face发表的论文

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

语言学在人类文明史中具有悠久的历史和深远的影响,语言学在某种程度上记录了人类历史的演变程序。下文是我为大家整理的的范文，欢迎大家阅读参考! 篇1 论模糊语言学与英语教学 摘要：语言的模糊性是语言的基本属性之一，如同语言的社会性、符号性、系统性、生成性、冗余性一样，各种语言不无具有模糊性，英语也不例外。就模糊语言学在英语教学中的运用、二者之间的关系等方面谈谈认识，以期抛砖引玉，与同行一起探讨这个新学科领域的话题。 关键词：模糊性;英语教学;教学大纲 自从最早由美国加利福尼亚大学电机工程系控制论专家查德L.A. Zadeh在《资讯与控制》Information and Control杂志上发表论文“模糊集”Fuzzy Sets开始，就标志著模糊学或模糊理论的诞生，随着模糊理论研究的发展，模糊语言学Fuzzy linguistics也应运而生。虽然，模糊语言学是最近二三十年才兴起的一门学科，并且是介于语言学与模糊学之间的边缘学科，然而，由于它是研究语言和言语中的模糊现象的学科，其模糊语言的理论和方法可以用来指导外语教学。因此，从它的诞生开始就引起了语言教学领域，尤其是英语教学领域的高度重视。 一、模糊语言学与英语教师 尽管模糊语言学是语言理论学科系列中正在形成的一门新学科，但由于在我们赖以生存的现实中模糊事物和人类思维中模糊概念、模糊逻辑的普遍性，更由于模糊的特征是英语语言的一种重要的自然特征，作为英语教师要搞好英语教学，就非常有必要在语言理论基础方面增加模糊语言学的理论知识。 完全可以想象，如果英语教师具备了一些模糊语言学的基本知识，就能较好地把握语言的模糊性，在英语教学实践过程中与纷繁复杂的语言现象打交道时，处理和解决语言问题就能更加灵活得体。例如，在英语翻译教学中，模糊语言学理论尤为重要。我们知道，由于自然语言中绝大多数词都是模糊词，因此，在翻译时处处都会遇到模糊言语现象，也迫使译者在处理这些现象时使用模糊翻译方法。下面引用一段欧亨利小说While the Auto Waits中的描写来说明这个问题： To repeat：Her dress was gray，and plain enough to mask its impeccancy of style and fit. A large meshed veil imprisoned her turban hat and a face that shone through it with a calm and unconscious beauty. She had e there at the same hour on the day previous， and on the day before that;and there was one who knew it. 再叙述一下那位姑娘吧：她身着灰色衣服，十分朴素，但很时髦，又非常合身，一条大网面纱遮住了她的头巾式无檐帽和面孔，但透过面纱，仍能瞥见她那文静而又美丽的脸庞。她昨天、前天在同样的时候来过这儿，坐上片刻。几天来，有一个人注意到了这种情形。 对比以上译文，可以发现在对英文的翻译中使用了许多语义模糊的词语，就连动词Shone的原意也不得已而忽略了，代替以模糊表达意思“瞥见”。而在上面这段文字中尤其是在文艺作品的翻译中，如果不采用模糊表达的翻译方法，既无法将原文的基本意思展现出来，更谈不上翻译文学作品要达到的“信、达、雅”的标准，自然也谈不上文学翻译的再创造了。由此我们也体会到，作为英语教师掌握一定模糊语言学理论知识的必要性和重要性。 二、运用模糊语言学理论正确认识教学大纲的模糊性 统一的英语教学大纲是英语教学的指导性档案，可以说是英语教学的指挥棒。然而，由于教学大纲内容本身存在着一定的弹性和不精确性，也就是在此谈到的模糊性，当在看待英语教学大纲时也不能视为“放之四海而皆准”的硬性准则。 例如，在针对全国普通高专颁布的《普通高等专科英语课程教学基本要求》中关于教学目的的内容是：“培养学生掌握必需的、实用的英语语言知识和语言技能，具有阅读和翻译与本专业有关的英文资料的初步能力，并为进一步提高英语的应用能力打下一定的基础。”