本文的XLM-R(XLM-RoBERTa)证明了使用大规模多语言预训练的模型可以显著提高跨语言迁移任务的性能。XLM-R在技术上等同于XLM+RoBERTa，在数据上使用100种语言、2.5TB文本数（CommonCrawl项目爬取的）进行训练。

本期活动邀请到了北京大学计算机软件与理论专业的孙泽宇博士生，清华大学计算机系张帆进博士，两位学霸现场与大家分享了他们最新的科研成果。

本文将对ICCV2019会议论文《Bayesian Optimized 1-Bit CNNs》进行解读，这篇论文在二值化神经网络（1-bit CNNs）方面取得了最新进展。

本文对近两年来发表在ICLR、ICML等AI顶会上有关强化学习的论文进行了解读，以飨读者。

本文将对ICCV2019会议论文《MetaPruning：Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning》进行解读，这篇论文在神经网络压缩领域的通道剪枝方面有所创新。

斯坦福大牛Jure Leskovec都讲了啥？

本研究证明了RNN的内部结构与有限自动机的结构间存在很强的关联关系，并解释了众所周知的RNN识认形式语法的能力。

最佳论文奖一作是来自约翰霍普金斯大学计算机科学系的Xiang Lisa Li，他的导师则是NLP界公认的大神Jason Eisner，曾获得ACL2017年最佳长论文奖。

这篇论文在神经网络压缩领域有相当高的实用价值。

CoNLL是由ACL下属的 SIGNLL 主办的计算自然语言学习会议，本届大会共录用论文97篇。 CoNLL2019录用论文也已全部公布，地址如下：https://www.conll.org/accepted-2019。

昨天，轰轰烈烈的中国5G终于正式拉开了商用帷幕，工信部和三大运营商在北京共同宣布启动5G商用网络，首批将有50个城市“尝鲜”。

从接收论文作者所属国家来看，中国成为主力军，不仅学者入选论文总数排名第一，其他各项夺冠数也遥遥领先。