2018谷歌前沿论文：C2TCP与神经机器翻译新进展

在过去的一年里,谷歌在科研领域取得了多项重要的技术突破。首先，关于移动通信协议的创新，Soheil Abbasloo、Yang Xu 和 Jonathan Chao共同提出的C2TCP（Controllable Congestion Control for TCP）引起了广泛关注。面对当前主要协议倾向于追求吞吐量的设计，C2TCP专注于满足严苛的延迟需求，如虚拟现实和车联网场景。它借鉴了RED和CoDel等主动队列管理(AQM)的设计思想，提供了一种灵活的端到端解决方案，无需对网络设备进行大规模修改，就能适应不同应用程序的QoS需求。C2TCP特别针对蜂窝网络中的低延迟挑战，如频繁变化的信道条件、深度的用户缓存、自我引入的排队延迟以及无线上行链路调度延迟，致力于提供严格延迟保障的同时最大化吞吐量。经过实际环境测试和广泛的仿真对比，C2TCP展现出卓越性能，优于PCC-Vivace、Google的BBR、Verus、SPout、TCPWestwood等先进方案。 另一项值得一提的研究是Julian Richard Medina和Jugalkalita在神经机器翻译(NMT)领域的并行注意力机制。他们发现，传统的基于RNN和CNN的序列模型在注意力机制方面存在局限。他们提出了一种新的策略，通过在编码器-解码器架构中并行处理注意力模块，取代了传统的序列操作，从而显著减少了训练时间，并在保持或提升BLEU分数的同时提高了翻译效率。他们改进了谷歌发布的名为“Transformer”的基于注意力的模型，证明了并行注意力模块在NMT中的优势。 总结来说，谷歌在2018年11月的研究论文展示了其在移动通信协议优化和神经机器翻译技术革新方面的前沿进展，这些成果有望在未来提升网络服务质量及人工智能翻译领域的技术水平。