lovelymandy
众所周知,搜索技术上的卓越创新使Google成为了搜索引擎的No.1。但是直到拍卖那些摆在搜索结果边上的广告之后,Google才开始赚钱。Google的市场总资本额曾一度高达1000亿美元,而广告收入占了公司总收入的99。 研究显示,Google所创立的一套拍卖方法,对于其成功的重要性,已经远远超出了拍卖专家们开始的想像。尽管表面上看和早前的拍卖无本质区别,但是,由哈佛大学的BenjaminEdelman,斯坦福大学的MichaelOstrovsky以及加州伯克利大学的MichaelSchwarz联合进行的研究后得出的报告《互联网关键字拍卖的高昂价格》中就写到,这种方法是“在荒野生成的新奇的机制。”Google的AdWord是如此的成功以至于在其四年前刚刚诞生不久,其一些关键的特性就被当时处在搜索广告领导地位的Yahoo所采用了。精密的数学计算 去年11月,三位经济学家对外界透露了AdWord的秘密,至此,对于AdWord一直保持缄默的Google终于开口了。它让一直担任公司顾问的伯克利大学的经济学家 HalR.Varian自由的对外界发表其对Google拍卖方式的研究结论。在2月22号,在任命新的该项目技术负责人EricVeach之后,公司首次接受商业周刊的采访。EricVeach曾在皮克斯动画制作室工作过,资历丰富,曾获斯坦福大学博士学位,不过是计算机动画,不是经济学。“如果没有他的精密的数学计算,我们不可能做到现在这样。”产品管理的副总裁SalarKamangar说。Salar在大学期间主修的是生物,曾获Google十佳员工第九名,他负责领导该项目非技术方面的工作。Google的一些创新让人望其项背。举个例子,Yahoo将其搜索结果页面的顶部位置给每次点击支付最多费用的广告商。而Google根据每次点击广告的价格乘以其估算出来的某广告商实际点击的概率,将最佳的位置给总支付费用最多的广告商,以此最大化公司的利润。位于加州山景城的搜索引擎市场公司EfficientFrontier的首席技术管AnilKamath估计Google在每个广告上比 Yahoo多赚取大约30的利润。他认为Yahoo不久将很可能跟随Google的步伐。而当被问起这个问题的时候,Yahoo的一位发言人表示,公司 “正在评估在放置广告时更多的考虑‘点进率’(译者注:点进率为网上广告被点进的次数与被下载次数之比)”。去年秋天,微软的MSN采用了Google的方式,在拍卖搜索广告位置的时候,通过调节来增加广告的相关性。 是什么让Google的拍卖如此的与众不同呢?拍卖有两种,在传统的第一价格拍卖中,所有的竞拍者的价位都是不公开的,而最终出价最多的胜出。但是这样的风险就在于出价最高的人可能会后悔自己的出价,一种被成为赢家诅咒的效应。一种称为第二价格拍卖的形式则吸取了赢家诅咒的教训,因为这种模式中,出价最高的竞拍者胜出,但是只要支付最低的胜出需要的价格加上额外的一些费用。 Google 的Kamangar,Veach以及他们的同事们选择了第二价格拍卖方式。尽管并不了解这些理论,但他们设计了一种在关键方面与经济学家们研究的所不同的模式。在经济学家的版本里,出价者总是有说真话的动机。而Edelman,Ostrosky和Schwarz则认为,在Google的拍卖里,并不是这样。这是因为在有的时候,广告商们在了解到他们愿意支付的最高价格之后,可以通过支付少的多的价格来获得在搜索页面中稍稍靠后的位置。他们得出结论,缺少经验那些“说真话”的广告商可能会出价过高。Varian认为Google的系统对于广告商来说获益也更多,相比于学术上的概念,更容易理解,同时也证明能在更大的范围内适用。 Google的关键词广告(AdWordsSelect)是在2002年2月首次推出的,实际上是Google在广告拍卖上的第三个尝试。之前的两个都存在缺陷,但Google创始人LarryPage和SergeyBrin不断进取。即使现在的系统仍然不是完美的。广告商们抱怨它太像一个“黑箱”了。不过,如果衡量创新的尺度是商业上是否成功的话,那么Google的AdWords已经是宏大的胜利了。Kamangar这么说:“第三次施法让人陶醉了。”
茶舞清香
你说的可能是这三个吧:2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
八零梁行
Gebru的支持者表示,谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。
最近,科技圈的发生了一件大事,知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除,引得一众哗然。
Timnit Gebru毕业于斯坦福大学,师从李飞飞,是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一,在AI伦理领域,Gebru不仅是基础研究者,更是许多年轻学者的榜样 。
她最知名的研究是在2018年发现,面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率,而对白人男性几乎完全正确。
