吴恩达《如何高效阅读AI论文|How To Read AI Research Papers Effectively》中英字幕

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根据最近的一项调查，超过三分之二（66.9%）的开发人员和机器学习团队计划在接下来的12个月内或者“尽快”投入生产使用LLM应用程序，而14.1%的人已经在生产中使用了LLM应用程序！鉴于进展迅速、不断涌现的新基础模型、编排框架和开源库，以及将应用程序投入生产的日常挑战，要在有限的时间内消化和阅读大量前沿的人工智能研究论文确实是一项困难的任务。

然而，这项任务变得更加关键，因为学术发现与行业应用之间的时间从几年缩短到几周。在平衡现实世界的挑战的同时，团队如何快速发现和阅读人工智能研究论文，不失细节，着眼于实际应用呢？

在本次会议中，Aparna Dhinakaran将与数据科学家和机器学习工程师Amber Roberts一起，讨论理解和应用最新研究的策略，减少应用的平均时间。本次会议还将包括实时消化1-2篇即将公布的论文（将是最新发布的论文）的练习。

调查论文：

- 一份关于大型语言模型的调查：
https://arxiv.org/pdf/2303.18223v12.pdf

- 用于大型语言模型的检索增强生成：
一份调查，https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf

- 基准论文：
HellaSwag: 机器真的能完成你的句子吗，
https://arxiv.org/pdf/1905.07830.pdf

- 突破性论文（深入研究）：
Mistral AI Mixture of Experts，
https://arxiv.org/pdf/2401.04088.pdf

关于DeepLearning.AI：

DeepLearning.AI是一家教育技术公司，通过世界一流的教育、实践培训和协作社区，赋予全球劳动力构建AI驱动未来的能力。通过短期课程，帮助您高效学习新技能、工具和概念，将您的生成式人工智能技能提升到一个新的水平。

关于Arize：

Arize AI是一家人工智能可观察性和LLM评估平台公司。该公司的LLM可观察性工具 - 包括其广受欢迎的基于任务的LLM评估库和用于故障排除LLM跟踪和跨度、RAG和提示迭代的工具 - 每天都被顶级企业所信赖。请在Arize.com和phoenix.arize.com了解更多关于该公司的平台和开源库的信息。

发言人：

Aparna Dhinakaran，联合创始人兼首席产品官


Amber Roberts，机器学习工程师