“妙笔”到来，人工智能撰稿颠覆传统内容生产
无论作为媒体人、新媒体人还是内容研发者，新的内容撰写都是艰难的创作过程。全新的创造需要需要大量的素材积累、检索能力、整合的时间成本，尤其是面对新时代，人人都是媒体人，人人都想要表达自己的观点，传播自己的理念。正所谓天下武功唯快不破，对于这个时代，我们要发出的内容就是要稳准快。
需求永远是创新的根本动力，随着科技的不断发展，人工智能技术的不断成熟，人工智能辅助人类劳动已成大势所趋。依托大数据发展，在信息爆炸时代衍生出了一群新兴的“人工智能媒体人”，他们也成为了海量信息的“生产者”。
如果说工业革命是逐渐取代了蓝领体力劳动者，那么人工智能革命可能要对白领脑力劳动者造成威胁了。
很快，一款由蓝色光标集团内部孵化企业——妙笔人工智能公司开发的名为“妙笔”的撰稿机器人，就是专门为用户提供撰稿、改稿服务的人工智能产品。以“妙笔”命名，顾名思义，神奇的笔法或文笔，也是“妙笔”被赋予的使命和职责所在。
使用“妙笔”最大的价值就在于，它能够突破人工撰稿时间和空间的限制，在进行深度模仿学习后，根据主流媒体平台不同的内容风格和客户需求，围绕核心稿件快速改编出大量中心意思相同、又适用于各类平台用户的阅读稿件。
同时“妙笔”能运用“算法”、“数据”量产优质内容，是经过了捷报数据科技有限公司的多年培育、学习数千万篇新闻内容，以及不断试错、迭代的收获。这是“妙笔”机器人打响这场撰稿攻坚战的第一步！
拥有“妙笔”最大的优势在于它可以通过实时阅读大量互联网上的最新资讯，深度理解并智能分析出适合借势传播的热点，抓取关键信息，完成字词句之间的智能匹配，自动生成与热点相结合的传播性话题稿件，达到更高的阅读量、转发量、传播量。
人工智能“妙笔”基于强大的内容生产力，已经服务了近80余位用户，所改写、撰写的稿件已达上万篇，交出了人工智能撰稿机器人发展历程中一份振人耳聩的新答卷。同时为用户提供最精准的优质内容是设计搜索引擎规则和算法的核心思想，同样也seo稿件的撰写规则。“妙笔”机器人模式化的利用既定算法，洞悉了搜索引擎的规则和算法，将关键信息进行多元化处理，改编出内容标题与原文相似度极低的seo稿件，极大提高了稿件的收录率和阅读量。与人工选择传播方式不同的是，“妙笔”是在标准化、规范化规则的驱使下，对文章内容与传播平台进行相关的高度匹配，打破传播壁垒，以达到预设的传播效果。这不是“妙笔”在搜索引擎领域的试水，而是深耕。
今天科技已经能够帮助人类发展的更快更好，人会以更加富有创造性的方式完成自己想要完成的任务。有了“妙笔”的协助不仅能把人的独特性会体现出来，更重要“妙笔”能成为一个优质内容生产的强大驱动力。
免责声明：该文章系我网转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。【责任编辑：钟经文】人工智能撰稿，妙笔赋予的使命和职责
原标题：人工智能撰稿，妙笔赋予的使命和职责随着互联网发展，移动智能终端快速普及和成熟，每个人都有了发声的权利和途径，在自媒体丛生的环境下，信息无缝不入。如何在海量信息资讯中脱颖而出？这是所有内容生产者面临的巨大挑战。
正所谓“需求是创新的根本动力”。曾经，人工智能是一个遥不可及的遐想，如今人工智能辅助人类劳动已成大势所趋。你能想象到，在信息爆炸时代衍生出了一群新兴的“人工智能媒体人”，他们也成为了海量信息的“生产者”。
一款由蓝色光标集团打造的名为“妙笔”的撰稿机器人，就是专门为用户提供撰稿、改稿服务的人工智能产品。以“妙笔”命名，顾名思义，神奇的笔法或文笔，也是“妙笔”被赋予的使命和职责所在。
内容为王，以量取胜
好的传播效果不仅需要优质内容，更需要传播量的支撑。一直以来，写稿占用着媒体人大片时间，让人头疼的是，在数量和质量的双重要求下，很难达到鱼和熊掌兼得的理想状态。而“妙笔”最大的价值就在于，它能够突破人工撰稿时间和空间的限制，在进行深度模仿学习后，根据主流媒体平台不同的内容风格和客户需求，围绕核心稿件快速改编出大量中心意思相同、又适用于各类平台用户的阅读稿件。
当然，这样的成果不是一蹴而就。“妙笔”能运用“算法”、“数据”量产优质内容，是经过了捷报数据科技有限公司的多年培育、学习数千万篇新闻内容，以及不断试错、迭代的收获。这是“妙笔”机器人打响这场撰稿攻坚战的第一步！
智能分析，借势热点
借势热点是内容传播者反应速度和行业敏感性最直接的体现。然而做热点不是心血来潮，也不是每个热点都做，这需要有对市场、用户等元素有深刻的理解。而“妙笔”可以通过实时阅读大量互联网上的最新资讯，深度理解并智能分析出适合借势传播的热点，抓取关键信息，完成字词句之间的智能匹配，自动生成与热点相结合的传播性话题稿件，达到更高的阅读量、转发量、传播量。
