Is this mainly regarding the focus on benchmarks to demonstrate "SOTA" or something more broad about the types of questions needing to be answered? "Good" and "bad" examples might be helpful.
ML research would be very different if instead of doing the experiments they need to publish researchers did the experiments they need to understand and improve the algorithms.
-
-
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
-
-
Could it be a factor why there’ve been little progress in AGI but overloaded travility? We need more daring people for big error corrections not minor Kaizens to prove something right. High rate of big error corrections means large opportunity for breakthroughs.
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
-
-
You just don’t read the right journals and go to the right conferences.
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
Lataaminen näyttää kestävän hetken.
Twitter saattaa olla ruuhkautunut tai ongelma on muuten hetkellinen. Yritä uudelleen tai käy Twitterin tilasivulla saadaksesi lisätietoja.