）的离散伴随方法（adjoint method）来训练ResNets，并且证明该方法在理论上可以支持较深层ResNets的训练，作者随后进行了实验，并对非常深层次的预训练ResNets进行微调，得到了更好的效果，并且网络不会在残差层中消耗显存。

论文 | NeurIPS 2022论文，谷歌用贝叶斯优化做巧克力曲奇！还跟自家食堂签了约…… 
看点：用贝叶斯优化来改良饼干配方，还顺便发了个顶会？！

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