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李飞飞论文前沿信息_李(2024年11月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

李飞飞论文

𐟌𗧥贺Geoffrey Hinton教授获得诺贝尔物理学奖。他的执着令如今的人们大大受益。有人质疑为何计算机科学家获得诺贝尔物理学奖？我读物理学家李飞飞传记、人工智能论文时懂得：物理学与计算机科学如今的界限模糊，两者之间相通、共享、融合。另：历史上有物理学诺奖颁发给计算机科学家的先例。

斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调查》论文斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调...斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调...

终于在飞机上看完了李飞飞自传，从李飞飞的只言片语中勉强拼凑出了男神安德烈的博士生涯。安德烈博士期间第一篇论文（自动生成对图片的描述）就难产，好不容易做出来了差点被抢发，不是哪个其他大学的实验室，而是谷歌。安德烈博士毕业的时候正是2015-2016年，彼时各大高校人工智能实验室都大量吸纳人才，也有大量的AI创业公司。李飞飞在书里表达了对安德烈放弃普林斯顿大学教职的遗憾，她反复问安德烈说是否真的想清楚了。那么让是什么样的机会让安德烈放弃了普林斯顿大学教职呢？李飞飞描述：安德烈决定加入一个我们谁也没听说过的私人实验室——OpenAI。李飞飞自传的完成时间是在2020-2021年，也是ChatGPT打爆用户体验，AI真正出圈的前夕。书里2015年之后的事情开始对我来说变得熟悉，大多数故事在我入行两年研究自动驾驶的过程中多少都了解过。而安德烈呢，在加入OpenAI几年后被OpenAI的联合创始人之一马斯克挖到特斯拉当首席AI工程师。在和马斯克共事了4年后去年回到OpenAI，在OpenAI举世闻名的内讧丑闻之后再次离开创建了一个公益性质的AI教育团队。安德烈整个职业生涯都极其富有开源精神，从不吝啬于分享团队的任何研究（即便是在研的内容），如果不是安德烈，我想国内智驾的发展会比现在落后1-2年。

斯坦福李飞飞AI Agent技术详解嘿，科技迷们！你们准备好了吗？微软和斯坦福大学的强强联手，带来了一篇关于多模态智能体AI（MAA）的80页综述！这不仅仅是一篇论文，更是一次对未来智能世界的深度探索！ 𐟌Ÿ 什么是多模态智能体AI？简单来说，它就是一种能够同时理解和处理多种感知输入（如视觉、语言等），并在特定环境中生成有效行为的智能系统！就像是一个超级智能的“多面手”，无所不能！ 𐟎œ訿™篇综述里，你们将看到MAA在游戏（VR/AR/MR）、机器人技术和医疗保健等领域的广泛应用！从虚拟世界的冒险到现实生活的助手，MAA正在改变我们的生活方式！𐟤–𐟏劊𐟓š 学习成果满满： MAA概述：深入了解其原理和现代应用，让你对MAA有一个全面的认识！方法论：通过案例研究，揭秘LLMs和VLMs如何提升MAA的能力，让你大开眼界！性能评估：指导你如何评估MAA的效果和泛化性，让你成为评估专家！伦理问题：探讨智能体AI的社会影响和道德排行榜，让你成为负责任的科技开发者！新兴趋势和未来方向：分类讨论每个领域的最新发展，并预测未来的发展方向，让你站在科技的前沿！ 𐟒ᠧœ‹完这篇综述，你将会对多模态智能体AI有一个全新的认识，也会对未来科技的发展充满期待！让我们一起期待智能世界的到来吧！

