大數據文摘出品
編譯：雲舟
嗚啦啦啦啦啦啦啦大家好，原AI Scholar Weekly改版，融合AI時事新聞內容再度來襲！
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AI新聞
GPT-3生成電影
電影劇本前20秒之後的一切都是由人工智慧編寫的，甚至包含兩個歐亨利式反轉。
詳情：
https://www.digitaltrends.com/features/solicitors-gpt3-future-of-filmmaking
谷歌反壟斷案
聯邦檢察官稱，谷歌利用了反競爭的商業行為，人工智慧和數據優勢來維持其壟斷地位。
詳情：
https://venturebeat.com/2020/10/21/artificial-intelligence-and-the-antitrust-case-against-google/
多終端眼球追蹤AI
在一篇預印論文中，微軟的研究人員詳細介紹了一種眼球跟蹤系統，它幾乎可以在任何設備上工作，而且精度很高。
詳情：
https://venturebeat.com/2020/10/20/microsoft-researchers-design-software-based-eye-tracking-ai-that-works-on-any-device
人工智慧技能短缺再次出現
每五家公司里就有兩家認為缺乏技術專長是阻礙人工智慧在公司落地的一個障礙。
詳情：
https://www.zdnet.com/article/artificial-intelligence-skills-shortages-re-emerge
AI學術
使用與訓練的轉換器做文本排序——BERT
這項研究提供了一個基於神經網絡結構對文本排序的概述，稱為Transformer，其中BERT是最著名的例子。Transformer和自我監督的預訓練相結合，可以毫不誇張地說，它徹底改變了自然語言處理（NLP）和信息檢索（IR）等領域。
具體地說，研究人員提供了現有工作的綜述，為希望更好地了解如何將Transformer應用於文本排序問題的從業者和希望在這一領域開展工作的研究人員提供了一個很棒的切入點。
雖然Transformer架構和預訓練技術是最近的創新，但它們在文本排序中許多方面的應用都已經被相當好地理解並開發成了成熟的技術。當然，目前仍有許多有待研究的問題。因此，除了為文本排序的預訓練transformer奠定基礎外，本文還試圖預測了該領域的發展方向。
原文：
https://arxiv.org/abs/2010.06467v1
基於機器學習的信用卡欺詐檢測
信用卡欺詐可以說是最常見的身份盜竊。它已經成為電子支付領域的一個主要問題，今年來更是出現了超過160%的增長。
信用卡欺詐檢測的主要目的是識別合法信用卡所有者非法發行的欺詐交易，為了解決這個問題當中包含的種種複雜挑戰，研究人員研究了數據驅動的信用卡欺詐檢測的特殊性和幾種機器學習方法。
本文描述了一個典型的信用卡檢測任務：數據集及其屬性、度量的選擇以及處理這種不平衡數據集的方法等。它還強調了應對挑戰的不同方法。對於每種方法，至少有一項研究工作被詳細描述。研究人員的目標是向讀者提供這一領域不同研究課題的有用信息。
原文：
https://arxiv.org/pdf/2010.02194v1.pdf