AI大事件 | 2020年AI界爆款論文彙總，GPT-3 get新技能

本周關鍵詞：GPT-3、人臉識别、Tiny AI

AI新聞

GPT-3已經學會寫部落格啦

GPT-3是全球領先的人工智能實驗室數年工作的結晶，其中包括OpenAI。這一成果得到了Microsoft 10億美元的資金支援，以及Google和Facebook實驗室的技術支援。

詳情：

https://www.nytimes.com/2020/11/24/science/artificial-intelligence-ai-gpt3.html?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=web&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_189

美國國會正在關注人臉識别

從網際網路巨頭亞馬遜和微軟到航空公司，零售商，無線營運商和郵輪營運商都聘請了說客。

https://www.wired.com/story/congress-eyeing-face-recognition-companies-want-say/?utm_campaign=AI%20Weekly&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

Tiny ML和裝置端AI的未來

Matthew為我們簡單描述了TinyML，包括使用案例和将大型ML模型轉換為可以在裝置端運作的小型模型的芳芳。

https://towardsdatascience.com/tiny-ml-and-the-future-of-on-device-ai-a6728711a9ac

紐約市将禁止用AI評價求職者

大多數求職者都不知道他們正在接受AI的評估。紐約市希望改變這種狀況。

https://www.cbsnews.com/news/new-york-city-artificial-intelligence-hiring-restriction/?utm_campaign=AI%20Weekly&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

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AI學術**

機器人仿真的使用者指南

仿真是現代機器人研究的重要組成部分。感覺和決策政策可以在部署到實際系統之前在仿真環境中進行研究，進而節省時間和成本。

盡管在sim-to-real算法的開發方面取得了重大進展，但是對不同方法的分析仍然沒有一套一緻的測試和度量來進行。

這篇最近發表的論文填補了這一空白，并提出了一套基準和一個架構，用于研究各種算法，旨在将仿真中學習到的模型和政策轉移到現實世界中。這些分析對從事這方面工作的從業者是十分具有實用價值的，并且有助于對sim-to-real算法的行為和主要屬性做出明智的選擇。

GitHub：

https://github.com/NVlabs/sim-parameter-estimation?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

原文：

https://arxiv.org/abs/2011.08985v1?utm_campaign=AI%20Scholar%20Weekly%20&utm_medium=email&utm_source=Revue%20newsletter

2020年AI優秀論文大彙總

盡管2020年是極有挑戰的一年，但人工智能研究界還是取得了許多有意義的技術突破。OpenAI的GPT-3可能是其中最值得關注的，但是肯定有許多其他研究論文值得mark一下。

https://www.topbots.com/ai-machine-learning-research-papers-2020/?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=web&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_189