主要观点总结
专知提供了关于人工智能（AI）的广泛知识资源，包括综述论文、技术报告、教程、书籍和课程等。它涵盖了深度学习、机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、因果推理、强化学习、图神经网络、自监督学习、知识增强预训练语言模型、多模态学习、联邦学习、差分隐私、物理信息机器学习（PIML）、生成式AI、可解释AI、可信赖AI、迁移学习、持续学习、图对比学习、图神经网络分布式训练、知识蒸馏、图对抗学习、多模态预训练、多模态KG持续学习、自监督多模态学习、图学习反事实解释、时序预训练模型、图神经网络文本分类、神经符号编程、图神经网络社会推荐系统、深度图聚类、时序多模态知识图谱推理、神经架构搜索、博弈论和强化学习、因果强化学习、深度时间序列模型、神经辐射场、图神经网络文本表示学习、联邦学习攻击与防御、时序挖掘预训练、自监督学习时间序列分析、拓扑深度学习、联邦学习异质性处理、知识增强预训练语言模型、因果性与机器学习、知识图谱嵌入、图学习可解释性、基于通信的多智能体强化学习、图神经网络复杂图挖掘、图神经网络分布式训练、图学习反事实解释、基于课程学习的深度强化学习、自适应脑机接口研究、图神经网络社会推荐系统、深度图聚类、时序多模态知识图谱推理、神经架构搜索、博弈论和强化学习、因果强化学习、深度时间序列模型、神经辐射场、图神经网络文本表示学习、联邦学习攻击与防御、时序挖掘预训练、自监督学习时间序列分析、拓扑深度学习、联邦学习异质性处理、知识增强预训练语言模型、因果性与机器学习、知识图谱嵌入、图学习可解释性、基于通信的多智能体强化学习、图神经网络复杂图挖掘、图神经网络分布式训练、图学习反事实解释、多模态预训练、多模态KG持续学习、自监督多模态学习、图学习反事实解释等主题。
关键观点总结
关键观点1: 专知提供AI知识资源
专知提供了关于AI的广泛知识资源，包括综述论文、技术报告、教程、书籍和课程等。
关键观点2: 涵盖多个AI领域
专知涵盖了深度学习、机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、因果推理、强化学习、图神经网络、自监督学习、知识增强预训练语言模型、多模态学习、联邦学习、差分隐私、物理信息机器学习（PIML）、生成式AI、可解释AI、可信赖AI、迁移学习、持续学习、图对比学习、图神经网络分布式训练、知识蒸馏、图对抗学习、多模态预训练、多模态KG持续学习、自监督多模态学习、图学习反事实解释、时序预训练模型、图神经网络文本分类、神经符号编程、图神经网络社会推荐系统、深度图聚类、时序多模态知识图谱推理等主题。
关键观点3: 涵盖AI技术细节和进展
专知资源深入探讨了AI技术细节和最新进展，为研究者提供了丰富的参考和灵感。
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 《机器学习超参数优化》最新综述 多媒体顶会ACM Multimedia 2024各大奖项揭晓！杭电等获最佳论文，莫纳什大学等获最佳学生论文 《AI生成视频评估综述》 大模型如何用于遥感？最新《用于遥感与地球观测的基础模型》综述 大型视觉语言模型中幻觉现象的综述 【牛津大学博士论文】用于本体工程的语言模型 空间智能如何构建？牛津大学博士论文《深度具身智能体的空间推理与规划》230页pdf 会话式搜索综述 《深度表格学习综述》 《大语言模型的数据合成与增强综述》 【普林斯顿博士论文】在差分隐私机器学习中有效地从数据中学习并生成数据，189页pdf 35篇 NeurIPS 2024 |
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