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T5是谷歌去年提出的“文本到文本迁移Transformer”，也就是用迁移学习让不同的NLP任务可以使用相同的模型、损失函数和超参数，一个框架在机器翻译、文档摘要、问答和情感分析上都能使用。

T5最大的模型具有110亿个参数，早在推出之时就取得了SuperGLUE上的最高水平，至今仍仅次于榜单前二模型和人类。
 

另一超越人类的AI是由CMU博士生王子瑞提交的T5+Meena。这两项技术均来自谷歌。

其中，Meena是一个26亿参数端到端训练的神经对话模型，它具有一个演进Transformer编码器块和13个演进Transformer解码器块。

编码器负责处理对话上下文，帮助Meena理解对话中已经说过的内容。然后，解码器使用该信息来制定实际响应。
 

最近，最近微软训练了更大规模的模型，该版本由15亿参数的48个Transformer层组成。增大规模带来的性能提升，使单个DeBERTa模型SuperGLUE上的得分（90.3）首次超过了人类（89.8），居于榜单首位。

DeBERTa（注意力分离的解码增强BERT）是一种基于Transformer的神经语言模型，使用自监督学习对大量原始文本语料库进行预训练。

和其他预训练语言模型(PLM)一样，DeBERTa旨在学习通用语言表示形式，适应各种下游NLU任务。DeBERTa使用三种新技术——分离的注意力机制、增强的掩码解码器和一种用于微调的虚拟对抗训练方法。改进了以前的最新PLM（如BERT、RoBERTa、UniLM）。

综上所述，之所以很多APP每隔一段时间就升级，一是为了修复bug;二是为了增加新功能，占领更大的市场;三是为了提醒用户，刷一波存在感，提升用户活跃度。对于必须的应用来说，用户只能继续忍受不断的更新提醒了。对于不常用但有时候需要的应用产品，用户可以短暂卸载，等使用的时候再去安装或者干脆就直接无视也可以，因为很多升级都是无关痛痒的，升不升级没有太大的改变。

第三，刷存在感。一些不常用的APP，手机用户下载之后就很少再看了。而APP的成功与否不仅要看装机量的多少，更要看用户的活跃度。所以APP的每次升级就相当于APP的开发商提醒用户，你的手机上还有这么一款APP，要记得使用。有了升级提醒，用户就会注意到这个APP，或许升级过后更新的功能正好符合这个用户的需求，之后用户就有了使用这款APP的兴趣。根据数据显示，每次APP的升级都会造成一个用户活跃的小高潮。同时，不断升级APP也说明企业一直在进步，不断完善服务体系，这也就提高了企业的形象，更能吸引资本的目光。这对企业来说也是非常有利的。

（编辑：阜阳站长网）

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