北大陈宝权教授:从图形计算到世界模型
阎荟
2024-09-30 00:00:00
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在2024年GAMES会议上,陈宝权教授发表了引人深思的主题演讲,深入探讨了人工智能领域中蓬勃发展的世界模型,这一主题尽管缺乏明确定义,但却处于人工智能研究的前沿。
在2024年GAMES会议上,陈宝权教授发表了引人深思的主题演讲,深入探讨了人工智能领域中蓬勃发展的世界模型,这一主题尽管缺乏明确定义,但却处于人工智能研究的前沿。他的演讲《从图形计算到世界模型》强调了图形模拟与世界模型发展之间的内在联系,后者可以根据现有数据进行预测和规划。陈教授的见解尤为重要,因为它们突显了模拟在不仅生成训练数据方面的作用,还在增强人工智能模型的稳健性和泛化能力方面的作用。这次演讲对于那些对图形计算和人工智能交叉领域感兴趣的人来说是必读的,因为它揭示了模拟技术的进展,如从真实到虚拟和从虚拟到真实的转换,以及可改变优化世界模型的可微分模拟概念。如果您渴望了解如何整合数据资源、模拟和微分方法以推动人工智能的发展边界,陈教授的见解将提供宝贵的视角。- 陈宝权教授在第九届计算机图形学与混合现实研讨会上发表了题为《从图形计算到世界模型》的主旨报告。
- 世界模型是当前的热点话题,陈教授试图挖掘和展示图形计算和世界模型之间的联系。
- 世界模型的核心在于预测和规划决策的能力。
- 图形计算的仿真能力可以生成高质量、带标签的多样化训练数据,扩展数据集规模。
- 通过模拟环境进行训练可以提供环境支持,优化智能体的决策推理能力。
- 可微分模拟的重要性日益凸显,可以实现精细化的梯度回传机制,优化策略学习过程。
- 图形仿真在世界模型训练中起着核心作用,可以与真实数据资源灵活整合,推动世界模型的优化与发展。
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