以上短短的一段话就包含了几个模糊限制语，譬如“必要的、初步的、一定的”。这些不精确的用语本身就说明了高专英语教学目的具有模糊性，而这些模糊性的限制语又恰恰说明了高专英语教学目的适时得体，符合实际的要求。同时，这对于评价教师的业绩以及学生的成绩都大有好处。 比如，在评价一位英语教师的教学效果时，我们能不能因为某些学生的英语应用能力强而另一些学生较弱就判定这位教师的业务能力不行，或教学态度不好呢?如果这样认为，恐怕这种评价就有失公允，也不切合实际，因为，在高专英语的教学基本要求中的教学目的本身具有模糊性，不精确性。并且，事实上，一些学生的应用能力强而部分学生弱都是教学中必然存在的现象，也是教学大纲允许的，也正是由于教学大纲中教学目的的模糊性而必然造成的结果。 除了以上谈到的教学目的具有模糊性外，其中“应用能力”这个术语也具有模糊性。虽然教学目的中明确提出“培养学生掌握必需的、实用的英语语言知识和语言技能，具有阅读和翻译与本专业有关的英文资料的初步能力，并为进一步提高英语的应用能力打下一定基础”。 在这里虽然明确提出了“应用能力”，然而且不说模糊性极强的“一定的基础”的表述，仅就“应用能力”这个术语在大纲中并没有做任何说明，因而表现出较强的不确定性和模糊性。事实上，根据现今外语教学领域里大多数专家的共识，英语“应用能力”主要指的是由美国著名的社会语言学家海姆斯D.Hymes提出的“交际能力”。这种“交际能力”的概念还包含了由转换生成语法的创始人乔姆新基N.Chomsky提出的“语言能力”petence.根据海姆斯的观点，“交际能力”包含了： 1语言能力——即语言知识，包括语音、词汇、语法的知识; 2社会语言能力sociolinguistic petence——即使用功能变体和言语功能的能力; 3话语能力discourse petence——即学会怎样用语言来做事、交流; 4对应能力strategic petence——交际是一种彼此之间的协调，在协调中有各种对应手段，如怎样能开始一段谈话，怎样转换话题，怎样结束谈话等。 因此，就“应用能力”这个术语运用于英语教学中时，英语教师究竟该怎样认识和理解，究竟该怎样去培养学生的“应用能力”，以及怎样理解“交际能力”中包含的四种能力，或许对于许多教师来说仍旧是模糊的。然而，只有当我们了解了“应用能力”的模糊性之后的这样一个大前提，才可能对“教学大纲”和“教学目的”有进一步的理解和认识。这样，在英语教学过程中才不会简单地、绝对地看待“应用能力”的问题，也才能符合实际地、有的放矢地组织教学，以期收到更好的教学效果。 三、运用模糊语言学正确认识英语教学法的模糊性 英语教学法流派多种多样，理论各异，新观点、新方法、新学派层出不穷。到目前为止，已有十几种教学法流派存在。如，传统的语法翻译法Grammar Translation Method、听说法Audio lingual Method、阅读法Reading Method、认知法Cognitive Approach、暗示法Suggest Method、视听法Audio Visual Method，以及近几年产生的程式教学Programmed Instruction和计算机辅助语言教学puter aided Language Instruction等等。 从这些英语教学学派的产生和发展历史来看，它们都不是随心所欲的，都有其一定的社会文化背景，其哲学、教育学、心理学、语言学等理论基础之间既存在着相互排斥、相互矛盾的各具特色的个性，同时也存在着相互制约、相互联络、相互继承发展的共性关系。而恰好就是这种共性关系使各学派之间的界限彼此模糊，呈现出你中有我，我中有你的局面。比如，听说法和视听法，这两种教学法既在基本特点上存在差异，又存在着共性，表现出二者之间的界限是模糊的。 听说法的基本特点强调：1以句型结构操练为主;2在口语基础上培养书面语;3不用母语;4反复模仿，强化操练。而视听法的基本特点强调：1幻灯影象和录音视听相结合;2感知整体结构的对话;3充分利用幻灯、录音视听教具;4在口语基础上进行书面语教学;5集中强化教育。 