“妙笔”基于强大的内容生产力，已经服务了近80余位用户，所改写、撰写的稿件已达上万篇，交出了人工智能撰稿机器人发展历程中一份振人耳聩的新答卷。
展开全文抓取关键，持续发力
“凡是过去，皆为序章”，没有止步于对撰稿内容和数量的探索与沉淀，“妙笔”又在seo稿件方向发力。千人千面的信息分发机制让完全同样的内容被折叠和淹没，有效信息难以被挖掘，在这样的状态下，内容宣传工作更需要聪明、可靠、低成本的撰稿机器人来辅助。
“为用户提供最精准的优质内容”是设计搜索引擎规则和算法的核心思想，同样也seo稿件的撰写规则。“妙笔”机器人模式化的利用既定算法，洞悉了搜索引擎的规则和算法，将关键信息进行多元化处理，改编出内容标题与原文相似度极低的seo稿件，极大提高了稿件的收录率和阅读量。与人工选择传播方式不同的是，“妙笔”是在标准化、规范化规则的驱使下，对文章内容与传播平台进行相关的高度匹配，打破传播壁垒，以达到预设的传播效果。这不是“妙笔”在搜索引擎领域的试水，而是深耕。
当内容如海浪般涌向我们时，殊不知，原来人工智能才是这场信息风暴的隐身主角。算法技术的成熟、内容数据的积淀，一个内容生产的颠覆者已然出现。或许未来的某一天，人工智能撰稿机器人将挑起内容生产的大梁，也不是不可能的事。
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责任编辑：人工智能领域有哪些曾被拒稿的优秀工作
ICCV、CVPR等顶会产生了许多人工智能领域的优秀作品，这些作品很多也被运用于生活实践中，但也有一些优秀的研究工作最开始的时候被忽视或者不被认可。那么人工智能领域有哪些优秀的工作第一次是被拒稿的？被什么拒了？现在如何?当初的拒稿理由又是什么？
01
回答一：作者-LinT
Hinton的知识蒸馏开山作品：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork。
链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531
当年被NIPS2014拒了：
https://twitter.com/OriolVinyalsML/status/1129420305246629899
（OriolVinyals是这篇文章的作者之一）
这篇论文非常好，我个人非常喜欢。简单的idea，启发了后续很多工作，算是开了一个新的方向。众所周知，现在提到神经网络模型压缩，一定是剪枝、量化、蒸馏三个方法了。可见这篇工作的意义。
拒稿原因嘛，我不清楚，知道的知友欢迎补充。
P.S.其实好的工作被拒也是常有的事情，一些工作想法太超前，或是不符合会议评审的品味，或者一些更奇怪的原因，就被拒啦~Hinton之前也吐槽过(图片截取自讲习班视频：https://fcrc.acm.org/turing-lecture-at-fcrc-2019：
02
回答二：作者-信息学下门徒
量化算法dorefa-net，至今只是arxiv，但是结果很solid，简单有效，引用几百了吧。
03
回答三：作者-AlexShi
说两篇比较冷门的吧，Cutoutregularization，就是图片随机抹除一小块，在很多视觉领域基本上都可以涨点，但是两篇文章都没中，因为方法太简单了吧，现在两篇文章引用都是200+。
论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.04896
论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.04552
有意思的是两篇文章idea差不多，放出来时间间隔差了一天…
04
回答四：作者-Lyken
分享两个被拒过的最佳论文（BestPaper）
DenseNet最早投ECCV，没有ImageNet实验而被拒，转投CVPR后拿下BestPaper（现在6000引用）。论文链接：https://arxiv.org/abs/1608.06993
LotteryTicket最早投NIPS，没有ImageNet实验而被拒，转投ICLR后拿下BestPaper。论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.03635
建议，审稿的时候不要拿“实验不足”当作万能拒稿理由，万一日后bestpaper就尴尬了。
05
回答五：作者-郭沛
