详细内容或原文请订阅后点击阅览
Google DeepMind在Neurips 2024
推进自适应AI代理，赋予3D场景创建能力，并创新LLM培训以进行更智能，更安全的未来
来源:DeepMind - 新闻与博客研究
Google DeepMind在Neurips 2024
- 于2024年12月5日发布
推进自适应AI代理，赋予3D场景创建能力，并创新LLM培训以进行更智能，更安全的未来
下周，全球AI研究人员将于12月10日至15日在温哥华举行第38届神经信息处理系统会议（NEURIPS），
第38届神经信息处理系统会议由Google DeepMind研究人员领导的两篇论文将通过时间奖项的“不可否认的影响”对该领域的测试获得认可。 Ilya Sutskever将在序列上使用神经网络进行序列学习，该神经网络与Google Deepmind vp构成了剧烈研究，金酚Vinyals和杰出的科学家Quoc V. Le。 Google DeepMind科学家Ian Goodfellow和David Warde-Farley将在生成对抗网上出现。
时间测试 序列学习的顺序与神经网络 生成对抗网我们还将展示如何将基础研究转化为现实世界应用，并进行现场演示，包括Gemma Scope，用于音乐发电的AI，天气预报等等。
gemma范围 音乐发电的AI 天气预报Google DeepMind的团队将介绍从AI代理和生成媒体到创新学习方法等主题的100多篇新论文。
建立自适应，聪明和安全的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了希望。然而，他们的成功取决于与复杂用户界面的精确互动，这需要广泛的培训数据。借助AndroidControl，我们共享迄今为止最多样化的控制数据集，其中800多个应用程序中有超过15,000个人为的演示。使用此数据集训练的AI代理显示出明显的性能增长，我们希望这有助于提高对更一般的AI代理的研究。
AndroidControl 中文抽象学习 cat3d 一种称为SDF-SIM