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赖可 发自 凹非寺 有网友说:这操作,就是”对冲“分数嘛。 这篇论文提出了一种新的模型,以便在语料中同时捕获语法和全局语义。 怎么做到的? 论文认为传统的RNN语言模型会忽略长距离的单词依赖性,和句子顺序。 (a)(b)(c)分别是三层rGBN-RNN的生成模型;语言模型组件概述;提出的模型的整体架构 第一轮三个评审的分数简直完美,虽然打分很高,评审们都提出了一些建议。 匿名评审1 匿名评审3 领域主席提出意见之后,另外两个评审给出了1 这篇论文看起来很有趣,但是最近在语言建模和生成方面的最新成果主要基于Transformer模型。然而,任何对这些模型的比较和提及,似乎都明显地在本文中缺失。我想知道:作者是否与任何模型进行了对比?我怀疑这些模型在某种程度上已经能够捕获主题,可能排除了对本文中提出的方法的需要(但是我很高兴被证明是错误的)。 虽然其基本思想很有趣,但我最大的问题是论文一开始的误导。在第一节的第二段,文章声称基于RNN的LMs经常在句子之间做出独立假设,因此他们开发了一个主题建模方法来对文档级信息建立模型。这种说法存在一些问题。几乎所有评估语言建模基准的LM论文都使用LSTM / Transformer,通过一种非常简单的方法将所有句子连接起来,并添加唯一的标记来标记句子边界,从而将跨句的文档级信息作为上下文。………… 后两个评审被主席带偏了?还是前三个有问题? 面对截然相反的打分,网友看法各异。 有人觉得后两个评委一致打最低分,真是“随机”的盲审吗? 也有人觉得两边都有问题,新方法缺少和Transformers的比较是绝对不能打8分的,但是打1分也站不住脚。 还有觉得是主席在“带节奏”,主席觉得评审可以再严谨一些,就找了两个新的评审,这导致新的评审对原先的评审产生了不信任的感觉。 传送门 双模5G骁龙765G、索尼6400万相机全球双首发,Redmi K30全系标配120Hz高刷新率流速屏 Redmi小爱音箱Play是Redmi品牌首款智能音箱产品,拥1.75英寸高品质扬声单元,350cc大音腔,创新式的音腔设计可以充分发挥扬声器功力,U型风管设计提升低音的表现;支持蓝牙Mesh,可以一句话控制蓝牙连接的IoT智能硬件,如门锁和灯泡;内置第三代“小爱同学”AI智能助理,知识库内容达到100亿+条,可以实现1600+实用功能;搭载自研声纹识别技术,可以为全家每个人提供个性化的推荐内容,除此以外Redmi小爱音箱Play也是首款支持小爱男声的小爱音箱。Redmi路由器AC2100拥有两千兆的高速传输体验,5GHz频段支持4*4 MU-MIMO。拥有6根全向高增益天线+6路高性能信号放大器,Beamforming波束成形技术和LDPC纠错算法,让路由器信号更好、覆盖更广;搭载双核四线程CPU和128MB内存,稳定连接128台设备;配合米家APP使用,连接小米智能家居无需手动输入密码即可入网;同时内置网易UU游戏加速器,全球专线互联支持主流全球游戏加速,新用户注册送3个月会员体验。
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