详细内容或原文请订阅后点击阅览
Google DeepMind 参加 NeurIPS 2024
推进自适应 AI 代理，赋能 3D 场景创建，创新 LLM 培训，打造更智能、更安全的未来
来源:DeepMind - 新闻与博客研究
Google DeepMind 参加 2024 年 NeurIPS
- 已发布 2024 年 12 月 5 日
推进自适应 AI 代理、赋能 3D 场景创建、创新 LLM 培训，打造更智能、更安全的未来
下周，全球 AI 研究人员将齐聚一堂，参加第 38 届神经信息处理系统年会 (NeurIPS)，该会议将于 12 月 10 日至 15 日在温哥华举行，
第 38 届神经信息处理系统年会Google DeepMind 研究人员领导的两篇论文将因其对该领域的“不可否认的影响力”而获得“时间考验”奖。 Ilya Sutskever 将介绍《使用神经网络进行序列到序列学习》，该书由 Google DeepMind Drastic Research 副总裁 Oriol Vinyals 和杰出科学家 Quoc V. Le 共同撰写。Google 研究科学家 David Warde 和 Google DeepMind 研究科学家 Ian Goodfellow 将介绍生成对抗网络。
时间的考验 使用神经网络进行序列到序列学习 生成对抗网络我们还将展示如何将基础研究转化为实际应用，现场演示包括 Gemma Scope、用于音乐生成的 AI、天气预报等。
Gemma Scope 用于音乐生成的 AI 天气预报Google DeepMind 团队将发表 100 多篇新论文，主题涵盖从 AI 代理和生成媒体到创新学习方法等。
构建自适应、智能和安全的 AI 代理
基于 LLM 的 AI 代理在通过自然语言命令执行数字任务方面表现出色。然而，它们的成功取决于与复杂用户界面的精确交互，这需要大量的训练数据。借助 AndroidControl，我们共享了迄今为止最多样化的控制数据集，其中包含 800 多个应用程序中的 15,000 多个人工收集的演示。使用此数据集训练的 AI 代理显示出显着的性能提升，我们希望这有助于推动对更通用的 AI 代理的研究。
AndroidControl CAT3D 神经资产