今年 4 月，Facebook AI 发起了三项研究提案 - 强大的自然语言处理深度学习（NLP），计算效率高的 NLP 和低资源语言的神经机器翻译，以支持 NLP 和机器翻译的前沿研究。Facebook AI 收到了来自 35 个不同国家的 115 项提案，用于提出三项提案。从这个池中，Facebook 选择了 11 个获奖提案并在下面公布： 1. Computationally efficient NLP Learning to screen: Accelerating training and inference for NLP models Cho-Jui Hsieh, UCLA Efficient deployment of NLP models on edge devices Song Han, MIT Integrated triaging and anytime prediction for fast reading comprehension Yoav Artzi, Cornell University Sparse latent representations for efficient NLP Jaap Kamps, University of Amsterdam 2. Neural machine translation for low-resource languages Crosswalk: Text + graphs = better crosslingual embeddings