概括地讲，二者界限的模糊性表现在：1它们都强调在口语基础上培养书面语能力和用外语讲解外语以培养外语语感;2它们所产生的心理学基础都是行为主义心理学Behavioristic Psychology和描写语言学descriptive linguistics，而这就不可避免会使它们彼此之间存在着共性。 可见，在英语教学过程中了解并掌握英语教学法的不同流派的个性、共性以及彼此间的模糊性，从而扬长避短，博采众长，对于建设中国特色的外语教学法体系大有益处。 综上所述，探讨以英语为主的外语教学同模糊理论以及模糊语言学的关系，提倡用模糊语言学的理论和方法来指导英语教学，将有利于提高我国英语教学水平。 参考文献： [1]李晓明.模糊性：人类认识之谜.人民出版社，1985. [2]苗东升.模糊学导引.中国人民大学出版社，1987. [3]陈治安.模糊语言学概论.西南师范大学出版社，1997. [4]Chomsky，N.Language and Mind. New York： Harcourt，Brace & World，1972. [5]Zadeh，L. A.“Fuzzy sets” Information and Control，1963，8：338-2353. [6]Zadeh，L.A.“Quantitative Fuzzy Semantics”，Information Sciences，1971，3：159-2176. 篇2 论大学英语语言学习策略 摘要：英语语言学习策略的研究是一个年轻的领域，本文对国内外英语语言学习策略研究的发展做了概括介绍，分析了大学英语教学存在的问题和探讨了英语语言学习策略的研究方法。 关键词：英语语言 策略 研究 在现代大学英语教学中，普遍呈现出来的现象为：高校英语语言教学人员对英语的教与学的认识已经发生了很大的变化，学生如何学习已成为教育研究的重点。 一、国内外英语语言学习策略研究的概况 语言学习策略是学习者为了取得更好的语言学习效果而采取的各种策略，即学习者在学习外语过程中对有效的学习方法的选择和使用。学习策略研究不仅有助于语言学习者的个体差异，而且对外语语言的教和学及建构产生了重大影响。国内外研究者以认知心理学为理论研究的基础，将英语学习策略分为认知策略、元认知策略、情感策略和交际策略。 一国外英语语言学习策略研究的发展 研究语言学习策略的外国研究者有Ruhin, Naiman ,Wong Filhnore，Stern, A Wenden, Jam M alley, Chamol, R Oxford以及A. Cohen等。20世纪70年代初，外语教学法研究停滞不前以及认知心理学的迅速发展促使外语教学研究的重点从研究教师如何“教”转向研究学习者如何“学”。这时的语言学习策略的研究在语习得研究中占有重要地位。 这一研究很快发展成语言学习策略的研究。旱期的语言学习策略研究注重归纳并描述学习策略和刘一学习策略进行分类。之后，研究者在研究的深度、广度及研究方法等方面有较大改进，是学习策略研究的第一个重大发展。早期的学习策略研究无论是在方法上还是在研究成果上都给后来的研究打下了良好的基础。 20世纪80年代后，语言学习策略的研究得到了迅速的发展，A. Wenden, Jam Mallev, U. Chamo}, R. Oxford以及A. Cohen等研究者刘一学习策略进行深入研究，最具典型性和代表性的是。Malley等人的研究，他们以认知学习理论为指出将语言认知过程和学习策略相关联，得出一整套理论化的语言学习策略。随着语言学习策略研究的深入开展，有关学习策略的论著也越来越多，如W enden和Ruhin于1987年编辑出版的论文集Learner Salegies in Language Learning《语言学习，}，的学习者策略。 Malley和Chamo于90年代出版的专著Learner Salegies in Second Language Acquisition《第一言习得中的学习策略》以及Oxford于1990年出版的专著LanguageLearning Every Teacher Should Know《语言学习策略:教师须知》等。Oxford还建立了语言学习策略调查问卷Salegiese InveWorv for Language Learning。 