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都是老生常谈的问题. 吐槽外还包含哪些事情有意义. 主要内容看原文链接.
<!-- more -->神经网络黑箱的意思是我们知其然, 不知其所以然, 相关理论比较缺乏. 别看神经网络相关论文汗牛充栋, 但是大部分类似于 technical report, 告诉你我这么做效果不错, 具体原因不知道, 只能 "guess", 所以很容易被打脸.
如果没有变革性的突破, 弱人工智能时代的范式应该基本就要确定了. 基本范式就是大模型 + 拖拖乐, 下游少量数据微调, 在前端表现为拖拖乐形成 DAG, 自动生产模型.
17 年往后, 到现在的 5 年里, 其实大家研究的都是 trick 和讲故事的水平, 真正的进展其实不大.
一是算力飞涨, 大规模数据训练成为可能, 对于当下一些 AI 任务, 网络不区分任务特性, 只要给了合理的监督和学习目标函数, 网络就能自动学到高效的模型.
二是现在学术界的氛围已经很奇怪了. 杂糅乱七八糟的 trick, 争先恐后地在各种 task 上移植, 黑箱调参灌水成风.
但是许多研究生都发 DL 方向的 paper, 这是为什么?
因为 DL 确实能 work, 只要它能 work, 你管它能不能被 explain.
我不知道为什么加 dropout, 我不知道为什么加 BN, 但是我就是要搜一些博客上的解释, 然后生搬硬套到我的论文上.
很多工作在 gnn 之前有个更通俗易懂的名字, 叫网络连连看 (为了避免误伤需要说明一下, 这里主要指低级的, 没有多少道理的连连看, 毕竟广义上讲resNet 也是, 相信大家有鉴定两种连连看区别的水平), 实质是一回事.
DRL 成功的关键离不开一个好的奖励函数 (reward function), 然而这种奖励函数往往很难设计.
不稳定性. 不同的超参和随机种子下的表现天壤之别, 可以完全不 work.
数据收集过程不可控, 玄之又玄, 可解释性较差. 本来 Q-learning 就是一个通过逐步学习来完善当前动作对未来收益影响作出估计的过程. 加入 DNN后, 还涉及到了神经网络近似 Q 的训练. 这就是 "不靠谱" 上又套了一层 "不靠谱".
攻城狮子. (2021, Mar 10). 为什么说强化学习在近年不会被广泛应用?. 知乎.
研究型岗位还可以, 虽然被咔嚓的例子很多, 但至少有点盼头, 实在没卷过, 往业务型兼容也有机会; 太偏应用或者业务的就算了, 尤其是纯分类任务的场景 (比如审核), 容易被替.
用 RL 做 NLP. 坑上加坑了属于是.
推荐系统/计算广告. 现在就是工业界能看到一堆问题但是没人去做, 学术界找不到问题开始制造问题不管是否有实际应用意义.
cv难的地方主要包含创新算法，模型底层加速和部署。前者就是各种大佬，既能够提出好的idea，又能够解决实现idea的各种问题，刚开始idea不一定work需要不断调整，另外很多东西没有现成的轮子需要自己实现。因此理论能力和工程能力都要具备。后者一般来说c++要够熟练，工程能力尤其是解决bug的能力要强，有些时候还要自己从底层写op，需要熟悉不同平台的指令优化等，这个过程同样需要强的理论功底来加快运算速度。这两方面的大佬真正的核心竞争力就是理论功底加工程能力，只不过不大重叠，不可替代性强。
没有意义。我一直都认为nlp工程岗位没有前途，nlp只适合做research。学nlp的同学，如果毕业之后想去到工业界，建议要么做nlp的research，要么转去做推荐 or 广告。普通的nlp工程岗位是最烂的岗位，没有之一，毫无意义。
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