luonianghua
发表于 2023-7-16 20:39:13
写得很好。整体上看ai方向理论和实际普遍的距离越来越远。就像工程性论文灌水一样，理论性论文的灌水体现在对预设目标的自圆其说式的证明，往往引入了过强的假设。ai的快速发展，学界很浮躁，理论发展的还需要构建更深一层的共识。学界没有一套成熟的标准或普世的共识，去质疑，去量化，去评价一个理论的有效范围，去检验不同理论中哪个才是根本性的哪些是生硬的，去证明目前理论失效背后的本质原因。有了这些，铺路性理论的生存空间会更大。
_唯yi
发表于 2023-7-16 20:40:03
这话道理是不错的，但是要等到真吃饱了馒头才能说。
晚间天使
发表于 2023-7-16 20:40:27
我们在智源的团队计划下个季度孵化出来~总体来说进展还是挺顺利的
★⊙☆
发表于 2023-7-16 20:41:11
是的，在一开始还是需要有一个现实的目标与之联系，但是探索的过程不应该太急于求成~
媣桖白兔
发表于 2023-7-16 20:41:56
嗯嗯[赞同]
百回
发表于 2023-7-16 20:42:44
这十年里计算机里各个领域都这样了，学术界给工业界的指导比较有限
我爱高山丶
发表于 2023-7-16 20:43:22
既然在ai领域理想的方式和失败的方式都是是铺路和登山的结合，只是结合的方式不同，会不会出现唯结果论的情况，即引用多的便美言为理论式工程，引用少的便是工程式理论？虽然说90%的ai论文最后都进入了历史的垃圾堆，但在其他领域何尝不是如此？如此否定顶会论文与理论学家的价值是否太牵强？
黄信
发表于 2023-7-16 20:44:13
至少OOD的理论就是可以指导实验
dannyh
发表于 2023-7-16 20:45:10
中医ai作用不大，因为诊断信息获取模糊，病情轻重判断模糊，中药不同地区质量模糊……
xiaojian88
发表于 2023-7-16 20:45:40
我一直觉得理论的作用，就是告诉你一个上限，让人放弃不切实际的幻想。