2022 年,你会选择哪种编程语言呢?
今天 Julia 中的 ML 在哪些地方真正大放异彩?在不久的将来该生态系统在哪些方面优于其他流行的 ML 框架(例如 PyTorch、Flax 等),为什么?
目前 Julia 的 ML 生态系统在功能或性能方面存在哪些缺点?Julia 在这些领域变得具有竞争力的时间节点在哪?
Julia 的标准 ML 包(例如深度学习) 在性能方面与流行的替代方案相比如何(更快、更慢、相同数量级)?
有没有重要的 Julia 实验,可以针对流行的 ML 替代方案进行基准测试?
如果一家公司或机构正在考虑创建职位来为 Julia 的 ML 生态系统做出贡献,有没有最佳案例?为什么他们应该这样做?哪些贡献最有影响力?
为什么与其他框架合作的独立开发人员应该考虑为 Julia 的 ML 生态系统做出贡献?
对于某些特定任务,Julia 开发人员倾向于使用哪些软件包?Julia 开发人员希望添加目前不存在的哪些内容?