下一周，第37届国际神经信息处理系统会议（NeurIPS 2023）即将在美国新奥尔良隆重召开。这一全球规模最大的人工智能会议将于12月10日至16日举行，届时，来自Google DeepMind的团队将呈现超过180篇顶尖学术论文与多个创新技术的展示，覆盖主会议和分论坛等重要环节。这不仅是一次顶尖AI研究成果的集中亮相，也标志着AI技术在多模态、隐私保护和通用人工智能等领域的跨越式进展。
多模态与生成式AI：从独立到协同的探索
在此次会议的多模态话题上，Google DeepMind将重点展示其在生成式人工智能跨模态应用方面的研究成果。例如，生成式AI以往往受限于单一媒介（如文本或图像）。为此，研究团队提出一种通用模拟器——UniSim，旨在将语言、视频、动作整合到统一的框架中。通过这一模拟器，不同模态之间能够实现更高效的能力迁移，帮助AI在未经过多训练的情况下，业务能力大幅提升。此外，新的扩散模型如Imagen通过依赖图形形状而非纹理，实现了更接近人类认知的分类方式，进一步推动了视觉与语言任务的性能突破。这些技术不仅可应用于数字助理和机器人领域，还为娱乐产业和具有交互需求的其他行业开启了全新可能。
AI安全与隐私：从理论到实践的进阶
随着大规模AI模型的应用愈加广泛，其潜在的隐私威胁和误用风险成为关注焦点。Google DeepMind在本届NeurIPS上将展示一系列致力于构建“安全、可解释”的人工智能技术。例如，通过全面评估现有隐私保护模型，研究团队发现了如何在训练过程中更有效地保护敏感信息。此外，研究人员还提出了一种新方法，能够通过分析模型数据存储位置来更好地理解和控制大语言模型（LLM）的信息生成过程。这些努力不仅提高了模型对现实环境的适应性，还显著减少了模型“幻觉”生成虚假信息的可能性。
通用 AI 潜力：从能力到智能的迈进
随着大模型规模的扩展，探索 AI 在通用能力上的突破成为本届大会的另一关注点。Google DeepMind 团队创新性地提出，通过树状推理代替传统线性推理链，使语言模型在解决复杂问题（如数学挑战“24 点”游戏）上表现得更为精确。同时，面对全球用户数量激增对 AI 处理效率提出的巨大挑战，他们开发了大规模嵌入模型训练方法，成功实现模型在多元应用中的高效拓展。此外，在 DoReMi 项目中，通过 AI 自动化优化新任务表现，更好地适应全新场景下的变量变化。这些研究都标志着通用人工智能系统朝着更广泛的实际应用场景稳步迈进。
全球AI社区：多元化与协作的延伸
Google DeepMind一贯致力于支持全球人工智能社区的发展。本届NeurIPS期间，团队不仅赞助学术活动、协办多场具有前瞻性的工作坊，还通过“AI视觉化”等创意项目，邀请艺术家设计多元化、通俗易懂的AI相关视觉内容，从而吸引更多人关注并参与人工智能的未来建设。借助这些举措，Google DeepMind努力推动AI研究的开放性与社区的包容性，助力培养多样化、合作性的人才梯队。
如果您将参加本次NeurIPS大会，欢迎莅临Google DeepMind展台，与我们的研究团队交流更多细节和对未来AI发展的洞见。
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关于AI安全与隐私技术不是洪水猛兽，重点是如何用更完善的规则去驯服它，共建信任的数字生态圈，才是关键！
关于多模态与生成式AI技术的浪潮让表达和创作变得如此随性而高效，AI的创作力也许会是人类文明新的助推器。