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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。
等会让他赶紧染发剂对人体
google play服务是用于google play商城运行的辅助类程序。Google Play，是一个由Google为Android设备开发的在线应用程序商店。一个名为“Play Store”的应用程序会预载在允许使用Google Play的手机上，可以让用户去浏览、下载及购买在Google Play上的第三方应用程序。
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谷歌学术是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，可广泛搜索学术文献的简便方法。从检索情况分析， Google学术搜索可以有如下用途：1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限于学术文献，将屏蔽掉网上很多不相关信息。2、了解某一作者的著述，并提供书目信息(引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息)。可直接在网上搜索原文、文摘等;如果是图书，还可通过Library Search(例如OCLC的Open WorldCAT)检索附近图书馆的收藏。3、了解某文献被引情况。可直接点击Cited by...(引用数)搜索引用文献。4、 对文献和期刊进行应用和引用排名。5、中国知网、万方数据、谷歌学术等等很多学术资源检索平台都可以查找到sci论文，例如中国知网、万方数据、谷歌学术。那么进入以上平台后该如何查sci文章呢?在筛选条件中选择带有“SCI”字样的选项即可。以中国知网为例，登陆知网官网，在首页中选择“高级检索”等待跳转至检索页面，之后在学术期刊中选择“SCI来源期刊”，最后在检索栏中输入相应主题、作者、期刊名称等关键性信息即可。
谷歌学术是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项素引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，可广泛搜素学术文献的简便方法。从检索情况分析，Google学术搜索可以有如下用途：1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限手学术文献，将屏蔽掉网上很多不相关信息。2、了解某一作者的著述，并提供书目信息(引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息)。可直接在网上搜索原文、文摘等;如果是图书，还可通过Library Search(例如OCLC的Open WorldCAT)检索附近图书馆的收藏。3、了解某文献被引1情况。可直接点击Cited by…（引用数）搜索引用文献。4、对文献和期刊进行应用和引用排名。
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。
谷歌不为人知的行业“内幕”上周末与好友谈到当前市值最高的几家互联网公司，谷歌，亚马逊，facebook，腾讯ebay等。首当其冲谷歌市值第一，大家提到，在2012年年底，全球最佳品牌价值百强品牌排行榜上谷歌排名第四，作为互联网企业，品牌排名第一。众人皆诧异，到底是什么让谷歌这个品牌市值第一，品牌第一。极其成功的商业模式简单至极的品牌体系以人为本的企业文化谷歌这个模式很成功，因为这是一款人人都可以使用的产品，几乎全世界任何人都可以成为谷歌的用户，大家都可以搜索相关信息，这也就意味着顾客的用户基数是所有的网民，人人都可以用，却不用他们来买单，谷歌靠广告主和关键词广告获得收入，同时也通过搜索引流帮助大家赚更多的钱。所以，我记得谷歌的两位创始人曾经用”伟大”这个词来形容他们的商业模式，大致意思是说：谷歌很幸运的做出了一款产品，不需要库存，分销，物流等，只需要通过网络让所有人都可以使用，谷歌只需要专注的做好产品，就会持续被更多的人使用，因此也自然获得更多的广告收入。谷歌的品牌很简单。在给企业提供品牌咨询时，我常讲品牌有三个体系；理念体系、传播体系和管理体系。其中第一个关键是要明确梳理好品牌的理念体系。