Dec, 2023

人工智能教育的多模态性：迈向人工通用智能

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TL;DR该研究全面探讨了多模态人工智能方法在教育环境中实现通用人工智能的途径，着重分析了人工智能在教育系统中的演进和整合，强调多模态学习（包括听觉、视觉、动觉和语言学习）的重要作用，研究深入探讨了通用人工智能的关键方面，包括认知框架、高级知识表示、自适应学习机制、战略规划、复杂语言处理和多样的多模态数据源整合，并批判性评估了通用人工智能在重塑教育范式、提高教学和学习效果、填补现有方法论空白以及在教育环境中解决伦理考量和负责任使用方面的潜力。该论文还讨论了多模态人工智能在教育中的意义，并提供对通用人工智能发展中未来方向和挑战的洞察。这项研究旨在为人工智能、多模态和教育的交叉领域提供细致的理解，为通用人工智能的未来研究和发展奠定基础。
发现论文，激发创造
  • 通过多模态基础模型实现人工通用智能

    提出自我监督学习方法，用弱语义相关数据从互联网爬取数据进行预训练，快速适应不同下游任务的基础模型，该模型具有良好的想象能力，实现了从弱人工智能到强人工智能的跨越。

    Oct, 2021

  • 人工通用智能（AGI）在教育中的应用

    这篇论文综述了人工通用智能在教育领域的概念、能力、以及可能性，包括设定教育目标、设计教学法、课程以及评估。此外，也讨论了 AGI 在教育中所面临的各种伦理问题，以及人工通用智能如何影响人类教育工作者。该领域的进展需要教育工作者和 AI 工程师之间的跨学科合作。

    Apr, 2023

  • Agent AI：多模态交互视野调查

    多模态人工智能系统中，基于 Agent 的多模态智能研究，通过在真实和虚拟环境中嵌入具有感知能力的智能体，能够处理和解释视觉和语境数据，以提高智能系统的上下文感知和交互能力。

    Jan, 2024

  • 图上多模态学习

    本文介绍了一种多模式图形学习的蓝图，该模型通过将不同模态的数据集组合成图形，并使用图形来利用跨模态的依赖关系，同时利用图形作为指导提供了图形学习方法的设计方案和指导，以解决在多模态数据集中学习的基本挑战。

    Sep, 2022

  • 通用多模态人工智能：架构、挑战与机遇综述

    多模态模型在人工智能的未来进展中被认为是一个关键组成部分，本文通过一种新的架构和训练配置特定的分类方法，从多个角度对通用多模态模型进行了综述，并提出了关键挑战和前景。

    Jun, 2024

  • 医学成像的人工通用智能

    本篇综述回顾了人工通用智能模型在医疗保健中的潜在应用，重点关注了基于大型自然语言模型、大型视觉模型和大型多模态模型的基础，强调了整合临床专业知识、领域知识和多模态能力到人工通用智能模型中的重要性，并阐述了指导医疗保健人工通用智能模型开发和部署的关键路线图，提供了有关在医疗领域部署大规模人工通用智能模型所面临的潜在挑战和风险的关键观点。该综述旨在为人工通用智能在医学影像、医疗保健及其他领域的未来可能应用提供启示。

    Jun, 2023

  • 多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力探索：多模态推理中新兴趋势的综述

    综合评估了多模态大语言模型的现有评估协议，分类和说明了多模态大语言模型的前沿，介绍了多模态大语言模型在推理密集型任务上的最新趋势，并讨论了当前的实践和未来的发展方向。

    Jan, 2024

  • 多模态可解释人工智能：方法学进展及未来研究方向综述

    本文系统分析了多模态可解释人工智能的最新进展，主要聚焦于相关的主要预测任务、公开可用的数据集、各类 MXAI 方法、评价指标以及未来研究方向和当前挑战。

    Jun, 2023

  • 多模态智能：表示学习、信息融合与应用

    本文综述了多模态智能领域中的各种模型和学习方法。主要关注点是视觉和自然语言模态的组合，涵盖了多模态表示学习、多模态信号融合以及多模态应用等方面，旨在为相关社群未来的研究提供参考。

    Nov, 2019

  • 变革与传统：人工通用智能（AGI）用于艺术与人文

    最近人工智能（特别是大型语言模型和创意图像生成系统）在艺术与人文学科等广泛领域展示了令人印象深刻的能力，然而，人工智能的快速发展也引发了对其在这些文化意义重大的领域中负责任的部署的重要问题。本文全面分析了与艺术和人文学科有关的文本、图形、音频和视频的人工智能的应用和意义。我们调查了最前沿的系统及其在从诗歌到历史、市场营销到电影以及交流到古典艺术等领域的使用情况。我们概述了与人工智能系统中的真实性、有害性、偏见和公共安全相关的重要问题，并提出了减轻策略。本文主张多利益相关者的合作，以确保人工智能在促进创造力、知识和文化价值的同时，不损害真理或人的尊严。我们及时的贡献总结了一个快速发展的领域，突显了有希望的方向，同时倡导以人的繁荣为中心的负责任进展。本分析为进一步研究如何使人工智能的技术能力与永恒的社会美好相契合奠定了基础。

    Oct, 2023