Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI论文 – 主张贝叶斯深度学习在现代AI中的必要性
该项目是一篇立场论文，由Theodore Papamarkou等25位学者联合发表，强调贝叶斯深度学习（BDL）在大型AI时代的关键作用。论文指出，尽管传统深度学习在大型监督任务中表现优异，但忽视了不确定性量化、主动学习及多样化数据处理等核心问题。BDL通过为深度学习模型提供概率框架，能够有效解决这些问题，尤其适用于小数据集和科学数据等复杂场景。论文在2024年国际机器学习会议（ICML）上发表，并呼吁学术界更广泛地采用贝叶斯方法。
