主要观点总结
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/因果推理等领域内的综述论文，并介绍相关博士论文、报告、教程等。文章涵盖了大模型在持续学习中的最新进展、生成式人工智能用于关键数字孪生体、大型语言模型保护措施、资源受限环境中的学习和推理算法策略、生成式信息检索、多模态学习的对齐性、鲁棒性和泛化性、大型语言模型代码生成、有限数据中的元学习先验等主题。这些综述论文、报告、教程等提供了关于人工智能领域发展的详细信息和最新研究成果。
关键观点总结
关键观点1: 大模型在持续学习中的最新进展
介绍了大模型在持续学习中如何捕获不断变化的世界知识，包括从资源受限环境中学习和推理的算法策略，以及大型语言模型在持续学习中的最新进展。
关键观点2: 生成式人工智能用于关键数字孪生体
探讨了生成式人工智能如何用于关键数字孪生体，并介绍了相关的技术进展和应用。
关键观点3: 大型语言模型保护措施
介绍了大型语言模型保护措施，包括保护模型免受恶意攻击和威胁，以及提高模型的安全性。
关键观点4: 资源受限环境中的学习和推理算法策略
讨论了资源受限环境中如何学习和推理，包括利用先验知识和结构进行数据高效的机器学习，以及面向有效、高效、公平的隐私保护机器学习。
关键观点5: 生成式信息检索
介绍了生成式信息检索的发展，包括如何利用模型进行信息检索，以及提高检索效率和准确性。
关键观点6: 多模态学习的对齐性、鲁棒性和泛化性
讨论了多模态学习中如何对齐不同的模态，以及提高模型的鲁棒性和泛化能力。
关键观点7: 大型语言模型代码生成
介绍了大型语言模型在代码生成方面的应用，包括利用模型生成代码和自动程序修复等。
关键观点8: 有限数据中的元学习先验
探讨了有限数据中的元学习先验，以及如何利用这些先验知识进行高效学习和推理。
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 【CMU博士论文】构建自适应性强的通用机器人，248页pdf 【CMU博士论文】构建自适应性强的通用机器人，248页pdf 大模型在持续学习中的最新进展：综述 【CMU博士论文】生成式人工智能用于关键数字孪生体，246页pdf 《AI智能体面临的威胁：关键安全挑战与未来路径》综述 【CMU博士论文】多模态学习的对齐性、鲁棒性和泛化性，220页pdf 《大型语言模型保护措施》综述 【斯坦福博士论文】资源受限环境中的学习和推理算法策略，339页pdf 生成式信息检索综述 【KAUST博士论文】面向可信文本生成的探索：信息性、真实性和鲁棒性方面的研究，169页pdf 《大型语言模型代码生成
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