即你的品牌名称、愿景、定位、核心价值、口号等等，这些内容明确之后，你的传播内容才能长期保持一致，传递一种相互支持自成体系的声音，让你的品牌在顾客头脑中扎下深刻烙印。Google名称源自英文单词“Googol”，“Googol”意为10的100次方，Google名称本身就烙上了以技术征服浩瀚无穷网络信息的深深印记。谷歌的愿景虽然没有明确的官方描述，但从两位创始人多次讲话中可以经常看到一句话：make the world a better place，即谷歌的存在会让世界变得更加美好，人们随时能够通过谷歌得到解决方案。谷歌的定位更为简单，做最好的搜索引擎。谷歌的品牌口号：不作恶(Don’t be evil)，这个属于公司的价值观信条，表明谷歌永远站在客观的角度提供信息服务。其实从谷歌最近几年高管在各种场合讲话中可以看到，谷歌还有一个品牌口号，即做最完美的搜索引擎。之前谷歌两位创始人就被品牌专家告诫过，品牌一旦确定后，理念和标识都要长期保持一致，不要随意更换。两人认为这对于富有创意的谷歌来说，难以接受，但他们明白专家是对的。于是，他们保持品牌标志一致，但并不偏执。他们也喜欢在保持原有商标面目的基础上变化一些图案，尤其是庆祝、纪念一些重大节日的时候，譬如庆祝知名儿童文学作家苏斯（Seuss）的生日，或是庆祝宝莱坞推出印度第一部有声电影的日子，此举让简洁的页面富有了变化的动感以及文化的韵味。 最后，一个以人为本的企业文化。企业文化是组织得以快速发展的软性驱动力，也是组织能够吸引汇聚优秀人才的关键磁场。谷歌有十大理念： 1.以用户为中心，其他一切水到渠成。2.专心将一件事做到极致。3.越快越好。4.网络也讲民主。5.信息需求无处不在。6.赚钱不必作恶。7.信息无极限。8.信息需求无国界。9.认真不在着装。10.追求无止境。这些理念自然地变成了团队成员的价值观，潜移默化地融入到团队的行为中。除此之外，谷歌还有一些好的技巧。比如既然人才是谷歌成就事业的关键，好的文化一定要能够发挥人才的潜能。而扼杀创造力的第一杀手就是束缚。为了让员工舒心、把爱好变成创造力，谷歌做了几件激发创造力的举措：1、办公环境亲人化Google的办公楼，随处散落着健身设施、按摩椅、台球桌、帐篷等有趣的东西。整个办公空间采用了不同的色调搭配，明亮鲜活。这些都让人感到轻松自在。除此之外，每名新到Google的员工都将得到100美元，用于装饰办公室，员工们可以在自己的办公室中“恣意妄为”。这才叫我的地盘我做主，好的办公环境就是要激发人的效能，只有让人感到舒适，才会产生更好的创意和想法。2、人员自由流动化从创立之初，Google就规定管理层不能限制员工在公司内部自由流动，员工可以自由到一个新的部门做自己喜欢的事情。“一个想法有人支持就可以去做”，这种宽松的政策和环境使得Gmail、Google Map, Google Search这些深受用户好评的产品诞生成为可能。3、20%时间私有化Google允许每位工程师拥有20%的自由支配时间。这也是谷歌深以为傲的地方。我看过多次谷歌高层的演讲，这条基本上每次都提，也是他们公认的谷歌一个小秘诀。Google的企业文化是鼓励创新，即使每项工程都要有计划、有组织地实施，公司还是决定留给每位工程师20%的私有时间，让他们去做自己认为更重要的事情。许多好项目都源自这20%的时间。4、内部沟通扁平化Google公司人人平等，这里的管理职位更多是强调服务，工程师们受到更多尊敬。在Google，每个人距离总裁的级别可能不超过3级，人人不仅可公平享受办公空间，更具备零距离接触高层反馈意见的机会。每逢周五，Google的两位创始人以及首席执行官都会与员工们共进午餐。以满足员工提出的种种“非分”要求。一般情况，两位创始人都会满足员工们的过分要求。通过这四化，你不难看出，谷歌的文化光芒是人性，充分尊重人性，道法自然，结果自然是会吸引和留住更多人才，创造出最顶尖的技术，持续通过伟大的商业模式获得最高价值收益，持续成为互联网世界最有价值品牌。所以，谷歌的这三个一是一个成功闭环，优秀的文化聚拢人才，人才创造出伟大的商业模式，商业模式又助推品牌的卓越。结合到我们中国企业，当我在给他们做咨询时，提到谷歌，很多人反应是谷歌我们学不会，人家的办公环境要多大投入、人家多赚钱等。其实不是公司资本和赚钱的问题，而是愿意脚踏实地，从小做起，学习但不排斥不同文化，愿意为公司的长远发展改变自己现有习惯的态度问题。“我愿意”是我国企业走向更好国际公司文化的第一步。谷歌也是从小微企业成长起来的。谷歌创业之初就列出了十大真理，只是在发展过程中进行过不断修正，谷歌创业之初有延续着我前面提到的四化，其中除了第一项是因为后来企业的发展，硬件设备和办公环境有显著升级之外，其他没有哪项是需要大投入的。所以，对于在路上的创业企业以及在路上的出海企业，我的建议是：能够因地制宜取其所长为我所用。当企业学习标杆时，能够看到可以学到并做到的地方，我相信只要愿意去学习，去探究和应用，就没有触及不到的彼岸。来源于微信公众号【东西笑应】 个人微信：shishiishi 欢迎讨论海外营销，品牌推广等问题
