NYU 教授 Andrew G. Wilson:灌水论文泛滥或让 ML 界重新珍视深度与质量
andrewgwils · x · 2026-09-27
NYU 教授 Andrew G. Wilson 就 ML 研究生态发表观点:尽管他一直不喜欢「先发优势」,但 ML 研究确实存在 early mover advantage。
他认为,如今大量针对昨日热点、半成品式的反应型灌水论文(reactive slop)爆发,反而可能带来一线希望——社区将开始真正珍视质量和深度,而非抢时间。
「研究」频道最新
- 可解释性讨论续:NLA 难以揭示加法的模10与量级分解 — thebasepoint · 2026-09-27
- 可解释性讨论:NLA 能否从激活中提取模型全部潜在信息 — thebasepoint · 2026-09-27
- 学者纵论可解释性研究:作为潜在推理架构的对冲方向 — ChrisGPotts · 2026-09-27
- Gold-Panning 论文入选 NeurIPS,黑盒缓解 LLM 位置偏差 — DanielKhashabi · 2026-09-27
- Nature 论文实现光子神经网络片上反向传播端到端训练 — jwt0625 · 2026-09-27
- 纯 NumPy 手写 MLP 可视化训练工具开源:MNIST 达 98.5% — No-Brain-1655 · 2026-09-27