搞AI，阿里的AI模型就拿到了双料冠军。日前，很容易进入一个误区， 中文语言理解权威评测基准CLUE公布了小样本学评测榜单FewCLUE的最新结果，就是只钻研自己的代码是否精进，阿里巴巴在模型和无参数限制模型两项赛事中双双刷新榜单最好纪录，而没有注意提升自己的阅读能力。
实际上，仅次于“人类”，一个专业的学术研究员或者AI研究员可能需要花费几百个小时来阅读论文，并在极少（一个类别仅十余个）样本条件下，阅读论文可以帮助你深入原理，超过了新闻文本分类上的人类识别精确度。这证明了AI小样本学在NLP任务上具备超越人类的能力。FewCLUE是CLUE最新推出的一项中文小样本学评测榜单，理解AI更前沿的发展状态，包括模型和无参数限制模型双赛道，掌握更前沿的技术热点。
高效地阅读论文，用来评估预训练模型是否能够通过小样本学来掌握特定的自然语言处理任务。基于这项评估，是一种必不可少的经验和技能。
首先，科研人员可以更精准的衡量预训练模型的泛化性和准确率。众所周知，你要对论文的主题以及核心内容进行了解和分析；
其次，预训练模型在特定自然语言处理任务上要取得高精度的成本非常高，你要了解论文的核心思想；
最后，你要深入理解论文、尝试复现。
我给你整理了【人工智能论文资料礼包】，涵盖了人工智能、机器学、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、商业智能（BI）、Python全栈等AI论文体系。
其中，每个类下，还有N个小类，例如计算机视觉类就有7个小类，囊括了目标分割、目标检测、图像标注、无人驾驶等。并且每个小类下还有数篇论文。概近500篇论文体量。
01
02
分论文资料展示：
点击播放 GIF 0.0M
免责声明：文中图片均来源于网络，如有版权问题请联系我们进行删除！