请描述清楚的您的问题！
Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去20多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在1997年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去6个月里让它可以用最快0.1秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方。但是，Google还是快一步。这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。David Silver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（value network），来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了500场围棋，只输了1场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。
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 Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》
谷歌学术是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月，Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊，可广泛搜索学术文献的简便方法。从检索情况分析， Google学术搜索可以有如下用途：1、了解有关某一领域的学术文献。由于收录范围限于学术文献，将屏蔽掉网上很多不相关信息。2、了解某一作者的著述，并提供书目信息(引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息)。可直接在网上搜索原文、文摘等;如果是图书，还可通过Library Search(例如OCLC的Open WorldCAT)检索附近图书馆的收藏。3、了解某文献被引情况。可直接点击Cited by...(引用数)搜索引用文献。4、 对文献和期刊进行应用和引用排名。5、中国知网、万方数据、谷歌学术等等很多学术资源检索平台都可以查找到sci论文，例如中国知网、万方数据、谷歌学术。那么进入以上平台后该如何查sci文章呢?在筛选条件中选择带有“SCI”字样的选项即可。以中国知网为例，登陆知网官网，在首页中选择“高级检索”等待跳转至检索页面，之后在学术期刊中选择“SCI来源期刊”，最后在检索栏中输入相应主题、作者、期刊名称等关键性信息即可。
期刊论文的特征：有刊名、出版年、卷号、期号、页码等信息。会议论文的特征：有会议名称、主办单位、会议时间、地点等信息。特别有Conference、Proceedings等词汇。专利文献的特征：有专利国别代码、专利文献号、申请号、公布日期、申请日期等信息。
来自清华、北大、上海交大；腾讯、华为、京东、字节跳动，和炙手可热的AI研发机构北京智源人工智能研究院等十多家知名机构的数十名国内AI大牛参与署名的论文，被Google Brain的一名研究员指出严重抄袭。被指控的论文名为《A Roadmap for Big Model》（下称《大模型》）。名叫Nicholas Carlini的研究员近日在其博客中直接罗列了大量该论文与他更早发布的“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”论文一摸一样的段落。而且，他还表示，被抄袭的可能至少还有其他十余篇论文。查阅预印本服务器arXiv可以发现，谷歌大脑研究员的论文上传时间为去年七月份，而《大模型》的上传时间在今年三月。Nicholas Carlini在其博客中表示：“很可能只有少数作者参与了这种抄袭，一小部分作者的不当行为不应该被用来指责大多数行为良好的作者。”
