主要观点总结
本文概述了自2023年以来在Sora、ChatGPT、GPT-4、Transformer、深度学习、机器学习、知识图谱、NLP、CV、因果推理等领域的研究进展和综述论文。文章列举了一系列重要的论文和报告，涵盖了从基础模型到应用层面的多个方面，包括大模型综述、深度学习优化、图神经网络、自监督学习、多模态学习、预训练模型、因果推理等。这些论文和报告涵盖了AI技术的最新发展、挑战、应用前景以及潜在的安全和隐私问题。
关键观点总结
关键观点1: 基础模型综述
包括Sora、ChatGPT、GPT-4等模型的发展、挑战和机遇，以及它们在不同领域的应用和前景。
关键观点2: 深度学习优化
探讨深度学习模型在训练、部署、效率等方面的优化方法和技术。
关键观点3: 图神经网络
研究图神经网络在图像分类、推荐系统、社交网络等领域的应用和进展。
关键观点4: 自监督学习
分析自监督学习在图像识别、语音识别等任务中的效果和挑战。
关键观点5: 多模态学习
探讨多模态学习在视频理解、图像分类等任务中的应用和最新进展。
关键观点6: 预训练模型
介绍预训练模型在提升模型性能、加快训练速度等方面的作用。
关键观点7: 因果推理
分析因果推理在决策支持、预测分析等任务中的应用和挑战。
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 TNNLS 2024 | 西电焦李成团队新作：多尺度深度学习检测与识别全面综述，探寻⌈尺度⌋的过去和未来 【ETHZ博士论文】《结构化数据的概率模型与近似推断方法》 《多语言大型语言模型：系统综述》 【ETHZ博士论文】超越像素深度：通过深度学习增强超分辨率技术，198页pdf 重新思考不确定性：大语言模型时代的关键综述与分析 【博士论文】提高预训练文本生成音乐模型的可控性和可编辑性 最高9.0分！这16篇最高分ICLR2025论文必看！从生成模型到MOE等 如何构建o1模型推理能力？清华北大等提出LLaVA-o1: 让视觉语言模型逐步推理 《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分
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