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楼主第一年PhD学生,大方向是AI方向,目前做的是multi agent中的一个冷门小领域,这个领域需要考虑人的因素(非运筹规划),主要应用场景是supply chain,导师在这方面也是专家。已经做了一段时间,但是感觉做的东西不怎么cool。目前比较心水强化学习中agent cooperate, communication方向,感觉也是未来的大趋势,比较偏理论,做的人应该很多。合作导师还有另外一个方向是AutoML System,这个方向发paper可能比较难,毕业有风险。

求各位大神帮忙分析一下,后面的研究该怎么走,非常感谢!


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abby3 2020-8-9 15:57:21 | 显示全部楼层
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本帖最后由 abby3 于 2020-8-9 16:03 编辑

AutoML (包括更早的pruning/model compression)真是毫无美感可言, intellectual mileage非常低,大部分paper都是实验报告,没有任何insight, 根本不算是科研。 做AutoML对于培养研究品味十分有害,对于提高工程能力帮助也有限。 而且学校那几块显卡也肯定做不过公司,首先排除掉
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fxlj007 2020-8-9 13:27:03 | 显示全部楼层
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“Cool”的东西,往往也意味着跟风者众,竞争激烈,垃圾论文多;好处是容易被appreciate,不需费劲justify,citation多。这是热门和冷门领域之间永恒的tradeoff。

不过现在AI这么火,所谓AI里的的冷门领域大概就像四川人说的不辣吧?
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moonlighter 2020-8-9 03:00:06 | 显示全部楼层
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AutoML应该还可以发,但要是加了system就没那么容易了。效仿隔壁做system的,周期都是以年为单位。。。
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lingchen0331 2020-8-9 09:48:24 | 显示全部楼层
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AutoML可以考虑超参优化啊,这个方向还不错
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bmwx3 2020-8-9 23:34:52 | 显示全部楼层
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我也做一些RL的,我咋觉得multi-agent里面有了人的因素才更有意思啊。你可以看看Mike Jordan去年提到的第四代AI就是跟market的结合。

http://dobigeon.perso.enseeiht.fr/SPARS2019/Jordan_SPARS_2019.pdf

另外你才是第一年博士,第一个文章更多的是导师带你学东西,导师是这方面的专家其实是好事啊,少走弯路。等你做完这个项目,你自己有想法了,导师就可以放心让你自己去做自己感兴趣的。

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 楼主| uestcliming 2020-8-10 04:16:18 | 显示全部楼层
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bmwx3 发表于 2020-8-9 23:34
我也做一些RL的,我咋觉得multi-agent里面有了人的因素才更有意思啊。你可以看看Mike Jordan去年提到的第四 ...

多谢同学的资料,的确感觉AI要落地,multi-agent领域避免不了人的参与。
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 楼主| uestcliming 2020-8-10 04:23:12 | 显示全部楼层
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fxlj007 发表于 2020-8-9 13:27
“Cool”的东西,往往也意味着跟风者众,竞争激烈,垃圾论文多;好处是容易被appreciate,不需费劲justify ...

的确是这样,热门领域参考资料也多,但是竞争真的激烈,会担心做着做着自己的idea被别人已经做出来了。。现在AI-human hybrid的一些小领域好像没CV,NLP,RL那么内卷。
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 楼主| uestcliming 2020-8-10 04:27:26 | 显示全部楼层
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abby3 发表于 2020-8-9 15:57
AutoML (包括更早的pruning/model compression)真是毫无美感可言, intellectual mileage非常低,大部分p ...

的确,感觉主要是把optimisation, search那一块的东西,像gp, bayesian,加上meta feature,组合一下。可能是我还没入门。
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dandylion 2020-8-11 14:56:25 | 显示全部楼层
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看你将来毕业想去学界还是industry,想留在美国学界的建议跟着老板走,做老板最拿手的那个方向,在美国当小领域的super star一般比做老师不擅长的热门领域跟人内卷更有机会拿到position,因为竞争少你更容易有contribution和做出有辨识度的让人记住的工作。如果想去industry就是两说了,做热门的适用面广的比较好找工作。
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