谷歌DeepMind闪耀NeurIPS 2024大会

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谷歌DeepMind在2024年NeurIPS大会上推动人工智能前沿创新

2024年12月10日至15日，全球人工智能研究者将齐聚加拿大温哥华参加NeurIPS大会。这一盛会被广泛认为是人工智能领域的顶尖学术交流平台，而谷歌DeepMind团队将在此次大会上带来多个突破性研究成果，并展示AI技术如何为现实世界带来切实价值。两篇由DeepMind研究员领导的论文将在大会上获得殊荣，彰显其在推动领域发展的重要影响力。与此同时，现场亦将呈现多项原创研究成果及实际应用演示。

随着基于大型语言模型（LLM）的AI代理展现出完成数字任务的潜力，精准处理复杂用户界面成为成功关键。这种能力需要依赖丰富且多样的训练数据。在NeurIPS大会上，DeepMind团队将分享迄今规模最大的控制数据集，其中包含超过15,000个由人类收集的演示数据，覆盖800多款应用。通过该数据集训练的代理模型表现显著提升，有望推动更通用人工智能研究的发展。

此外，为提升AI代理通用化能力，DeepMind提出了一种方法，能够帮助代理从不完美的演示与自然语言反馈中学习任务模式及关系，从而增强其决策能力与适应性。这项技术为智能化AI代理形成人类目标的一致性提供了技术框架，同时强调了开发安全、可靠人工智能行为的重要性。

在游戏制作、影视特效等领域，优质3D内容需求呈现井喷式增长。然而，传统3D场景创建过程常因需采集数以千计的二维图像耗时巨大。DeepMind最新研发的系统使3D内容生成时间缩短至数分钟，无论输入内容是一张图像还是简单的文本提示。这项技术使用多视角扩散模型生成多个一致的二维视图图像，再输入传统3D建模算法，实现速度与质量双突破。

面对包含大量刚性物体的复杂场景模拟问题，DeepMind团队推出了一种基于标量距离场（SDF）的创新解决方案，大幅提升碰撞检测速度并优化大规模复杂场景的模拟效率。同时，通过神经资产技术，研究人员能够精确控制3D对象的位置、旋转和替换，为动画、游戏设计及虚拟现实提供了卓越工具。

为了让LLM更高效地响应用户需求，DeepMind推动了一系列创新学习方式。例如，扩大上下文窗口使模型能一次性学习数千个样本，支持多轮示例学习以提升模型在数学、翻译、推理等任务上的表现。同时，团队开发了一种新算法，通过识别训练数据中的“最具学习价值”部分，以减少训练轮数和计算量，提高训练效率。

一种名为“反向语言模型”（TRLM）的方法则借助生成查询，反向调试传统模型的输出，改进对用户指令的遵循程度，强化文本总结的引用生成，并增强安全过滤能力。这一创新为改善模型对用户的响应质量提供了全新视角。

DeepMind团队将在NeurIPS大会的展台和工作坊活动中为参会者提供深入交流及展示机会。超过100篇新研究论文将涵盖生成性媒体、学习方法创新等领域，展示尖端科研成果的广阔应用前景。此外，作为会议的钻石级赞助商，DeepMind还将与全球学术界和产业界展开合作，支持机器学习、数据科学等研究社区的建设。

这次NeurIPS大会，不仅是人工智能领域的技术分享平台，更是全球专家共同探索科技未来的契机。谷歌DeepMind再次站在推动学科进步的最前线，为创造一个更加智能、安全的未来贡献力量。

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