如何评价 AAAI-2021 与 ACL-2020 几乎完全一致？
这是一个很有意思的观察，关于 AAAI2021 和 ACL2020 的“几乎完全一致”，我们不妨深入地探讨一下，它背后可能反映了哪些趋势，又带来哪些思考。
首先，要明确一点，“几乎完全一致”这个说法需要一些限定。如果指的是论文主题的重叠度、研究方向的集中性，甚至是某些热门技术（如Transformer、预训练模型）在两个会议上的密集出现，那么这种感受是完全可以理解的，并且背后是有深刻原因的。
为什么会有“几乎完全一致”的感受？
1. 研究领域的内在联系与交叉： AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是人工智能领域最顶级的综合性会议之一，而 ACL（Association for Computational Linguistics）则是计算语言学和自然语言处理（NLP）领域的权威会议。NLP 本身就是 AI 的一个重要分支。因此，ACL 的很多研究成果自然会体现在 AAAI 的论文中，尤其是在那些与推理、决策、知识表示等通用 AI 能力紧密结合的 NLP 应用上。你可以想象成 ACL 是一个专注于“语言智能”的子领域，而 AAAI 是一个更广阔的“智能”领域，语言智能作为智能的基石，自然会在 AAAI 的各个角落闪耀。
2. 技术范式的迁移与影响： 近年来，深度学习，尤其是基于 Transformer 架构的预训练模型（如 BERT, GPT 系列等），彻底改变了 NLP 的面貌。这种范式的成功不仅仅局限于 NLP，它对计算机视觉（CV）、语音识别、推荐系统等 AI 的其他领域也产生了深远影响。AAAI 作为 AI 的综合会议，自然会收录大量应用了这些先进技术的最新研究。而 ACL 的核心研究对象就是语言，所以 Transformer 等技术在 ACL 上当然是“重灾区”。当一个技术范式如此强大且具有普适性时，它在一个综合性 AI 会议和一个特定 AI 子领域会议上的广泛出现，就显得“一致”了。
3. 研究问题的通用性与迭代： 许多 AI 研究问题的本质是相通的。例如，如何让机器理解和生成文本、如何让机器进行逻辑推理、如何让机器处理不确定性、如何让机器从数据中学习并做出决策——这些都是 AI 领域共有的挑战。而 NLP 提供的语言数据和语言任务，正是解决这些挑战的绝佳载体。因此，AAAI 上关于常识推理、知识图谱、强化学习在决策中的应用等主题，很可能也会通过 NLP 的方式（如语言模型在推理中的应用）在 ACL 上被深入探讨。AI 领域的研究是不断迭代的，一个领域的突破很容易激发其他领域的研究，形成一种技术或方法的“溢出效应”。
4. 会议的投稿与评审机制： 论文投稿的领域划分、评审委员会的构成、以及同行评审的标准，都会在一定程度上影响会议的内容。如果一个研究同时属于 AI 的广泛范畴和 NLP 的特定范畴，它可能同时被投稿到 AAAI 和 ACL。评审者可能会从各自领域的角度去审视，但最终的论文内容很难完全割裂。
AAAI2021 与 ACL2020 之间的“一致性”可能体现在哪些具体方面？
预训练语言模型 (PLMs) 的统治地位： 无论是在 AAAI 还是 ACL，关于如何改进 PLMs 的效率、性能、可解释性，如何将 PLMs 应用于下游任务，如何理解 PLMs 的内部机制，几乎都是最热门的话题。
生成式 AI 的兴起： 文本生成、对话系统、摘要生成等生成式任务，以及相关的生成模型（如 GANs, VAEs, Diffusion Models 在文本中的应用），在两个会议上都占据重要位置。
多模态研究的融合： 将语言与图像、视频、语音等其他模态信息相结合的研究，也是连接 AAAI 和 ACL 的重要桥梁。例如，图文生成、视觉问答（VQA）、语音翻译等。
