华为诺亚综述：生成式模型如何用于决策？
华为诺亚综述：生成式模型如何用于决策？近年来，生成模型在内容生成（AIGC）领域蓬勃发展，同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。
来自主题: AI技术研报
7893 点击 2025-03-20 16:38
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近年来，生成模型在内容生成（AIGC）领域蓬勃发展，同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。
“放弃生成式模型，不研究LLM（大语言模型），我们没办法只通过文本训练让AI达到人类的智慧水平。”近日，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国巴黎的2025年人工智能行动峰会上再一次炮轰了生成式AI。
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当前，生成式AI正席卷整个社会，大语言模型（LLMs）在文本（ChatGPT）和图像（DALL-E）生成方面取得了令人惊叹的成就，仅仅依赖零星几个提示词，它们就能生成超出预期的内容
近日，天桥脑科学研究院正式启动了一项面向高校的合作研究基金计划，围绕人工智能长期记忆、生成式模型等前沿领域开展深入研究。
家人们，OpenAI 又上新了！推出了全新的生成式模型sCM(Simplifying Continuous-Time Consistency Models)，支持视频、图像、三维模型和音频的生成。
生成式模型原本被设计来模仿人类的各种复杂行为，但人们普遍认为它们最多只能达到与其训练数据中的专家相当的水平。不过，最新的研究突破了这一限制，表明在特定领域，如国际象棋，通过采用低温采样技术，这些模型能够超越它们所学习的那些专家，展现出更高的能力。
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
在当今数字化时代，3D 资产在元宇宙的建构、数字孪生的实现以及虚拟现实和增强现实的应用中扮演着重要角色，促进了技术创新和用户体验的提升。
传统的 3D 重建算法需要不同视角拍摄的多张图片作为输入从而重建出 3D 场景。近年来，有相当多的工作尝试从单张图片构建 3D 场景。然而，绝大多数此类工作都依赖生成式模型（如 Stable Diffusion），换句话说，此类工作仍然需要通过预训练的生成式模型推理场景中的 3D 信息。