小蚂蚁说：

一年一度的ACL大会今年7月15日至20日在澳大利亚墨尔本召开。作为自然语言处理的顶级会议，虽然远在澳洲召开，也吸引了1500位从全球各地赶来的专业人员参会。蚂蚁金服派出了数位技术专家代表公司前去参会，本文是几位专家参会回来后写出的走心分享，并对此次会议的各类优秀论文做出了独家解读。

前言

今年的 ACL 共收到 1544 份提交论文，其中 1018 份长论文接收了 258 篇，526份短论文接收了 126 篇，总体接受率为 24.9%。

总的来说，这届ACL中基于神经网络的文章占绝大多数。但是一个关于Amazon Prize的slide也很有趣。华盛顿大学的Yejin Choi教授通过这个slide，说明神经网络大规模运用还有些许多工作要做；她的实验室本来想用一个统一的神经网络模型做一个可以参加Amazon Prize的对话

几乎零能耗零延迟！UCLA科学家发明光衍射神经网络，登上Science

深度学习，现在已经成立几乎每一个图像识别、语音识别、机器翻译系统的标配组件，而它的缺点也一直在被各界人士吐槽：不够快，太耗能，不可解释…… 加州大学洛杉矶分校（UCLA）的一组科学家们，就要从另一个角度，来解决不够快和能耗高的问题。 UCLA电子工程系教授Aydogan Ozcan带着自己的团队，把神经网络从芯片上搬到了现实世界中，依靠光的传播，实现几乎零能耗、零延迟的深度学习。这个解决方案叫做D2NN：衍射深度神经网络（Diffractive Deep Neural Network）。它是光学工具、3D打印和神经网络的结合。他们的成果，登上了Science。这个系统有着传统神经网络无法匹敌的优点：一是更快，在D2NN里，信息传递的速度，等于光速；二是能耗接近于0：除了最开始要提供一个光源之外，就不再需要耗电了。 D2NN由多个衍射层构

不开玩笑，阿里人真的靠脸吃饭了

这阵子，阿里的程序猿们倒腾完自己家的商店又倒腾了食堂。今天橙子去食堂用餐，一整条餐线居！然！都！没！有！服！务！员！没人管的餐厅，靠脸吃饭，感受一下。徜徉在食物的海洋里。 1秒算出用餐价格。最后，凑上我英俊潇洒的脸，biu~支付成功！为了节省排队时间，餐厅还给争分夺秒的阿里人，提供了无人餐柜，手机预约即可自由前往取餐。这个可以预约就餐的在线应用，同学们还可以查询到自己的用餐记录和餐厅排队情况。马上还将上线膳食组成、热量计算、饮食建议等更多智能功能。做无人餐厅项目，最大的难点在于快速识别菜品，计算价格，这需要改造餐线的机台和餐盘，成本昂贵。于是，项目组自主研发了图像识别算法，不仅节省了改造成本，还提高了识别精准度。当然，为了可以精准识别每一道菜，研发的代价就是每个人都吃胖了10斤。只要你有一颗改变世界的心，吃货也能用黑科技改变生活。原