主要观点总结
本文介绍了专知平台对2024年来在多个AI领域如Sora、ChatGPT、Transformer、深度学习、机器学习、知识图谱、NLP、CV、因果推理等的综述论文的整理。涵盖了深度学习、机器学习、人工智能在各领域的应用与进展，以及关于大模型、多模态学习、迁移学习、视觉语言模型等前沿技术的综述。此外，还提供了关于人工智能在各行业，如医疗、金融、军事、教育等的应用和未来的展望。
关键观点总结
关键观点1: 深度学习在各领域的应用与进展
介绍了深度学习、机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统、医学图像分析等领域的应用与最新进展。
关键观点2: 大模型与多模态学习
概述了大模型（如GPT-4、PaLM等）和多模态学习（如视觉与语言的结合）的技术发展和挑战。
关键观点3: 迁移学习与视觉语言模型
讨论了迁移学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用，以及视觉语言模型的发展。
关键观点4: 人工智能在各行业的应用与未来展望
介绍了人工智能在医疗、金融、军事、教育等行业的应用，并展望了未来的发展趋势。
文章预览
【导读】专知整理2024年来在 Sora/ ChatGPT/GPT-4/Transformer/扩散模型/ 深 度学习/机器学习/知识图谱/NLP/CV/因果推理 的综述论文，欢迎大家查看！ 2023->2024必看的十大「大模型领域综述」论文 如何处理模态缺失？首篇《缺失模态的深度多模态学习》全面综述 迁移学习在计算机视觉问题中的应用：当前进展、局限性与机会综述 涵盖大模型对齐提示，斯坦福大学《语音与语言处理》最新版：NLP必读书籍，599页pdf 小模型还有用么？帝国理工等《LLM 时代小模型的作用》综述 《技术复杂时代的核决策和风险缓解手册》200页 大模型如何适配生物医学？最新《生物医学大型语言模型研究》综述 大模型新课来了！宾夕法尼亚大学最新《大模型》课程 基于深度学习的视频异常检测：综述 如何统一视觉理解与生成？清华MIT等《VILA-U：一个融合视觉理解与生成的统一基础
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