在各种科幻大片里,我们似乎可以照见科技发展的趋势与目标。
比如,与真人无二的Ai机器人;
会让人产生,为科研,掉再多头发都值得的错觉(不是)。
人工智能的发展其实是一个不断模拟人类,逐渐向人类智能逼近的过程。
在现实世界中,数据天然以“多模态”的形式存在,人类通过综合运用视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种感官,来接触和理解大千世界。因此,要探索实现通用人工智能(AGI)的路径,人工智能(AI)从单模态走向多模态必然是大势所趋。
当我们把目光从未来拉向当前,“多模态”的落地应用场景也非常广泛——
借助多模态技术,AI实现了图像、视频、音频、语义文本等多维度资源的融合互补,不仅决策更加精准,还在行为和智商上更接近人类。
深藏多种黑科技的AI虚拟主播,同样是基于多模态技术的快速演进,成为感知智能迈向认知智能阶段的重要探索。
我们需要从多个粒度去理解内容,而关注多模态技术的发展已经是当今学界和工业界的共识。
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说到挑战,多模态仍然存在一些待解决的挑战——
如何解决 “语义鸿沟”?
如何掌握大量匹配的多模态数据?
如何确定多模态预训练的有效架构?
……
而作为已入坑多模态方向的研究生,多模态面临的挑战以及未来的可创新方向,天然的吸引着关注。毕竟不论是为了毕业还是申博亦或是未来的就业机会。论文都是绕不开的永恒话题,而没有创新,就没有好的论文。
面前摆放着多模态这盘“当红辣子鸡”,剩下的工作就是如何找创新点、get idea,写好论文了。写出好的论文,才是硬道理~
为了找到创新方向,大量精读前沿论文是必不可少的一步。
但其实,精读论文只是第一步。
后面更重要的是,通过精读进行论文复现、从优秀的工作中找到灵感、为自己的工作提供营养……
更可怕的是,在第一步就被卡住。
不免感慨,如果有一位科研过硬的前辈指导,天下哪还有难读的论文……
毕竟导师总是放养,师哥师姐也总是忙……
9月13、14日,沃恩智慧金牌讲师、手握二十多篇顶会论文的Paul老师,带大家解读最新多模态顶会论文。通过前沿论文精读,讲解基础多模态学习概念、多模态数据的融合策略、AutoML的基础概念及其在多模态中的结合……
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顶会论文大牛一小时精讲多模态
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(一节课获取多模态训练的重要baseline)
讲师介绍↓
Paul老师目前已经发表二十多篇顶会论文!
二十多篇顶会!!!是什么概念?
这大概是顶会收割机吧!大概就是从入学开始一直都在不断的发顶会吧!大概就是年纪轻轻发顶会的数量已经超过了大多数人一辈子的数量!
Paul老师强调,这次公开课尤其适合对AI有一定了解,但是没有明确选题目标;或者已经明确自己选题,但是找不到改进方向的同学;当然也适合或者对多模态感兴趣的从业者。
所以,如果你对自己的选题和研究方向还有疑问,这节课你一定不能错过。作为有这么强悍的顶会论文经验的老师,一定能给出你专业的意见和指导。
如果你足够运气,还可以在直播中抽中与导师一对一meeting的机会!
大牛导师手把手指点,还有什么迷雾是拨不开的吗?
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来自顶会论文收割机的选题和方向指导
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如果不想被身边的伙伴卷死,就快快扫码行动起来吧~