第三届AAAI/ACM SIGAI博士论文奖出炉，MIT博士260多页论文探索模型泛化
第三届AAAI/ACM SIGAI博士论文奖出炉，MIT博士260多页论文探索模型泛化AAAI 2024 奖项陆续公布，继杰出论文奖后，今天博士论文奖也公布了。
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7472 点击 2024-02-26 18:41
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AAAI 2024 奖项陆续公布，继杰出论文奖后，今天博士论文奖也公布了。
最近几年，基于 Transformer 的架构在多种任务上都表现卓越，吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据，得到的大型语言模型（LLM）等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。
本文总结了关于Sora的四点启发，包括视觉数据训练出更强的泛化能力、OpenAI的Scaling Law路线、与AGI的第一次亲密接触以及OpenAI的宣传策略。
简单粗暴的理解，就是语言能力足够强大之后，它带来的泛化能力直接可以学习图像视频数据和它体现出的模式，然后还可以直接用学习来的图像生成模型最能理解的方式，给这些利用了引擎等已有的强大而成熟的视频生成技术的视觉模型模块下指令，最终生成我们看到的逼真而强大的对物理世界体现出“理解”的视频。
以大模型为代表的生成式AI技术经历了一年多的狂飙突进后，进入一个新的阶段。一是从跳出百模大战的「速度怪圈」，逐步迈向强调模型效果和质量。二是在应用层生态上，强调垂直化与专有化的小模型、基于大模型泛化能力的定制化、智能化的Agent（智能体）也成为了创业者们投身的热门风向。
前脚来自斯坦福的会用锅的机器人刚刚登场，后脚又来了个会用咖啡机的机器人 Figure-01 。
指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优，能让大模型性能快速提升。
来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出了「GenH2R」框架，让机器人学习通用的基于视觉的人机交接策略这种可泛化策略使得机器人能更可靠地从人们手中接住几何形状多样、运动轨迹复杂的物体，为人机交互提供了新的可能性。
多模态大模型做“多任务指令微调”，大模型可能会“学得多错得多”，因为不同任务之间的冲突，导致泛化能力下降。
多模态技术是 AI 多样化场景应用的重要基础，多模态大模型（MLLM）展现出了优秀的多模态信息理解和推理能力，正成为人工智能研究的前沿热点。上周，谷歌发布 AI 大模型 Gemini，据称其性能在多模态任务上已全面超越 OpenAI 的 GPT-4V，再次引发行业的广泛关注和热议。