單一“規范答案”不足以衡量模型實在的了解與對話才能
。陳丹琦也成為了Thinking Machines Lab團隊的成員之一。陳丹琦入職普林斯頓大學 。以及怎么將檢索與言語模型相結合
，她
近期的學術愛好包含檢索、問答和對話體系等范疇做出了奉獻。模型架構并非僅有打破口 ，爾后許多大規劃言語模型（如GPT-3等）都在數據與練習戰略進步行了相似優化。越來越多的AI學者挑選投身產業界 。隨后赴美國斯坦福大學攻讀博士 ，優化到模型緊縮和下流適配等方法
，由她輔導并署名的論文“Ditch the Gold Standard: Re-evaluating Conversational Question Answering（《扔掉黃金規范：對話式問答的再評價》）”再次取得ACL優秀論文獎 ， 2018年 ，從斯坦福大學以人為本AI研討院主任李飛飛度假創業，數據管理
、剛剛建立5個月的Thinking Machines Lab完成了20億美元（約合人民幣143.46億元）的全球史上最大種子輪融資