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大规模人工智能时代的贝叶斯深度学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
贝叶斯深度学习（BDL）在深度学习研究中被认为是有前途的方向。本文介绍了BDL在不同环境中的优势和挑战，并探讨了将大规模基础模型与BDL结合的研究路径。
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关键要点
- 贝叶斯深度学习（BDL）被认为是深度学习研究中的有前途方向。
- 当前深度学习研究主要关注大型图像和语言数据集的监督任务。
- 存在许多被忽视的度量标准、任务和数据类型，如不确定性、主动学习和科学数据。
- BDL 在不同环境中提供了优势，但也面临现有挑战。
- 文章强调了一些旨在解决BDL障碍的研究路径。
- 未来的讨论集中在如何将大规模基础模型与BDL结合以发挥其潜力。
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