可解释性与公平性： 随着 AI 技术的普及，模型的“黑箱”问题以及潜在的偏见越来越受到关注。在 AAAI 和 ACL 中，如何提高模型的透明度、理解模型的决策过程、以及确保 AI 的公平性，都是重要的研究方向。
利用知识进行推理： 如何将知识图谱、常识知识等外部知识融入到深度学习模型中，以提升其推理能力，这是两个会议都普遍关注的问题。
这种“一致性”带来的启示与思考：
1. AI 领域的“大融合”趋势： 这表明 AI 领域正在经历一个“大融合”的时期。过去，AI 的不同子领域可能相对独立，但随着深度学习和数据驱动方法的普及，研究的界限变得模糊。NLP 的突破正在驱动通用 AI 的进步，而通用 AI 的方法也在反哺 NLP。
2. 关注“通用性”与“基础性”： AAAI 作为综合性会议，其内容反映了 AI 领域对于“通用智能”和“基础性技术”的追求。而 NLP 的核心任务（如理解、生成、推理）恰恰是实现通用智能的关键一环。
3. 研究的“效率”与“影响力”： 顶级的技术成果，例如 Transformer，一旦出现，其影响力会迅速渗透到整个 AI 生态系统。在 AAAI 和 ACL 这样的顶级会议上看到相似的技术热点，也说明了这些技术在推动整个领域发展中的关键作用。
4. 对研究者和学生的建议： 对于研究者和学生而言，理解这种跨领域的联系至关重要。学习 NLP 的方法论，不仅能让你成为优秀的 NLP 研究者，也能为你在更广泛的 AI 领域（如机器人、推荐系统、智能制造等）的应用打下坚实基础。反之，AI 领域通用的方法（如强化学习、迁移学习、图神经网络）也为 NLP 带来了新的思路。
需要警惕的“同质化”倾向（如果“一致性”过高）：
当然，如果“几乎完全一致”到缺乏新的、具有开创性的思想，只是简单地将同一技术套用在稍微不同的问题上，那可能就不是积极的信号了。这可能意味着：
研究思路的瓶颈： 整个领域可能陷入了某种技术范式的“惯性”，难以跳出 Transformer 等现有框架。
创新性的缺失： 更多的是“工程性”的改进，而非“方法论”上的突破。
领域边界的模糊： 尽管融合是好事，但如果子领域失去了其独特的视角和问题导向，也可能导致研究的深度和方向性减弱。
总结来说，AAAI2021 和 ACL2020 之间显现出的“一致性”，更多地反映了 AI 领域内部的深度融合、技术范式的强大影响力，以及 NLP 在推动通用人工智能进程中的核心作用。这是一种技术发展到一定阶段的必然现象。关键在于，我们如何在这种“一致性”中，既能看到共性的力量，又能挖掘出各自领域特有的创新火花，并最终指向更深层次的、真正通用的智能突破。
首先，要明确一点，“几乎完全一致”这个说法需要一些限定。如果指的是论文主题的重叠度、研究方向的集中性，甚至是某些热门技术（如Transformer、预训练模型）在两个会议上的密集出现，那么这种感受是完全可以理解的，并且背后是有深刻原因的。
为什么会有“几乎完全一致”的感受？
1. 研究领域的内在联系与交叉： AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是人工智能领域最顶级的综合性会议之一，而 ACL（Association for Computational Linguistics）则是计算语言学和自然语言处理（NLP）领域的权威会议。NLP 本身就是 AI 的一个重要分支。因此，ACL 的很多研究成果自然会体现在 AAAI 的论文中，尤其是在那些与推理、决策、知识表示等通用 AI 能力紧密结合的 NLP 应用上。你可以想象成 ACL 是一个专注于“语言智能”的子领域，而 AAAI 是一个更广阔的“智能”领域，语言智能作为智能的基石，自然会在 AAAI 的各个角落闪耀。