计算机视觉里有个SIFT特征，在深度学习之前独领风骚，但是原作者DavidLowe亲自承认原稿被CVPR和ICCV拒了两次：
IdidsubmitpapersonearlierversionsofSIFTtobothICCVandCVPR(around1997/98)andbothwererejected.IthenaddedmoreofasystemsflavorandthepaperwaspublishedatICCV1999,butjustasaposter.BythenIhaddecidedthecomputervisioncommunitywasnotinterested,soIappliedforapatentandintendedtopromoteitjustforindustrialapplications.
AnotherrecentexampleisRobFergus’stinyimagespaper,whichneverdidappearinaconference,butalreadyhashadastrongimpact.I’msuretherearehundredsofotherexamples.
另一个例子来自AlanYuille，他平庸的文章被收作Oral，在意的文章却被拒多次。他认为论文评审制度已经崩溃，因为每年提交到顶级会议的文章太多，reviewer都不够用了。这些会议鼓励渐进性的创新和短期的影响，甚至奖励表面上好看但存在严重内在缺陷的文章：
Atpresent,mymediocrepapersgetacceptedwithoralpresentations,whilemyinterestingnovelworkgetsrejectedseveraltimes.Bycontrast,myjournalreviewersarealotslowerbutgivemuchbettercommentsandfeedback.[…]
Ithinkthecurrentsystemisbreakingdownbadlyduetotheenormousnumberofpaperssubmittedtothesemeetings(NIPS,ICML,CVPR,ICCV,ECCV)andtheimpossibilityofgettingpapersreviewedproperly.Thesystemencouragesthewrongtypeofpapersandencouragesattentiononshorttermresultsandminorvariationsofexistingmethods.Evenworseitrewardspaperswhichlooksuperficiallygoodbutwhichfailtosurvivethemoreseriousreviewingdonebygoodjournals(therehavebeenseriousflawsinsomeoftherecentprize-winningcomputervisionpapers).
上面几个例子都是YannLecun引用来说明ICLR的openreview重要性的。虽然没有证据表明ICLR审稿质量比别的会好多少，但至少可以公开出来让人们看清楚现实。
06
回答六：作者-匿名用户
YOLOv1
被NIPS拒过。这里是作者挂出的NIPSreview:
YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection
链接：https://pjreddie.com/publications/yolo/
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对白的算法屋
一位本科创业赚数百万的清华小哥哥，BAT算法工程师。日常分享AI前沿算法、创业心得和人生感悟。偶尔逗比，一直正能量！关键词：机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理
关于我你好，我是对白，清华计算机硕士毕业，现大厂算法工程师，拿过8家大厂算法岗SSPoffer（含特殊计划），薪资40+W-80+W不等。
高中荣获全国数学和化学竞赛二等奖。
本科独立创业五年，两家公司创始人，拿过三百多万元融资(已到账)，项目入选南京321高层次创业人才引进计划。创业做过无人机、机器人和互联网教育，保研清华后退居股东。
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