人工智能行业发展十分迅速，试着时候紧跟AI最新研究论文每每会让人以为是徒劳无益的。
如果你还没有完备弄明白该阅读哪些最新的经典文章，那看到这篇文章的总结你就可以少走很多弯路了。

为了帮助您赶上进度，本文总结了2018年以来的10篇主要的人工智能研究论文，对今年的机器学习进展进行了全面的概述。
虽然还有很多打破性的论文值得一读，但我认为这是一个很好的清单，让你开始。

面向文本分类的通用措辞模型风雅调度

Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

稠浊的梯度给出错误的安全感：避开对抗性例子的防御

Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security: Circumventing Defenses to Adversarial Examples

深度高下问语义表示法

Deep Contextualized Word Representations

用于序列建模的通用卷积和递归网络的履历评价

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling

机器学习的延迟影响

Delayed Impact of Fair Machine Learning

词模型

World Models

任务学：解构任务迁移学习

Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning

知道你不知道的事

Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD

高质量自然图像合成的大规模GAN演习

Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis

BERT：用于措辞理解的深度双向的预演习模型

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

专栏简介：码上一课逐日禁绝时更新，更新内容紧张为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以聪慧对话天下，在这里，持续感想熏染人工智能技能的魅力。

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