计算机科学领域中，论文灌水现象严重吗？
中文论文中不少基本没有原创性 可能连灌水都算不上
国际的很多二流三流会议也充斥着灌水论文
顶尖的会议虽然好一点 但是这几年随着data mining相关领域的崛起 尤其是social network方向 基本没有统一的研究问题 没有统一的数据集 少有相互比较的模型 又加上PGM和MCMC等技术的成熟为建模和计算带来了极大的方便 导致这个领域灌水的也特别严重 基本是模型改吧改吧 然后随便自己爬数据集跑一跑 选选有利的数据 调调合适的参数 找几篇论文做对照跑跑 就能发文章
基本上当一个科研领域比较成熟了以后 就是极少数大牛搭框架 不多的小牛沿着思路做研究 广大的小弱争取看懂然后类比一下灌灌水 所以灌水严重是正常的
继续阅读
全部内容如果想从事人工智能方向，本科应该选择计算机还是数学？
分享一下我的观察。建议选择计算机专业，原因有这么几个： 首先是基础课程的完整性。计算机专业会学习编程、数据结构、操作系统、计算机网络等等基础课程。这些看似和机器学习关系不大，但当你真正在业界做 AI 应用的时候，这些基础知识反而成了最重要的部分。我见过太多数学专业转行的同学，在处理工程问题时非常吃力，因为缺乏这些基础知...
申请卡耐基梅隆Machine Learning硕士难度有多大？
谢邀 听说申请难度非常大，不知道是不是CMU 申请难度最大的硕士项目，毕竟招的人太少。 建议自己看现在的学生列表： Masters Students-Machine Learning Department 注：其中不少人是CMU的PhD辅修MLD的Master，注意分辨。 感觉没有在顶会发过若干一作还是很难的。
AI时代的学习范式重构
大家好，今天我们来聊一个重要的话题：AI时代人类的学习方式正在发生深刻的改变。 在传统的认知框架中，我们都很熟悉"读万卷书，行万里路"这句古语。这句话代表了传统的线性学习模式：先通过大量阅读积累知识，然后再通过实践来验证和应用这些知识。这种学习方式在过去的几千年里一直主导着人类的知识获取过程。 但是，随着 AI，特别是...