DreamNet现在的细节没有任何信息公布,除了他还能有谁做到在这个时候发布这篇基于DreamNet的论文?
同理,后世AI技术逐渐向大模型发展,动辄几百上千块GPU。
很多时候只看用了几张卡,用了谁家的独有大数据,看看内容就能猜到是哪家公司的哪个研究组了。
其他人想做也没那個资源,没那个能力。
既然是多此一举,孟繁岐自然不会做这样无聊的事情。
“此时此刻,我最怕的就是别人认不出我,又何必匿名呢?”
如此想着,孟繁岐便将这篇论文公布在了arxiv网站上。
至于CVPR会议的人会不会觉得这样的做法违背了双盲审稿原则,就不在他在意的范围之内了。
arxiv是一个开放的学术预印本存储网站,是一种现代的分享研究成果的方式。
起初是因为某些基础学科审稿实在太久了,尤其是数学和物理,有的论文可能几个月都找不到人来读,根本没有人看得懂。
在这种情况下,许多人会考虑把一个比较草稿的版本,或者干脆就是最终版本直接放到arxiv这个公开平台上来。
();() 这样可以促进交流和学科的发展速度,也是一种证明自己研究结果是何时得到的证据。
后来,计算机,统计,生物,经济等学科也逐渐加入,arxiv越来越包罗万象。
和正经的会议和期刊不同,arxiv只是一个开放平台。
和pixiv这个插图分享网站一样。
arxiv和pixiv基本上都不对上传的内容做非常严格的审查,因此上面的内容水平有高有低。
arxiv也不是一个正式的会议和期刊,其内容自然也不算真的发表。
发布在上面的内容没有经过同行评审,有不被人承认的风险。
民科也大可以将自己的永动机大作发表在上面,装作一副高深莫测的样子。
别的不说,哄骗一下不知情的外行人还真有奇效。
页面上论文简介,各种领域标签,还有引用方式都有模有样的,又全是英文。
非科研人员乍一看到很容易上当。
不过孟繁岐丝毫不担心这件事情。
现代AI的逻辑就是这么简单粗暴。
原理和代码就在这里,用相同的随机种子,任何人都可以复现我的结果。
别人承认不承认,质疑不质疑,孟繁岐完全不在意。
甚至,他隐隐有且期待,因为这种冲突会带来相当可观的关注度。
不多时,孟繁岐提交了生成式对抗网络的lat源文件,在网站上编译出了pdf文件。
只待两天后,网站统一更新这些新增的文章。
与此同时,该论文的原作者伊恩(IanGoodfellow)最近刚想到了这个点子的雏形,还处在思索的阶段,距离真正成型的生成-对抗框架还有着相当长的一段路程要走。
伊恩正在前往他博士导师,AI三巨头之一的——本吉奥,办公室的路上。
“这是一个绝妙的想法,我需要一些帮助。”
伊恩如此想道,“我要在我博士的最后一年完成这个前所未有的绝佳工作。”
他决不会想到,有一篇更加完善,实验更加详尽,对相关领域的讨论和反思也更加全面的文章已经公布。
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