文章主题：, 人工智能, 数据基础, 模型局限性
🚀每年AI领域的学术盛宴数千篇论文发表，创新成果却让人深思。每项算法的进步仿佛都受限于自身的定制，公平评估变得如此之难。💡在某些尚未形成基准的领域，深入挖掘五年前的论文或许能揭示更多真知灼见，而所谓的最新sota，往往经不起时间的考验，成为了一个循环中的虚假标杆。👀遗憾的是，一些研究被过分吹捧，而后者的盲目跟进又将泡沫延续，算法的魔力似乎在创新瓶颈中显现。🔍价值优先，我们不应只沉醉于华丽的公式和惊艳的结果，而忽视了背后的实质与稳健。🏆真正的突破，往往藏匿在那些看似平凡的探索之中。
观点1
作者：北欧的鱼
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🌟人工智能算法并非万能💡，其核心依赖于庞大的数据集，然而现实中，我们往往受限于数据量的局限性。那些看似高效的模型往往只能在特定的数据集和场景下发挥优势，一旦变换环境或样本，其效能就会大打折扣。👀顶尖AI专家和学者们心里明白，当前的发展路径存在偏差，但他们碍于已有的产品、投资和销售压力，无法公开这一真相。目前的人工智能更像是人工加上数据的统计学，而非理想的智慧助手。🔍尽管人工智能领域取得了显著进步，但离真正的智能化目标还相去甚远。我们期待的不是仅仅基于计算机和海量数据的计算能力，而是能够理解和适应复杂世界的智能系统。🚀因此，我们需要重新审视并调整发展方向，追求更加全面且灵活的人工智能技术，而非局限于某一刻的成功或局限。🌈
🌟💡科研探索中的困惑与反思 🌟面对当前的研究领域，我深陷对自我工作的质疑，这份疑虑并非全然否定，而是对一个价值导向的严肃审视。尽管已取得AI博士学位的荣耀，内心的疑惑却让我对这个行业产生了犹豫。诚然，错误的方向并不等同于无价值，这促使我在追寻真理的路上更加审慎前行。🚀
观点2
作者：波尔德
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🌟长期困扰的问题背后，隐藏着一个日益严重的“囚徒困境”逻辑——以往的学术盛会已显露出些许不诚实行为，如今的新论文若过于谨慎，无疑将陷入更难脱颖而出的境地。
很多顶会论文的价值可能还不如一些tech report。这里赞美一下timm的作者。
ResNet strikes back: An improved training procedure in timm
(https://arxiv.org/abs/2110.00476)
这篇“ResNet还是你大爷”向大家展示了，精调的ResNet-50能在ImageNet上干到80%以上的Top-1。而且timm是开源的。谁都可以复现一个。
虽然这篇文章很可能中不了任何顶会（审稿人：孔乙己，你又lack of novelty啦），我认为它的价值非常高：
给了以前所有水文一耳光：你们那些所谓的新结构，insight，novelty，到底有多大用处？是不是在堆trick？消融实验结果都是真的吗？给了后来所有论文立了个新标杆：都别特么不要脸，对比ResNet的时候还拿Kaiming原文的准确度做基线。有种先打过我这个现代化的ResNet再说。这一篇实验报告帮后来的顶会挤出去多少水分，功德无量啊。依我看，community就应该专门设个基金，直接奖钱给优质的tech report和复现论文的工作（特别是复现之前的消融实验）。
各个细分领域，都应该鼓励这种挤水分的工作。比如我比较熟悉的点云领域，最近有了PointNeXt，直接make PointNet++ great again。还自带开源框架，让大家公平实验，着实良心。
PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies
(https://arxiv.org/abs/2206.04670)
观点3
作者：匿名用户
链接：https://www.zhihu.com/question/541994477/answer/2563345702
你说的对，现在AI圈，其实概括来说整个学术圈大部分都是这样，相当一部分人在造假，绝大部分人在自娱自乐，就是你说的不公平比较，自己立个靶子自己打然后画好图讲好故事发论文。
认真做事的很少，推动科技进步的很少。如果你不能接受或者适应这个潜规则，自己也不是绝顶聪明或者有顶级团队，趁早退出学术圈免得浪费生命。
观点4
作者：冷犬
链接：https://www.zhihu.com/question/541994477/answer/2563783936
几千篇论文有10%是真正有创新的就很不错了。有多少所谓的SOTA模型，其实很大程度上是靠的一些trick，靠的超参数。要是稍微调一下超参数，performance嗖嗖地就下来了。要是再放到真实业务场景，有些很复杂很精巧的模型，最后往往还比不过TextCNN这种好几年前非常简单的模型。
我很佩服那些仍在用严密的数学推导来设计AI算法的研究者，而深度学习的模型想要提高performance，本质上还是得靠加大数据加大模型来炼丹。
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