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【https|2022年最有开创性的10篇AI论文总结】

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2022年随着聊天GPT和Mid - journey和Dall-E等图像生成器的流行，我们看到了整个人工智能领域的重大进展。在人工智能和计算机科学的时代，这是令人振奋的一年。本文我们总结了在2022年发表的最具开创性的10篇论文，无论如何你都应该看看。

1、Alpha Tensor: Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learningFawzi A. Balog M. Huang A. et al. Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning. Nature 610 47–53 (2022).
DeepMind 的研究人员开发了一种称为 AlphaTensor 的深度强化学习方法，用于发现高效且准确的矩阵乘法算法。矩阵乘法是一种广泛用于各种系统的基础计算，包括神经网络和科学计算例程。AlphaTensor 能够发现在许多情况下优于当前最先进技术的算法，包括在使用有限域的 4x4 矩阵乘法方面取得的突破性成就。AlphaTensor 的灵活性还通过其发现结构化矩阵乘法算法和针对特定硬件优化矩阵乘法的能力得到证明。AlphaTensor 的潜在应用从矩阵乘法扩展到其他基本计算任务，展示了使用人工智能 (AI) 指导算法发现的潜力。该研究还表明，人工智能可用于解决数学和跨科学领域的重要挑战。
AlphaTesor 的里程碑标志着计算效率的重要性。随着人工智能 (AI) 和数据中心的使用增加，考虑对环境的影响并确保以可持续和负责任的方式开发和使用人工智能非常重要。随着世界越来越多地转向碳中和社会，我们需要减少人工智能系统的能源消耗和碳排放。
2、Stable Diffusion: High-resolution image synthesis with latent diffusion modelsRombach R. Blattmann A. Lorenz D. Esser P. & Ommer B. (2022). High-resolution image synthesis with latent diffusion models. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 10684–10695).
MidJourney Dall-E和Imagen等模型所创造的精美的图片都有一个重要的共同点，它们都依赖于扩散模型。研究人员开发了一种新的图像合成方法，称为 latent diffusion models(ldm) ，可以在一系列任务中获得最先进的结果。

ldm使用去噪自编码器和扩散模型将形成图像的过程分解为一系列步骤，这允许在不需要重新训练的情况下控制图像生成过程。传统的扩散模型因为需要连续的评估，所以需要大量的计算资源和昂贵的使用，为了解决个问题研究人员在强大的预训练自编码器的潜在空间中应用了扩散模型。这使得他们在复杂性降低和细节保存之间达到了一个近乎最佳的点，极大地提高了视觉保真度。通过在模型架构中引入交叉注意层， ldm可以用于一般的条件输入，如文本或包围框，并可以以卷积方式生成高分辨率图像。 ldm在图像修补和类条件图像合成方面取得了最新的成绩，在文本到图像合成、无条件图像生成和超分辨率等任务上具有很强的竞争力，同时与传统的基于像素的扩散模型相比，显著降低了计算需求。
3、LaMDA: Language Models for Dialog ApplicationsThoppilan R. De Freitas D. Hall J. Shazeer N. Kulshreshtha A. Cheng H. T. … & Le Q. (2022). Lamda: Language models for dialog applications. arXiv preprint arXiv:2201.08239.
ChatGPT在互联网上掀起了一场风暴。这是一个聊天机器人，它模仿一对一的对话来回答问题，从能够解决极端问题，或者从哲学角度回答关于生命意义。因为他的内部工作机制的细节还没有公布，所以我不会把ChatGPT包括在这个列表中。但是OpenAI的研究人员已经开发了一个专门用于对话的新神经语言模型，有多达1370亿个参数，被称作LaMDA(对话应用语言模型) 。 LaMDA使用1.56万亿词的公共对话数据和网络文本进行预训练，使其成为迄今为止最大的语言模型之一。虽然简单地扩展语言模型可以提高其性能，但在提高安全性和事实基础方面效果较差。为了解决这些挑战，研究人员使用带注释的数据对LaMDA进行了微调，并使其能够参考外部知识来源。