arXiv灌水机:自动生成论文标题、摘要信息,还有40+奇妙AI应用量子位2020-05-28 06:58量子位2020-05-28 06:58
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arXiv灌水机:自动生成论文标题、摘要信息,还有40+奇妙AI应用量子位2020-05-28 06:58量子位2020-05-28 06:58

梅宁航 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI “无聊的人类”,还在为写不出论文摘要发愁吗? 无趣的直立猿,还在为辛辛苦苦凑字数挠头吗? 有个网站适合你,无聊的人类。真的叫无聊的人类。 △boredhumans 这个网站目的在于“通过互联网向大众展示人工智能。” 里面可以说应有尽有,从简单的写文章到画油画,乃至于人脸生成都可以,足足有40+款应用。 眼花缭乱,应有尽有。 让AI帮我们写篇论文摘要吧,毕竟,生产力才是最重要的。 △AI写论文 手癌患者的福音,一键生成论文标题、摘要,灌水arXiv不是梦。 当然,这是不可能的,现阶段的AI还没强大到这个地步,这只是随机生成的文本。 当然,务必注意,这些都是假的,千万不要拿这些去投稿哟~ 使用简介 当然,除了用AI来写论文摘要,还可以有很多奇妙的用途等你去探索。 并且用法非常简单。 以论文摘要生成为例,只需两步操作。 第一步,打开网址,地址见文末链接。 第二步,一键点击即可生成符合arXiv格式的论文信息。 虽然不能真的用来发论文,但拿来自娱自乐,激活学术创意也是极好的。 这不是全部,不仅能给你写论文摘要,还可以有很多有意思的系列。 其他类型的应用也非常简单,两步走,再也不用自己写代码了! 还有更好玩的 比如想看看大统领年轻时出演的电影吗? 马上奉上,往下看: △deepfake 还有夫人的亲情出演,这是根据电影《煤气灯下》中的场景制作的。大统领和梅拉尼娅替换了男女主角亲自上阵。 和论文摘要生成类似,这里也是GAN的运用。 通过对他们每个人的几个小时的视频进行了训练,以便能够用这些面孔来创造新的镜头。 没看够,还有权力的游戏最新剧集,很多权游粉丝对大结局不满意,不如试试AI编写的内容。 当然,因为《权游》本身一贯就比较大尺度,所以有些内容可能不太适合小朋友观看。 请家长注意监督! 当然,不止能娱乐,也是能干正事的,比如创造一幅真正的艺术作品。 如果不特地强调AI,你能分辨出这不是出自人手吗? 还是GAN的妙用,两个神经网络在训练中相互对抗,一个神经网络创造出假的艺术作品,而另一个神经网络则作为评论家,试图找出哪些图像是真的,哪些是假的。 通过这个过程,创造艺术品的神经网络会随着时间的推移在“造假”方面越来越好,最终达到以假乱真的效果。 网站slogan是向大众展示AI,但以上都是GAN的运用,下面来个RNN的运用,比如给你的baby起个不重名的英文名。 △比Jack、rose个性多了 这是用的递归神经网络(RNN)。 RNN对于建立一个语言模型特别有用,在这里,我们想预测每个单词给定之前的单词的概率。然后可以将其转化为一个生成模型,当对宝宝名进行训练时,输出新的宝宝名。...
快速阅读与摘要撰写:AI领域专家KirillDemochkin的经验分享
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快速阅读与摘要撰写:AI领域专家KirillDemochkin的经验分享

Kirill Demochkin是一位致力于论文写作的科学家,他分享了自己在过去的六个月里为50篇AI论文撰写摘要的经验,强调了快速阅读和理解论文的重要性。他表示,通过阅读和摘要撰写,研究人员可以更好地记住论文中的关键信息,同时也能发现不同论文之间的联系和差异。Demochkin还提供了一些实用的写作技巧,如仔细阅读论文并将其转化为图表,确保实验部分具有明确的意义等。他的经验对于那些需要频繁阅读和理解论文的研究人员来说非常有价值。
ErrorAnalysis&CorrectioninWeightedA*SuboptimalityandSoftOptionsCritic
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ErrorAnalysis&CorrectioninWeightedA*SuboptimalityandSoftOptionsCritic

这篇文章主要探讨了两个与人工智能领域相关的主题。首先,针对加权A*算法(wA*)的误差分析与修正进行了研究,发现wA*产生的解决方案的错误率往往远低于其使用权重W乘以最优解的成本,但目前缺乏足够的证据来支持这一观点。其次,文章探讨了一种名为“软选项评论家”(Soft Options Critic)的方法,该方法在层次任务中利用options框架进行学习和规划,并通过实验发现,最大化每个选项和之间策略的熵有助于提高模型的性能。
AI自己给自己写论文:如何以假乱真生成高质量摘要
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AI自己给自己写论文:如何以假乱真生成高质量摘要

这篇文章介绍了一项关于人工智能生成摘要的研究。该研究表明,一种名为Transformer语言模型的AI可以在不使用复制机制的情况下,准确地提取科学论文的重点信息,并在ROUGE评测中取得更高的分数。这一方法有效地解决了传统摘要提取方法中存在的问题,如重要信息被遗漏。此外,该模型还可以生成完整的文章摘要,并在多个大型长文档摘要数据集上优于现有的 baseline方法。