二国内英语语言学习策略研究的发展 我国对语言学习策略的研究从20世纪80年代中期开始，研究者有黄小华、桂诗春、刘润清、文秋芳等，他们在自己的论著中都涉及到语言学习策略。这此学者的研究为教育研究打下了良好的基础，他们的研究对于语言教学有指出意义，对英语学习者的学习也有实践指出意义。 这一阶段的语言学习策略研究有如下特点：第一，学习策略研究是以各种语言学习理论为指导的研究。Krashen的监控理论、Aderson的认知学习理论以及其他对学习者本体研究的成果都为学习策略研究者提供了丰富的理论基础。第二，学习策略研究逐渐从巨集观转向微观。研究者针刘一阅读理解策略、听力理解策略、词汇学习策略等进行单项研究。第三，研究者重视学习策略研究的方法，认为研究方法关系到研究结果的信度和效度。第四，学习策略研究从理论走向实践。研究者认为只要是被证明有效的学习策略，就可以培训学习者使川这此策略，从而提高他们的学习效果。 20世纪90年代以来，我国外语界学者们对中国学生的外语学习策略展开了广泛的研究，发表了大量论文。1996年，文秋芳所著《英语学习策略论—献给立志学好英语的朋友》成为国内第一部专门论述语言学习策略的著作。 2002年，程晓堂和郑敏编写的《英语学习策略》表明语言学习策略研究在我国进入了一个新的阶段。 二、大学英语教学存在的问题和英语语言策略研究方法 改革开放以来，我国的大学英语教学取得了迅猛的发展，教学质量取得了显著的提高。然而，由于各种复杂的因素，很多大学生在外语学习上花了大量的时间和精力，但学习的效果并不理想。有此教师仍采取传统的以知识讲解为重点的教学方法，忽视培养学生的学习方法和学习策略。 二目前大学英语教学存在的问题 随着国际交流的深入发展和竞争的日益激烈，社会对外语人才的去求在数量、质量、层次和种类上要求更高。然而，我国的大学英语教学明显滞后，相当部分大学生几乎把大学学习的前一两年都花在了英语学习上。造成这样结果的原因主要包括:外语教学理论研究薄弱;师资质量不高;;教学水平有限;外语教学应试倾向严重;外语教学上形式和教学方法缺乏创新;学生学习态度不积极;学习不得法;中小学、大学外语教学严重脱节等。 另一方面，我国外语教学理论研究和实践上也存在误区，如外语学习越早越好;外语是一门知识课;外语是教会的;外语学习有捷径可走;外语学习年限越氏越好;交际能力就是说话能力等。这此都影响了我国外语教学质量的提高与发展。 要提高大学英语教学水平，关键在于教师怎么教和学生怎么学。有此教师欠缺语言学习策略理论知识，未从学习者角度探索学习方法，因而无法指出学生的学习。因此，要使学生在英语学习中形成有效的学习策略，教师首先应参与学习策略的学习和研究。探讨和研究英语学习策略并在教学中指导和渗透学习策略，是当今英语教师又一个重要任务。 二英语语言学习策略研究方法 要指导和培训大学生英语学习策略，英语教师应掌握一定研究方法和技巧，学会观察和记录资料，并掌握分析方法。 一般来说，英语语言学习策略研究的型别有：自然调查survey,对研究contrastive study，相关性研究correlational study，发展研究developmental/ longudinal study和策略训练研究strategy training}。学习策略研究资料采集的方法有：观察法observation，问卷调查法}questionnaire ,访谈interview}，日记diary和口头报告verbal roport。 目前国内外的研究趋势是定性研究与定量研究相结合，而且定性研究有增加的趋势。研究者通常采用多种方式收集资料，以客观全面地反映事实、深入分析，避兔所得的结论的片面性。因此，英语教师在进行策略研究中应多角度采集资料，采用定性与定量研究，探索有效的指,,和培训学生的方法，提高教学效果和自身的科研水平。 参考文献： [1] Malley.J.&A.U.Chamol.Language Learning Strategies in Second Language Acquisition. University Press. 1990. [2] 束定芳.外语教学改革:问题与对策[J].上海:上海外语教育出版社.2005: 4.

