Bengio预言o1无法抵达AGI！Nature权威解读AI智能惊人进化，终极边界就在眼前
Bengio预言o1无法抵达AGI！Nature权威解读AI智能惊人进化，终极边界就在眼前人类离AGI究竟还有多远？最新一期Nature文章，从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。
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5608 点击 2024-12-07 15:07
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人类离AGI究竟还有多远？最新一期Nature文章，从以往研究分析、多位大佬言论深入探讨了LLM在智能化道路上突破与局限。
以 GPT4V 为代表的多模态大模型（LMMs）在大语言模型（LLMs）上增加如同视觉的多感官技能，以实现更强的通用智能。虽然 LMMs 让人类更加接近创造智慧，但迄今为止，我们并不能理解自然与人工的多模态智能是如何产生的。
近两年来，AI技术取得了重大发展。与此同时，对于使用版权内容进行AI模型训练争议不断，各国也都在积极探索适合自身的规制框架。
在 Minecraft 中构造一个能完成各种长序列任务的智能体，颇有挑战性。现有的工作利用大语言模型 / 多模态大模型生成行动规划，以提升智能体执行长序列任务的能力。
目前，这一领域发展迅速，但现有综述多聚焦于单智能体的架构、特定能力或多智能体系统的某些方面，尚缺乏从个体到社会模拟的系统性回顾。因此，本文试图填补这一空白，为该领域提供全面的概述。
融合物理知识的大型视频语言模型PhysVLM，开源了！ 它不仅在 PhysGame 基准上展现出最先进的性能，还在通用视频理解基准上（Video-MME, VCG）表现出领先的性能。
在AI迅速发展的技术背景下，如何更高效地利用模型资源成为了一个关键问题。批处理提示（Batch Prompting）作为一种同时处理多个相似查询的技术，虽然在提高计算效率方面显示出巨大潜力，但同时也面临着性能下降的挑战。香港理工大学的研究团队提出的Auto-Demo提示技术，为这一问题带来了突破性的解决方案。
Yoshua Bengio最近在《金融时报》的专栏文章中表示，「AI可以在说话之前学会思考」，实现内部的深思熟虑将成为AGI道路的里程碑。无独有偶，就在几个月前，Yann LeCun也多次表达过类似的观点。
Lilian Weng离职OpenAI后首篇博客发布！文章深入讨论了大模型强化学习中的奖励欺骗问题。随着语言模型在许多任务上的泛化能力不断提升，以及RLHF逐渐成为对齐训练的默认方法，奖励欺骗在语言模型的RL训练中已经成为一个关键的实践性难题。
在人类个体能力提升过程中，当其具备了基本的技能之后，会自主地与环境和自身频繁交互，并从中获取经验予以改进。大模型自我进化研究之所以重要，正是源于该思想，并且更倾向于探究大模型自身能力的深度挖掘和扩展。