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這個機器學習論文大眾評審網站,要讓每篇arXiv論文都得到討論

圓栗子 發自 凹非寺 
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

研究機器學習的人類們,通常喜歡把研究成果發上ArXiv。

不過,ArXiv上面沒有討論板,公開討論場所多集中在Reddit和推特上。而社交平臺又無法提供純粹的學術環境,討論過程中很容易歪樓。

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現在,紐約大學的小夥伴們,建起了一個公開的ArXiv論文同行評審網站,叫GroundAI

他們希望,給機器學習領域的研究,帶來一些更有價值的學術探討。從事AI研究的人類,可以分享對某篇論文的看法和建議,促進研究;

還希望,GroundAI未來能夠為各種會議的論文評審提供一些依據。

標語是:每一篇ArXiv論文,都需要被討論

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這個平臺什麼樣?

GroundAI平臺會比較及時地更新ArXiv論文,以列表形式呈現,可以直接按時間順序觀察。當然,也可以選擇具體的研究領域來瀏覽,比如視覺、語言、機器人……

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點進一篇論文,就可以發表自己的意見,探討論文的研究方法、實驗和資料等等。

遇到有意義的討論,還可以追蹤一波,關注後續進展。

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現在的人類,討論研究成果的場所,通常是Reddit和推特這樣的社交平臺。

不過,紐約大學資料科學中心 (CDS) 的小夥伴們覺得,這些現有的社群都不是很純粹,討論容易歪樓。

比如,說著說著重點就轉移到“美女科學家”之類的奇怪話題上面。

團隊認為,機器學習的研究人員需要一個更專注的環境,支援各種學術觀點的表達。目的是促進學術討論

除了讓更多的人,深入瞭解某項研究的細節之外,團隊也希望志同道合 (比如研究方向相似) 的人類,可以在討論中互相提供靈感,推動研究的進展。

當然,這裡也不是隻能討論AI研究,像統計、醫療健康、物理等等研究領域,只要是能和AI發展產生關聯的研究,都是歡迎的。

GroundAI的利弊在哪裡?

不過,人們選擇在Reddit、推特這樣的社交網路上討論研究成果,自然也有他們的道理:

在使用者眾多的成熟平臺上,更加容易吸引其他人來發表看法,或者答疑解惑。

如果改用GroundAI,存在感可能就沒有那麼強,說了話也不一定有人聽得到。

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清冷的世界,有烏鴉飛過

畢竟,這是一個很年幼的討論平臺,不會在短時間內就變得很熱鬧,還需要時間成長。

不過,GroundAI團隊說,犧牲一些存在感,或許可以換來高質量的學術討論。原因有二:

一是,這個平臺只面向學術圈,並且實行嚴格的內容政策:規定怎樣才算是有價值的貢獻 (Valuable Contributions) 。

二是,討論內容與預印本一同儲存,並且所有人都可以訪問,保障了透明度。至於透明度是針對哪個層面講的,請往下看。

能改善同行評審的現狀?

目前,機器學習領域的許多會議,都使用同行評審。但高質量的同行評審比較稀缺,會議論文的評審也時常引起爭議。

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上週,人工智慧頂會AAAI 2019放榜,國內某知名高校的博導論文被拒,實名投訴至組委會,質疑同行評審不專業。

Ian GoodFellow也曾經嘲諷同行評審機制不靠譜:

對於難以區分客觀闡述和猜想、難以判斷論文效果好的原因、數學語言混淆等等現狀,同行評審會讓這些缺陷變本加厲。

而如果GroundAI裡面的互動,可以成為學術記錄的一部分,這樣就可能為論文評審提供一些依據。

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上文所說的“透明度”,針對的就是這一潛在功能。

聽上去路還很長,不知道能不能走通。

不過,想讓同行評審更科學,這樣的願望倒是近在眼前。

GroundAI傳送門:
https://www.groundai.com/project/temporal-regularization-in-markov-decision-process/

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