2. 技术范式的迁移与影响： 近年来，深度学习，尤其是基于 Transformer 架构的预训练模型（如 BERT, GPT 系列等），彻底改变了 NLP 的面貌。这种范式的成功不仅仅局限于 NLP，它对计算机视觉（CV）、语音识别、推荐系统等 AI 的其他领域也产生了深远影响。AAAI 作为 AI 的综合会议，自然会收录大量应用了这些先进技术的最新研究。而 ACL 的核心研究对象就是语言，所以 Transformer 等技术在 ACL 上当然是“重灾区”。当一个技术范式如此强大且具有普适性时，它在一个综合性 AI 会议和一个特定 AI 子领域会议上的广泛出现，就显得“一致”了。
3. 研究问题的通用性与迭代： 许多 AI 研究问题的本质是相通的。例如，如何让机器理解和生成文本、如何让机器进行逻辑推理、如何让机器处理不确定性、如何让机器从数据中学习并做出决策——这些都是 AI 领域共有的挑战。而 NLP 提供的语言数据和语言任务，正是解决这些挑战的绝佳载体。因此，AAAI 上关于常识推理、知识图谱、强化学习在决策中的应用等主题，很可能也会通过 NLP 的方式（如语言模型在推理中的应用）在 ACL 上被深入探讨。AI 领域的研究是不断迭代的，一个领域的突破很容易激发其他领域的研究，形成一种技术或方法的“溢出效应”。
4. 会议的投稿与评审机制： 论文投稿的领域划分、评审委员会的构成、以及同行评审的标准，都会在一定程度上影响会议的内容。如果一个研究同时属于 AI 的广泛范畴和 NLP 的特定范畴，它可能同时被投稿到 AAAI 和 ACL。评审者可能会从各自领域的角度去审视，但最终的论文内容很难完全割裂。
AAAI2021 与 ACL2020 之间的“一致性”可能体现在哪些具体方面？
预训练语言模型 (PLMs) 的统治地位： 无论是在 AAAI 还是 ACL，关于如何改进 PLMs 的效率、性能、可解释性，如何将 PLMs 应用于下游任务，如何理解 PLMs 的内部机制，几乎都是最热门的话题。
生成式 AI 的兴起： 文本生成、对话系统、摘要生成等生成式任务，以及相关的生成模型（如 GANs, VAEs, Diffusion Models 在文本中的应用），在两个会议上都占据重要位置。
多模态研究的融合： 将语言与图像、视频、语音等其他模态信息相结合的研究，也是连接 AAAI 和 ACL 的重要桥梁。例如，图文生成、视觉问答（VQA）、语音翻译等。
可解释性与公平性： 随着 AI 技术的普及，模型的“黑箱”问题以及潜在的偏见越来越受到关注。在 AAAI 和 ACL 中，如何提高模型的透明度、理解模型的决策过程、以及确保 AI 的公平性，都是重要的研究方向。
利用知识进行推理： 如何将知识图谱、常识知识等外部知识融入到深度学习模型中，以提升其推理能力，这是两个会议都普遍关注的问题。
这种“一致性”带来的启示与思考：
1. AI 领域的“大融合”趋势： 这表明 AI 领域正在经历一个“大融合”的时期。过去，AI 的不同子领域可能相对独立，但随着深度学习和数据驱动方法的普及，研究的界限变得模糊。NLP 的突破正在驱动通用 AI 的进步，而通用 AI 的方法也在反哺 NLP。
2. 关注“通用性”与“基础性”： AAAI 作为综合性会议，其内容反映了 AI 领域对于“通用智能”和“基础性技术”的追求。而 NLP 的核心任务（如理解、生成、推理）恰恰是实现通用智能的关键一环。
3. 研究的“效率”与“影响力”： 顶级的技术成果，例如 Transformer，一旦出现，其影响力会迅速渗透到整个 AI 生态系统。在 AAAI 和 ACL 这样的顶级会议上看到相似的技术热点，也说明了这些技术在推动整个领域发展中的关键作用。
