展望人工智能进一步的发展，其实还有很长的路要走。有很多高级的人工智能问题，包括语义理解、无监督学习，都不是简单地使用更多计算资源、从更大的数据中学习更复杂的深度神经网络，就能解决的。这些应用呼唤着新的创新破土而出。 我们研究院最近有几个工作，正是沿着这样的研究思路开展。比如我们刚刚发表在NIPS上的Dual Learning方法，就是利用AI任务之间的内在关系为无监督数据创造有效的反馈闭环，从而实现有效的学习；另外一篇同样发表在NIPS上的LightRNN算法，就是要告诉大家有时精巧的算法设计可能会带来比蛮力并行训练更大的收益。我们最近在整理一套轻量级的快速有效的机器学习算法，其中包括去年发表的LightLDA算法，今年发表的LightRNN和LightGBM等，这些算法都会陆续开源到微软机器学习工具包DMTK里，欢迎大家试用，也欢迎大家加入到四两拨千斤的人工智能研发中来。

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