大家都知道，AI (神经网络) 连加减法这样的简单算术都做不好：可现在，AI已经懂得微积分，把魔爪伸向你最爱的高数了。 它不光会求不定积分：还能解常微分方程：一阶二阶都可以。这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。 团队说，这是Seq2Seq和Transformer搭配食用的结果。 用自然语言处理 (NLP) 的方法来理解数学，果然行得通。 这项成果，已经在推特上获得了1700赞。许多小伙伴表示惊奇，比如： “感谢你们！在我原本的想象中，这完全是不可能的！”而且，据说算法很快就要开源了：到时候让付费软件怎么办？巨大数据集的生成姿势要训练模型做微积分题目，最重要的前提就是要有大大大的数据集。 这里有，积分数据集和常微分方程数据集的制造方法：函数，和它的积分首先，就是要做出“一个函数&它的微分”这样的数据对。团队用了三种方法： 第一种是正向生成 (Fwd) ，指生成随机函数 (最多n个运算符) ，再用现成的工具求积分。把工具求不出的函数扔掉。 第二种是反向生成 (Bwd) ，指生成随机函数，再对函数求导。填补了第一种方法收集不到的一些函数，因为就算工具求不出积分，也一定可以求导。 第三种是用了分部积分的反向生成 (Ibp) 。前面的反向生成有个问题，就是不太可能覆盖到f(x)=x3sin(x)的积分： F(x)=-x3cos(x)+3x2sin(x)+6xcos(x)-6sin(x) 因为这个函数太长了，随机生成很难做到。 另外，反向生成的产物，大多会是函数的积分比函数要短，正向生成则相反。 为了解决这个问题，团队用了分部积分：生成两个随机函数F和G，分别算出导数f和g。 如果fG已经出现在前两种方法得到的训练集里，它的积分就是已知，可以用来求出Fg： ∫Fg=FG-∫fG 反过来也可以，如果Fg已经在训练集里，就用它的积分求出fG。 每求出一个新函数的积分，就把它加入训练集。 如果fG和Fg都不在训练集里，就重新生成一对F和G。 如此一来，不借助外部的积分工具，也能轻松得到x10sin(x)这样的函数了。一阶常微分方程，和它的解从一个二元函数F(x,y)说起。 有个方程F(x,y)=c，可对y求解得到y=f(x,c)。就是说有一个二元函数f，对任意x和c都满足：再对x求导，就得到一个微分方程：fc表示从x到f(x,c)的映射，也就是这个微分方程的解。 这样，对于任何的常数c，fc都是一阶微分方程的解。 把fc替换回y，就有了整洁的微分方程：这样一来，想做出“一阶常微分方程&解”的成对数据集，只要生成一个f(x,c)，对c有解的那种，再找出它满足的微分方程F就可以了，比如：二阶常微分方程，和它的解二阶的原理，是从一阶那里扩展来的，只要把f(x,c)变成f(x,c1,c2) ，对c2有解。 微分方程F要满足：把它对x求导，会得到：fc1,c2表示，从x到f(x,c1,c2)的映射。 如果这个方程对c1有解，就可以推出另外一个三元函数G，它对任意x都满足：再对x求导，就会得到：最后，整理出清爽的微分方程：它的解就是fc1,c2。 至于生成过程，举个例子：现在，求积分和求解微分方程两个训练集都有了。那么问题也来了，AI要怎么理解这些复杂的式子，然后学会求解方法呢？将数学视作自然语言积分方程和微分方程，都可以视作将一个表达式转换为另一个表达式，研究人员认为，这是机器翻译的一个特殊实例，可以用NLP的方法来解决。 第一步，是将数学表达式以树的形式表示。 运算符和函数为内部节点，数字、常数和变量等为叶子节点。 比如 3x^2 + cos(2x) - 1 就可以表示为：再举一个复杂一点的例子，这样一个偏微分表达式：用树的形式表示，就是：采用树的形式，就能消除运算顺序的歧义，照顾优先级和关联性，并且省去了括号。在没有空格、标点符号、多余的括号这样的无意义符号的情况下，不同的表达式会生成不同的树。表达式和树之间是一一对应的。 第二步，引入seq2seq模型。 seq2seq模型具有两种重要特性： 输入和输出序列都可以具有任意长度，并且长度可以不同。 输入序列和输出序列中的字词不需要一一对应。 因此，seq2seq模型非常适合求解微积分的问题。 使用seq2seq模型生成树，首先，要将树映射到序列。 使用前缀表示法，将每个父节点写在其子节点之前，从左至右列出。 