2022年可推荐的人工智能论文。这些论文涵盖了广泛的主题，包括社交媒体中的人工智能以及人工智能如何造福人类

1. Boostrapped Meta-Learning (2022) – Sebastian Flennerhag et al.

第一篇论文提出了一种算法，该算法允许元学习者自学，从而克服元优化的挑战。该算法专注于带有梯度的元学习，这保证了性能的提高。这篇论文还探讨了自举是如何开辟可能性的。

2. Multi-objective Bayesian Optimization over High-Dimensional Search Spaces (2022) – Samuel Daulton et al.

论文提出了MORBO，这是一种可扩展的多目标BO方法，因为它的表现比高维搜索空间的表现更好。MORBO极大地提高了样本效率，在BO算法失败的地方，MORBO提供了比目前使用的BO方法更好的样本效率。

3. Tabular Data: Deep Learning is Not All You Need (2021) – Ravid Shwartz-Ziv, Amitai Armon

为了解决现实生活中的数据科学问题，选择正确的模型来使用是至关重要的。这篇论文探讨了是否应该推荐深度模型作为表格数据的一个选项。

4. Privacy for Free: How does Dataset Condensation Help Privacy? (2022) – Tian Dong et al.

这篇论文提供了一个最早的建议，即使用数据集浓缩技术在模型训练期间保持数据效率并提供成员隐私。这篇论文由索尼人工智能公司发表，并获得了ICML 2022的杰出论文奖。

5. Affective Signals in a Social Media Recommender System (2022) – Jane Dwivedi-Yu et al.

论文谈到了将情感计算（也称为情感人工智能）操作化，以改善社交媒体上的个性化信息。这篇论文讨论了根据社交媒体上的用户需求定制的情感分类法的设计。它进一步阐述了通过结合参与数据和人类标签任务的数据来策划合适的训练数据，以便能够识别用户对特定帖子可能表现出的情感反应。