发表论文 多久能发表 ?有很多人快到评职称提交评估材料的时间，各种考试都通过了，但还没有发表文章，即使加急发表，但也不能保证100%的发表成功，比如参加各类考试而耽误些文章，导致文章不符合杂志的要求，同时期刊杂志上也有各种各样的出版延误的原因，如版面已经排满，这是很耽误时间的，或许几个月，甚至是一年之后才会有版面的情况也是很有可能的，所以把握好发布时间是至关重要的，那么 什么时候发表论文最为合适 呢?职称评审一年只有一次，一年的延迟对于作者来说会带来什么样的损失，不言而喻，下面具体讲下发表论文什么时候发表最为合适。 省级、国家级期刊建议至少提前8个月准备;一般来讲，杂志社为了确保每期杂志正常出刊，都会提前将当期之后1-3个月的稿件提前安排好，而一些创刊较早，认可度更高的热门期刊，来稿量较大，发表周期可能就会更久。提前准备，意味着杂志的可选择性更多。 核心期刊建议至少提前12个月准备;核心期刊正常的审稿周期为1-3个月，且审核严格，退稿、返修几率更大，这意味着在流程上耗费的时间更久;且 核心期刊 版面有限，投稿竞争更加激烈，即使被录用，排刊也比普通期刊晚很多，因此需要更早准备。 因此我们建议大家，评职称之前3-6个月收到刊物就行，不要提前太多，也不要迟于3个月。原因是这样的：太早发表，可能评职称的要求变了，还要重新发表，而且刊物容易丢失;太晚发表也不行，如果刊物发行延迟，势必影响晋职，另外，刊物在知网收录还需要1-2个月的时间，所以最好能提前3个月-6个月的时间拿到刊物，这样比较保险。
数十位国内AI大牛参与的论文被指严重抄袭，哪些地方有抄袭嫌疑？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。
北京智源人工智能研究院回复谷歌脑部的知名生物学家NicholasCarlini对一项中外合资大中型学术研究论文因涉嫌抄袭的控告称：“大家早已注意到对《ARoadmapforBigModel（关于“大模型”的路线图）》一文的怀疑，已经对有关情形开展核查，智源研究院激励学术研究自主创新和学术论坛，对学术造假零容忍，相关进度将尽早通告。”
先前4月8日，这篇数十位国内AI大神参加论文被指比较严重抄袭，NicholasCarlini公布发文，控告一篇于2022年3月26日发表在论文预印网址Arxiv的论文《关于“大模型”的路线图》（ARoadmapforBigModel）一文因涉嫌比较严重抄袭。
该文是不久前世界各国好几家高校和公司互相配合的将近200页的学术研究具体描述论文，有高达100名作者，各自来自于清华大学、北京大学等国内高校，哥伦比亚大学、蒙特利尔大学等海外高校，巨量引擎、华为、京东、腾讯等公司及其中科院和北京智源等组织。
NicholasCarlini在文章内容《机器学习研究中的一个抄袭案例》（“ACaseofPlagarisminMachineLearningResearch”）中则详尽例举了该论文存有一大段抄袭别的论文的行为，直接证据是规模性的文字重合，疑是被抄袭的论文也包含他自己的论文“DeduplicatingTrainingDataMakesLanguageModelsBetter”。
先前3月31日，北京智源社区发文以《如何炼大模型？200页pdf100+位作者19家单位！北京智源清华唐杰等发布》详细介绍该篇论文：“伴随着以深度神经网络为象征的AI技术应用的迅速发展趋势，智能化模型的练习运用方式慢慢由‘大炼模型’向‘炼大模型’变化。
大模型科学研究在近些年进步快速，模型的参总数以令人吃惊的速率拓展。北京智源人工智能研究院近期公布的《ARoadmapforBigModel》由禅悟大模型科学研究项目经理，智源学术副院长，清华大学计算机系专家教授唐杰带头，从大模型基本资源、大模型搭建、大模型核心技术与大模型运用探寻4个方面考虑，对15个实际行业的16个有关主题风格开展全方位详细介绍和讨论。十分需要关心。”
论文从初稿到发看需要三四个月左右。
一般的省级、国家级论文审稿需要1～2天，出刊需要1～3个月。个别快的0.5个月，还有个别慢的需要4～7个月。
质量水平高一些的期刊，还有一些大学学报，投稿的出刊需要6个月左右，快一些的3～4个月。
科技核心期刊审稿需要1～3个月，出刊另需要6～10个月左右，总的算起来大约是1年～1年半。
北核、南核审稿需要3～4个月，出刊另需6～15个月左右，跨度较大总的算起来1年～2年。
综上所述，评职称发表论文一定要对各不同级别论文的发表周期做到心里有数，提前准备，以免时间上赶不及白白错过评审多等一年。尤其是核心论文，一定要提前。