如何从零开始学习PyTorch深度学习？导师让我开始学习PyTorch，但我之前从未接触过深度学习，基础理论和实践经验都很薄弱。这种情况下，我应该如何入手呢？𐟤” 首先，是直接开始学习PyTorch，还是先打好深度学习的基础呢？对于深度学习来说，无论是研究还是应用，代码都是不可或缺的一部分。无论是在工程应用上还是科学研究中验证你的想法，代码都至关重要。如果你的代码水平较差，但能够看懂论文内容，可以在Kaggle上找一些项目实战进行练习，或者直接复现论文代码。如果你对深度学习的掌握不好，或者完全没有基础，那就需要先学习基础知识。我们都知道，基础不牢，地动山摇。深度学习最难的地方不在于项目的落地，而在于提出新的思想。那么，刚刚入门或者想要学习深度学习的小伙伴应该如何入门呢？有没有一条完整的学习路径呢？𐟓š 经过反复修改，我整理出了一份AI学习路径，涵盖了AI工具及软件基础、数学基础、机器学习、深度学习、NLP和计算机视觉。无论你是专科、本科、研究生，还是AI+方向的学生，这份路线图都适用。它清晰地标注了所要学习的知识点和相应的书籍。学习路径的第一部分是学习工具Python、数据分析和PyTorch。熟悉工具之后，再学习数学基础，主要包括微积分、线性代数、概率论、最优化方法和统计学。有本科数学基础就可以开始下一步。有了基础知识和对工具的熟悉之后，就可以开始真正的AI之旅了。学习机器学习可以推荐吴恩达老师或者李宏毅老师的课程。机器学习更多的是为后续的学习打基础、做铺垫，这部分的重点在于算法。深度学习推荐复旦大学的《神经网络与深度学习》。这部分主要学习各种神经网络，如CNN、RNN等，以及各种主流变体。最后，可以根据自己的兴趣选择计算机视觉（CV）或自然语言处理（NLP）。CV方向推荐李飞飞老师的课程，NLP推荐斯坦福的自然语言处理课程。𐟌Ÿ

1950 年，图灵在他的论文《Computing Machinery and Intelligence》中首次提出具身智能的概念。斯坦福大学计算机科学教授李飞飞认为，具身的含义不是身体本身，而是与环境交互以及在环境中做事的整体需求和功能。而交互最直接的障碍在于，人们严重依赖手写代码来控制机器人。上海交通大学卢策吾教授在机器之心 AI 科技年会上发表主题演讲《具身智能》，提出 PIE 方案，认为具身智能包括 3 个模块：具身感知（Perception）、具身想象（Imagination）和具身执行（Execution）。 1、具身感知：包括全概念感知和具身交互感知。全概念感知是指能够知道我们所操作的这个世界模型（world model）的各种各样的知识，与操作相关的知识，包括外形、结构、语义，以及 48 个真实世界关节体类别等等。 2、具身想象：具备了感知的素材，下一步是确定怎么做。上海交通大学做了名为 RFUniverse 的仿真引擎，该仿真引擎支持 7 种物体（比如关节可移动的、柔性的、透明的、流体的……）、87 种原子操作的仿真。还成功探索了从看视频到机器人的行为：给机器人看 50 个场景，看完后就会在仿真引擎中去尝试类似的事情，尝试完之后再迁移到真机上。另外，这套思路还可以放到人体的康复上面，去做医疗看护机器人。 3、具身执行：想象与真实操作之间是有差距的。 PIE方案中希望建一个元操作库，就能调用各种元操作来解决实际操作问题。目前有三个领域在做这件事情：计算机视觉、机器人学和计算机图形学。

“洗衣妹”成美国院士，曾言如获诺奖，一定会以中国人的身份领奖 36岁成为斯坦福大学终身教授，任斯坦福人工智能实验室和视觉实验室主任；曾在顶级期刊发表论文超过100篇，被引用高达4万余次；参与建立的两个数据库：Caltech 101 和 ImageNet成为AI行业的典范，其中的 ImageNet 更是成为全球最大的图像识别数据库；也是学术界最顶尖的科学家之一...... 即使身处国外，但仍旧希望能够回到中国发展，她就是华裔科学家李飞飞。有人也会疑惑：“李飞飞是谁？” 按照她一贯低调的作风，这也导致很多人都不曾听过她的名字。但毫不夸张地说，在科技圈她是无人不知的风云人物，甚至有人高度赞誉她的研究可能改变未来的人类世界。然而，就是一位如此优秀的华裔科学家，也是一路逆袭过来的。

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