https|2022年最有开创性的10篇AI论文总结( 三 ) 腾讯云

Gato的发展代表着通用人工智能发展迈出了重要一步。它特别强调了多模态方法的潜力，包括集成多种类型的数据，以提高学习和性能。像Gato这样的模型在提取见解和解决复杂问题方面将变得越来越重要。但是Gato还是有其局限性。因为它不是一种纯粹的多任务模型方法，与单任务模型相比，它的性能有限。
7、Bootstrapped Meta-LearningFlennerhag S. Schroecker Y. Zahavy T. van Hasselt H. Silver D. & Singh S. (2021). Bootstrapped meta-learning. arXiv preprint arXiv:2109.04504.
在这篇论文中，研究人员提出了一种新的算法，允许人工智能系统通过称为元学习的过程学习如何更有效地学习。这个过程包括克服一个称为元优化的困难优化问题。这种被称为自举的新算法通过允许人工智能系统自我学习来解决这个问题。该算法首先为AI系统创建一个目标，然后通过最小化系统与目标之间的距离来优化系统。
研究人员专注于在元学习中使用梯度，并建立确保性能提高的条件。他们还发现所选择的度量可以控制元优化，并且自举机制可以有效扩展元学习范围，而不需要通过所有更新进行反向传播。这种算法能够在雅达利ALE基准上实现新的最先进的无模型代理。他们还证明了该算法可以在多任务元学习中提高性能和效率。
研究人员探索了如何在元学习中开辟新的可能性，并发现无需通过更新规则进行反向传播就可以在epsilon-greedy Q-learning agent中进行元学习的高效探索。这种新算法有可能通过元学习显著提高人工智能系统的效率。
8、Tabular Data: Deep Learning is Not All You NeedShwartz-Ziv R. & Armon A. (2022). Tabular data: Deep learning is not all you need. Information Fusion 81 84–90.
这篇论文比较了树集成模型XGBoost与几种深度学习模型在不同表格数据集上的分类和回归任务性能。结果表明， XGBoost的表现始终优于深度学习模型，包括之前声称深度模型性能优越的论文中使用的那些模型。该研究发现XGBoost需要的调优比深度学习模型要少得多。 XGBoost和深度学习模型的集成在数据集上的表现比单独XGBoost更好。这些发现表明， XGBoost仍应被视为数据科学项目中表格数据的首选。并强调人工智能并不局限于深度学习，而是有不同的解决方案。
9、Imagen Video: High Definition Video Generation with Diffusion ModelsHo J. Chan W. Saharia C. Whang J. Gao R. Gritsenko A. … & Salimans T. (2022). Imagen video: High definition video generation with diffusion models. arXiv preprint arXiv:2210.02303.
一种名为 Imagen Video 的新型文本条件视频生成系统使用基础视频生成模型和一系列交错的空间和时间视频超分辨率模型，可以根据给定的文本提示生成高清视频。该系统可扩展为文本到高清视频模型，它利用各种分辨率的全卷积时间和空间超分辨率模型以及扩散模型的 v 参数化。研究人员还将渐进式蒸馏应用于视频模型，可以在不使用分类器的情况下进行快速和高质量的采样。Imagen Video 不仅可以生成高保真度的视频，还具有高度的可控性和世界知识，包括生成各种艺术风格和 3D 对象理解的多样化视频和文本动画的能力。
10、 A Path Towards Autonomous Machine Intelligence Version 0.9.2LeCun Y. (2022). A path towards autonomous machine intelligence version 0.9. 2 2022–06–27. Open Review 62.
研究人员提出了一种用于创建智能机器的新架构和训练范式。该论文概述了构建自主智能代理的潜在解决方案，这些代理可以以类似于人类和动物的方式学习和推理。所提出的架构包括一个可配置的预测世界模型和由内在动机驱动的动作行为，利用经过自我监督学习训练的分层联合嵌入。目标是使机器能够在多个抽象层次上学习感知和行动计划的表示，使它们能够在多个时间范围内进行推理、预测和计划。