详细内容或原文请订阅后点击阅览
Google DeepMind 参加 ICML 2024
探索 AGI、扩展的挑战和多模态生成 AI 的未来
来源:DeepMind - 新闻与博客研究
Google DeepMind在ICML 2024
- 于2024年7月出版
探索AGI，扩展的挑战以及多模式生成ai
下周人工智能（AI）社区将聚集在一起，参加2024年国际机器学习会议（ICML）。该会议于7月21日至27日在奥地利维也纳举行，是一个国际平台，用于展示最新进展，交换思想并塑造AI研究的未来。
机器学习国际会议今年，来自Google DeepMind的团队将介绍80多个研究论文。在我们的展位上，我们还将展示我们的多式联运模型，Gemini Nano，我们的新型AI教育模型名为Learnlm，我们将演示可以帮助实现足球策略的AI助手。
gemini nano Learnlm tacticai在这里，我们介绍了一些口头，聚光灯和海报演示：
定义AGI
什么是人工通用情报（AGI）？该短语描述了一个AI系统，至少在大多数任务上都与人类一样有能力。随着AI模型继续发展，定义AGI在实践中的外观将变得越来越重要。
我们将提出一个框架，用于对AGI模型的功能和行为进行分类。根据它们的性能，一般性和自主权，我们的论文对系统进行了分类，从非AI计算器到新兴的AI模型和其他新型技术。
对AGI模型的功能和行为进行分类我们还将表明，开放性对于建立超越人类能力的广义AI至关重要。尽管许多最近的AI进展是由现有的Internet规模数据驱动的，但开放式系统可以产生扩展人类知识的新发现。
开放性对于建立广义AI