我来抛砖引玉谈谈我的理解,可能有点出乎大家的意料,作为人工智能研究人员,我感觉“人工智能开源库做大做实做好“代表了2021年人工智能的最高水平。
在CV领域,开源成为了常态,代表的开源库做到了很高的水平(比如Detectron2,mm系列等等。)
在自然语言处理领域,一些开源框架特别是中文开源框架也有越来越多人使用:
在强化学习领域,尽管一直被怼复现性不好,近年也有了不错的进步。gym等平台的持续更新,推动了强化学习可复现性的增强。
在各个领域,开源库都有非常大的作用:
1、开源库促进了论文的可复现性,降低了迭代新论文的成本。
2、开源库提升了从学术界到工业界的科研转化速度,降低人工智能落地成本。
3、开源库培养了开源社区,有利于科研人员分享交流经验。
4、开源库提供了工业典范,降低了科研人员入门门槛。
5、开源库发挥了集中力量办大事的能力,经过众人使用,更加鲁棒。
我们应当记住开源库在2021年的贡献,期待2022年有更多更好的开源库推出,完成“从平台工具(如Pytorch)到运用各自领域开源库“的转变。