然而,因一篇论文不符合谷歌内部评审,Gebru宣称被谷歌单方面辞退。
大约一周前,Gebru对外宣称,因与他人共同撰写了 一篇批评谷歌AI系统的研究论文 后,自己被谷歌解雇了。
然而,谷歌对外表示,因论文审查不符合谷歌要求,接受Gebru的个人辞职申请。
据外媒报道,这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”(随机鹦鹉的危险:语言模型会太大吗?),由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写, 提出科技公司应该做更多事情,以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视 。
值得注意的是, 论文内容谈到了谷歌BERT(自然语言处理系统)在AI伦理上的负面影响。
一开始,双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程,Gebru应在两周前提交论文,而不是在最后期限的前一天。
但Gebru的团队对这一评估进行了反驳,称审查政策旨在灵活,大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示,绝大多数的审批都发生在截止日期之前,41%的审批发生在截止日期之后。他们写道: “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”
同时,Dean认定该论文没有达到标准,因为它 “忽视了太多相关研究” ,从而要求她撤回这篇论文,或者删除谷歌员工的署名。
据《泰晤士报》(the Times)报道,Gebru在撤回该论文之前,曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示,如果谷歌不能解决她的担忧,她将从公司辞职。
随后谷歌告诉Gebru,公司不能满足她的条件,并将立即接受她的辞职。
Dean还表示,Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目,他对此感到失望。
不久,Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户,这表示她已经被开除了。
离任后,总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信,以支持Gebru。
信中写道:“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者,而是面临着防御,种族主义,研究审查以及现在的报复性开除。”
为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑,在这种情况下,谷歌是否武断地更严格地执行了规则。
前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。
这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。
在Gebru发布离职推文的同一天,谷歌被美国国家劳动关系委员会(National Labour Relations Board)指控报复,该机构在投诉中称,谷歌通过监视,讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。
Gebru的离职,还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会,之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后,该委员会被解散。
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谷歌学术引用量是衡量一篇学术论文影响力的重要指标之一。然而,要确定引用量多少以上算大牛并不是一个简单的问题,因为它取决于很多因素,比如研究领域、研究对象、发表时间等。一般来说,引用量在几十到几百之间的文章可以算是有一定影响力的研究成果。如果一篇文章的引用量超过500,那么可以认为它在该领域的研究中具有非常高的影响力。如果一篇文章的引用量超过1000,那么它就是一个非常重要的研究成果,可以算是大牛级别。当然,这只是一个大概的估计。实际上,不同学科领域、不同研究对象、不同发表时间等都会对引用量的评估产生影响。因此,要确定一篇文章是否算是大牛级别,需要结合具体情况进行分析和判断。
文献的链接搜索:(看到很多人在sci-hub搜索框里面输入关键词搜索,直接用关键词在sci-hub里面搜索是不行的,必须去谷歌学术里面搜索找文献,我们为什么发表
等会让他赶紧染发剂对人体
你说的可能是这三个吧:2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data P
1、找编辑部;2、找熟人。但谨记两点:1、通过正规途径发表,比如直接向编辑部投稿,或通过熟人推荐,尽量不要搞杂七杂八的交易(即使搞,也要对论文质量负责,见下文)
等会让他赶紧染发剂对人体