यह राय है कि Jeff Dean का करियर बेहद शानदार रहा है, इसलिए उन पर शक करने के बजाय भरोसा किया जाना चाहिए
यह दावा भी है कि AI अभी chip design के लिए पूरी तरह तैयार नहीं है, और इस पर संबंधित लेख मौजूद हैं
"AI Alone Isn’t Ready for Chip Design" लेख में AI की सीमाओं की ओर इशारा किया गया है
"That Chip Has Sailed" लेख में AI को लेकर बिना आधार वाले संदेहवाद की आलोचना की गई है
Google के AlphaChip ने chip design पर जो प्रभाव डाला है, उसके पुनर्मूल्यांकन पर चर्चा हो रही है
AlphaChip की training methodology की आलोचना की गई है, और यह राय है कि इसकी ऊंची compute cost और runtime इसे commercial solutions की तुलना में प्रतिस्पर्धी नहीं बनाते
Google के AlphaChip algorithm पर की गई आपत्तियों का जवाब देने वाला एक अतिरिक्त लेख भी है
गलत प्रतिभा-भर्ती से कितना बड़ा खर्च हो सकता है, इस पर भी चर्चा है
Jeff Dean के tweet में दावा किया गया है कि Cheng आदि ने Google researchers के काम को reproduce करने के लिए जरूरी कदमों का पालन नहीं किया
Google के Circuit Training repository में स्पष्ट रूप से कहा गया है कि scratch से training करने पर मिले परिणाम paper में रिपोर्ट किए गए नतीजों के समान या उनसे बेहतर हैं
यह राय भी है कि UCSD समूह को परिणाम reproduce करने के लिए कई चरणों को reverse-engineer करना पड़ा, जिससे लगता है कि paper के नतीजे अपने-आप में reproducible नहीं थे
यह जिज्ञासा भी है कि यह विवाद इतना भावनात्मक और अप्रिय दिशा में क्यों बढ़ गया
यह राय है that Google के लिए अंतिम सबूत प्रतिस्पर्धियों से बेहतर chip बनाना होगा, लेकिन फिलहाल यह संभव नहीं दिखता
एक अतिरिक्त संदर्भ यह भी है कि Jeff Dean पर AlphaChip से जुड़े fraud और misconduct के आरोप लगाए जा रहे हैं
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