第206讲 | 邵浩：人工智能新技术如何快速发现及落地（下）
狗尾草科技合伙人，人工智能研究院院长邵浩
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是狗尾草科技合伙人，人工智能研究院院长邵浩。在上篇文章中我们聊了一些人工智能技术在落地过程中的难点痛点。今天，我们接着这个话题，继续聊聊在新技术层出不穷的情况下，技术管理者如何快速发现可应用的新技术，并将其落地到实际产品中。
新技术层出不穷，如何发现新技术
如果有关注 arxiv 网站的读者会感觉到，算法在近年来的迭代速度非常快速。以语言模型（Language Model）预训练方法为例，代表性方法有 Transformer，ELMo，Open AI GPT，BERT 以及最新的 GPT2。其中，Transformer 于 2017 年 6 月被提出。ELMo 的发表时间是 2018 年 2 月，刷新了当时所有的 SOTA（State Of The Art）结果。不到 4 个月，Open AI 在 2018 年 6 月，基于 Transformer 发布了 GPT1方法，刷新了 9 个 SOTA 结果。又过了 4 个月，横空出世的 BERT 又刷新了 11 个 SOTA 结果。到 2019 年 2 月，Open AI 最新发布的 GPT2，包含 15 亿参数，刷新了 11 项任务的 SOTA 结果。
因此，可能我们还在尝试验证一个算法的时候，另一个新算法已经刷新了原有算法的指标。那我们如何能够保持对技术的敏感度呢？以下是我的几个建议：
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人工智能技术的快速发展对技术管理者提出了重要挑战。文章指出，技术管理者需要保持对新技术的敏感度，建议通过阅读论文、关注微信公众号、使用GitHub获取开源代码以及参与行业活动来快速了解新技术。同时，强调了将新技术从理论到实际应用的重要性，需要从业务角度审视技术的应用，避免偏离公司核心价值。文章还提到了在选择分类算法和感知技术时需要综合考虑产品需求、成本和性能等因素。此外，文章还探讨了技术和产品的权衡以及中小型公司在人工智能领域的发展策略。总的来说，文章强调了技术管理者需要保持敏感度，同时在技术落地过程中需要综合考虑业务需求和技术性能，以实现技术的有效应用。
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