主要观点总结
本文综述了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/因果推理等领域的最新研究进展和综述论文。文中详细列出了众多学术报告、论文和书籍，涵盖了从基础模型、多模态学习、图学习、自监督学习、因果推理到军事应用等多个方面。这些综述论文和报告为研究者提供了丰富的资源，展示了人工智能领域的最新动态和发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 基础模型与多模态学习
基础模型如Sora、ChatGPT和GPT-4等展示了深度学习/机器学习领域的新进展，多模态学习则融合了图像、文本、语音等不同模态的数据，推动了AI的跨领域应用。
关键观点2: 图学习与自监督学习
图学习技术如扩散模型和图神经网络在多个领域展现出强大的能力，自监督学习则通过无监督的方式提高了模型的泛化能力。
关键观点3: 因果推理与军事应用
因果推理技术有助于解释模型预测背后的原因，军事应用则展示了AI技术在国防领域的实际应用和发展趋势。
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 《序列推荐》最新综述 国产大模型DeepSeek-V3一夜火爆全球，《DeepSeek-V3技术报告》，53页pdf 《图Mamba》最新综述，探索图学习中的状态空间模型 o3压轴登场，下一步是领域泛化！ 北交大桑基韬团队发布首个强化微调的技术报告并开源代码：仅用100个样本，领域推理能力提升11% 多模态可解释人工智能综述：过去、现在与未来 【AAAI2025】迈向科学发现的生成式人工智能：进展、机遇与挑战 强化学习增强的大型语言模型：综述 联邦学习中的成员推断攻击与防御：综述 【CMU博士论文】通过课程学习实现鲁棒的强化学习 如何增强大模型推理？Meta最新提出《大型概念模型》在
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