比如 2 + 3 * (5 + 2)，表示为树是：表示为序列就是 [+ 2 * 3 + 5 2]。 树和前缀序列之间也是一一映射的。 第三步，生成随机表达式。 要创建训练数据，就需要生成随机数学表达式。前文已经介绍了数据集的生成策略，这里着重讲一下生成随机表达式的算法。 使用n个内部节点对表达式进行统一采样并非易事。比如递归这样的方法，就会倾向于生成深树而非宽树，偏左树而非偏右树，实际上是无法以相同的概率生成不同种类的树的。 所以，以随机二叉树为例，具体的方法是：从一个空的根节点开始，在每一步中确定下一个内部节点在空节点中的位置。重复进行直到所有内部节点都被分配为止。不过，在通常情况下，数学表达式树不一定是二叉树，内部节点可能只有1个子节点。如此，就要考虑根节点和下一内部节点参数数量的二维概率分布，记作 L(e,n)。接下来，就是对随机树进行采样，从可能的运算符和整数、变量、常量列表中随机选择内部节点及叶子节点来对树进行“装饰”。 最后，计算表达式的数量。 经由前面的步骤，可以看出，表达式实际上是由一组有限的变量、常量、整数和一系列运算符组成的。 于是，问题可以概括成： 最多包含n个内部节点的树 一组p1个一元运算符（如cos，sin，exp，log） 一组p2个二进制运算符（如+，-，×，pow） 一组L个叶子值，其中包含变量（如x，y，z），常量（如e，π），整数（如 {-10，…，10}） 如果p1 = 0，则表达式用二叉树表示。 这样，具有n个内部节点的二叉树恰好具有n + 1个叶子节点。每个节点和叶子可以分别取p1和L个不同的值。 具有n个二进制运算符的表达式数量就可以表示为：如果p1 > 0，表达式数量则为：可以观察到，叶子节点和二元运算符的数量会明显影响问题空间的大小。△不同数目运算符和叶子节点的表达式数量胜过商业软件实验中，研究人员训练seq2seq模型预测给定问题的解决方案。采用的模型，是8个注意力头（attention head），6层，512维的Transformer模型。 研究人员在一个拥有5000个方程的数据集中，对模型求解微积分方程的准确率进行了评估。 结果表明，对于微分方程，波束搜索解码能大大提高模型的准确率。而与最先进的商业科学计算软件相比，新模型不仅更快，准确率也更高。在包含500个方程的测试集上，商业软件中表现最好的是Mathematica。 比如，在一阶微分方程中，与使用贪婪搜索解码算法（集束大小为1）的新模型相比，Mathematica不落下风，但新方法通常1秒以内就能解完方程，Mathematica的解题时间要长的多（限制时间30s，若超过30s则视作没有得到解）。而当新方法进行大小为50的波束搜索时，模型准确率就从81.2%提升到了97%，远胜于Mathematica（77.2%） 并且，在某一些Mathematica和Matlab无力解决的问题上，新模型都给出了有效解。△商业科学计算软件没有找到解的方程邀请AI参加IMO这个会解微积分的AI一登场，就吸引了众多网友的目光，引发热烈讨论。网友们纷纷称赞：鹅妹子嘤。 有网友这样说道： 这篇论文超级有趣的地方在于，它有可能解决复杂度比积分要高得高得高得多的问题。还有网友认为，这项研究太酷了，该模型能够归纳和整合一些sympy无法实现的功能。不过，也有网友认为，在与Mathematica的对比上，研究人员的实验设定显得不够严谨。 默认设置下，Mathematica是在复数域中进行计算的，这会增加其操作的难度。但作者把包含复数系数的表达式视作“无效”。所以他们在使用Mathematica的时候将设置调整为实数域了？我很好奇Mathematica是否可以解决该系统无法解决的问题。 30s的限制时间对于计算机代数系统有点武断了。但总之，面对越来越机智的AI，已经有人发起了挑战赛，邀请AI挑战IMO金牌。Facebook AI研究院出品 这篇论文有两位共同一作。 Guillaume Lample，来自法国布雷斯特，是Facebook AI研究院、皮埃尔和玛丽·居里大学在读博士。他曾于巴黎综合理工学院和CMU分别获得数学与计算机科学和人工智能硕士学位。 2014年进入Facebook实习。 Franois Charton，Facebook AI研究院的客座企业家（Visiting entrepreneur），主要研究方向是数学和因果关系。传送门 ————编辑 ∑Gemini来源：新浪科技