4. 对研究者和学生的建议： 对于研究者和学生而言，理解这种跨领域的联系至关重要。学习 NLP 的方法论，不仅能让你成为优秀的 NLP 研究者，也能为你在更广泛的 AI 领域（如机器人、推荐系统、智能制造等）的应用打下坚实基础。反之，AI 领域通用的方法（如强化学习、迁移学习、图神经网络）也为 NLP 带来了新的思路。
需要警惕的“同质化”倾向（如果“一致性”过高）：
当然，如果“几乎完全一致”到缺乏新的、具有开创性的思想，只是简单地将同一技术套用在稍微不同的问题上，那可能就不是积极的信号了。这可能意味着：
研究思路的瓶颈： 整个领域可能陷入了某种技术范式的“惯性”，难以跳出 Transformer 等现有框架。
创新性的缺失： 更多的是“工程性”的改进，而非“方法论”上的突破。
领域边界的模糊： 尽管融合是好事，但如果子领域失去了其独特的视角和问题导向，也可能导致研究的深度和方向性减弱。
总结来说，AAAI2021 和 ACL2020 之间显现出的“一致性”，更多地反映了 AI 领域内部的深度融合、技术范式的强大影响力，以及 NLP 在推动通用人工智能进程中的核心作用。这是一种技术发展到一定阶段的必然现象。关键在于，我们如何在这种“一致性”中，既能看到共性的力量，又能挖掘出各自领域特有的创新火花，并最终指向更深层次的、真正通用的智能突破。
网友意见
(ﾟДﾟ)ﾉ感谢大家的召唤。
实际上在这个问题提出之前，已经有小伙伴私信我这两篇文章。说实话那重复率非常震撼，然而似乎“涉嫌抄袭”者的文章是有引用另一篇的。
这个时候我迟疑了。也不知道应该怎么做好。发出来大家围观一下。应该会有一波热度，但热度过去之后是否真的能对“学术不端”者产生真正的惩罚?是否真的能缓解学术不端行为?
按照我们大家之前揭露这些行为的经验。由于已经引用而且任务“不同”，这些“学术不端”者可以通过“洗白”法以及拖时间法，将罪名洗小，甚至洗到没有。对“学术不端”者也许毫发无损。反倒是引用开始起飞了，我这是反向做宣传吗?(´;︵;`)不仅毫发无损，后面顶刊顶会还是发得飞起。官方举报没有成功过的，要么石沉大海，要么不了了之。
每一次。这些“学术不端”者大多数一开始总是能厚着脸皮一本正经地回应。太可笑了这些人，我能叫他(她)们为小丑吗?到底应该怎么样去做才可以真正缓解AI领域这些丑陋的行为呢?也许后面抄袭者会越来越精明，出现更多高级洗稿，防不胜防(´;︵;`)
再次感谢大家的支持和信任。到底应该要怎么做呢?我信心确实少了很多，相比于“抄袭”，以前专栏里面更严重的存在逻辑错误的，存在ps行为的都可以相安无事，我还是担心这次应该也会平安无事吧，呵呵。
又双叒叕更新啦：小白今天好高兴，还学会了画图！彩色图可以变成黑白图啦！（谢谢两位师傅喔）
===
更新：小白表示学会了开源代码和复现论文的新套路啦！
issue不回，运行过程不给，我就能成功（嘴炮）复现啦！麻麻再也不用担心我的实验啦！
========================
小白表示学会了发论文的新套路。
多模态NMT的方法transfer到多模态NER上，大框架不变，根据NER的特点做一些细节上的方法适配。
再左抄抄这篇的文字描述，右抄抄另一篇的文字描述！明年AAAI走起！
下面是小白想做的idea，有没有合作者一起？
多模态NMT ==> 多模态关系抽取，融入视觉信息的xxx文本任务
非自回归NMT ==> 非自回归图像描述生成，非自回归乐曲生成；然后就是半自回归，又是一篇了呢！然后就是 视频描述生成！
句法可控的复述文本生成 ==> 句法可控的图像描述生成 ==> 句法可控的视频描述生成
Commesense QA ==> 融入常识知识的VQA
无监督的图像文本检索 ==> 无监督的图像到文本生成
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