水水的摸鱼日常
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自用mark
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菜得一逼的鶸鸡生物搬砖狗的搬砖日常
博士四年级在读 quit倒计时ing
除了生物什么都做

做过Archaea,UAA,CRISPR-Cas,evolution,microbiome,barcode,RNA regulation,imaging,dev bio

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Forwarded from 百合子
法国230w????
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这一期的封面好有意思 source
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Maico我出生太早了! 從3月1日開始(也就是今天),台灣中學生可以…. source
中午和tech还有一个一年级PhD吃饭
tech:那些本科生看你每天怎么做实验安排时间的绝对这辈子都不想去grad school
中午讲八卦
tech:老板date过人你知道吗?
我:??????????
tech:你在日本去了那种公共浴室/温泉吗
我:去了的
tech:噢,我看新闻说他们有人去做了inspection,发现里面有3000 times more bacteria than human body’s
我:……i am glad i already finished my lunch
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、、这个、 source
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一字一句都是心声!回想起读书时光,有时间思考,有老师指导,有共同奋斗、互帮互助的同学。工作后因为疫情,几年接触不到小同行,智慧碰撞几乎为0,只有读文献给我留了扇窗。孤独的中年青椒正是在下。太孤独了 source
看看青椒师姐
再想想自己 真的 当PhD student真的很幸福
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MIT居然有一半本科生是EECS的 source
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【Science:#AI竞赛学术界输了#】

AI领域,重心已从学术界转移到了产业界,并且失衡还在继续。

Science在最新一期正刊上发了一篇文章,整理了近几年AI领域的相关数据,结果也是一目了然:

AI竞赛,学术界输了。

Science统计了论文、AI最大模型以及SOTA模型在各个领域的占比。

从2016年开始,产业界在领先的人工智能会议上发论文的占比开启了野蛮生长的趋势。

4年时间,在论文数量上,产业界几乎从学术界“夺取”了20%。

AI领域的10大模型,2013年之前还都是学术界居于主导地位。

之后,产业界持续发力,到了2016年,再往后10大AI模型几乎全都来自产业界。

SOTA模型就更不用说了,去年一年,产业界直接霸占了语言模型和图像分类的SOTA,

分析情感、语义分割和目标检测的SOTA大概是产业界和学术界各自一半的成果,机器翻译的SOTA则全都来自学术界。

当然,这一趋势在网友们的心中也都是心照不宣的事实,甚至有人做出meme图来调侃。

具体情况如何,一起来看看~

Science:AI竞赛,学术界输了 source
Forwarded from 百合子