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當(dāng)前,大模型正以不可阻擋之勢改造一切,AI應(yīng)用生態(tài)爆發(fā)式增長,AI Agent時代加速來臨。
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目前最熱門的課題無非是這幾個:大模型的高效訓(xùn)練、超級對齊、多模態(tài)表征空間、智能體Agent技術(shù)、多模態(tài)大模型的視頻理解,以及具身智能與實體機器人。- ^; C/ q# x; K7 g: T4 K/ u
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這些方向不僅代表了當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù),也是未來智能系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵方向。這次我特邀了頂會審稿人Geoff,在21日給大家?guī)?strong>大模型最火六大方向【含論文】全解析!5 f( }7 W b: a7 j/ z' I4 z8 X
掃碼回復(fù)“大模型”1 z- e$ ]! v) h
領(lǐng)大模型論文800篇+20個熱門數(shù)據(jù)集+20節(jié)大模型系列課
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5 `- m- F- m/ G6 I大模型+ y2 z9 N& h7 u$ f/ u/ i
大模型的高效訓(xùn)練:預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)是大模型訓(xùn)練的關(guān)鍵技術(shù)。隨著技術(shù)的進步,大模型將向多模態(tài)轉(zhuǎn)變,這種轉(zhuǎn)變不僅降低了生產(chǎn)成本,也顯著提升了市場的活躍度和應(yīng)用的廣度。AI模型與新一代硬件如機器人、AR眼鏡等的融合,預(yù)示著下一輪工業(yè)革命的到來# k5 a0 D3 o+ e4 j
大模型的超級對齊:大模型的“黑盒特性”意味著它們的決策過程可能不透明,這在需要透明和可審計決策的應(yīng)用中構(gòu)成了挑戰(zhàn)。例如,在醫(yī)療、金融和法律等領(lǐng)域,決策的透明度和可解釋性至關(guān)重要。( F$ B+ J2 f; u; Y
大模型的多模態(tài)表征空間:LLaVA通過結(jié)合視覺編碼器和大型語言模型,實現(xiàn)了對視覺和語言的深度理解,而BLIP則通過其創(chuàng)新的Q-former機制,提升了模型在多種視覺問答任務(wù)上的性能。這些技術(shù)的發(fā)展推動了多模態(tài)大模型在圖像和視頻理解、自動問答等領(lǐng)域的應(yīng)用。
; g' W. ?7 x6 R% S5 ~ O6 `智能體Agent技術(shù):通過拆解任務(wù)、調(diào)用工具、使用數(shù)據(jù)庫作為記憶等過程,將大模型落地到垂直場景中。智能體Agent技術(shù)的應(yīng)用實踐包括AI影視動畫輔助設(shè)計與生成式創(chuàng)作、AI游戲開發(fā)輔助設(shè)計與交互代碼生成等。
, D2 S2 F! m$ {) O+ e8 W多模態(tài)大模型的視頻理解:通過結(jié)合圖像、文本、音頻等多種數(shù)據(jù)源,理解和生成多種類型的信息,應(yīng)用于跨領(lǐng)域任務(wù),如文本生成圖像、視頻理解等任務(wù)。這里涉及多模態(tài)對齊技術(shù)和問答優(yōu)化環(huán)節(jié)。$ R- W, l+ H) N& `$ ]* g! B, R4 [# ^
具身智能與實體機器人:核心是通過智能體與數(shù)字空間和物理世界的交互來完成復(fù)雜任務(wù)。具身智能的應(yīng)用方向包括AI在醫(yī)療、金融、教育等多個領(lǐng)域的應(yīng)用,它們能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和任務(wù),為行業(yè)帶來智能化變革。實體機器人也可以結(jié)合Agent能力,在日常生活中輔助人類提高生產(chǎn)效率。. h* b7 @ m* t: F
這些大模型熱門課題不僅在特定任務(wù)上表現(xiàn)出色,也將是未來人工智能的發(fā)展方向。這次我請來了頂會審稿人的Geoff老師,一次性深度解析大模型最火六大方向!
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課程大綱8 ]5 w* I1 @ R/ G
大模型的高效訓(xùn)練大模型的超級對齊大模型的多模態(tài)表征空間智能體Agent技術(shù)多模態(tài)大模型的視頻理解具身智能與實體機器人
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系列課
! c; F/ P+ _ t, n7 b# `2024人工智能最火的方向無非就是大模型,未來的大模型將更加智能化、多模態(tài)化,并且將在特定領(lǐng)域深入應(yīng)用。這次我一次性集齊了從入門到實戰(zhàn)以及落地應(yīng)用,最全大模型系列課,直接掃碼解鎖課程。
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