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复旦大学计算机专业博士王晓梅认为,多模态大模型的应用极其广泛。她以多模态大模型在工业中的应用为例,在工业领域中,传统的表面缺陷检测模型一般是人工对采集数据进行标注,然后进行训练和推理,通过不断增加人工标注数据来微调模型逐步提升性能。而多模态大模型可以显著提高数据标注的效率,通过自动生成多数模态数据来提高模型的准确性,缓解长尾分布对模型的负面影响。

牛津大学DeepMind人工智能教授Michael Bronstein带来了关于“几何深度学习——从欧几里得到药物设计”的主题演讲。他表示,从数学的角度出发,通过对称性揭示深度学习的几何统一,从而引入“几何深度学习”数学框架,可以将其应用到生物学、医学和药物设计等新领域。他进一步提出,可以通过几何深度学习和图神经网络等方法,协助人类赋能药物开发。

由此,Manuel Blum提出意识图灵机不仅是对意识本质的探索,更是对未来人工智能尤其是通用人工智能(AGI)发展路径的启示,将为AGI领域的技术创新与突破开辟新的道路。

论坛上,图灵奖获得者、美国三院院士Manuel Blum带来了他在意识图灵机领域的最新研究成果。Manuel Blum介绍,意识的本质能够且应当通过经典确定性物理学的框架来阐释,意识图灵机类似一个做上行数的竞赛,所有的信息像竞技比赛一样,经过层层比赛达到最顶端,最后成功攀顶的信息就会被向下“广播”,这一过程正是意识图灵机运作的核心所在。

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Manuel Blum表示,在这一体系中,每一条信息都承载着各自的权重,这些权重不仅客观存在,而且严格遵循比例原则,确保了信息在上升过程中的公平性与效率性。这种机制赋予了意识图灵机的灵活性与适应性,每一个处理器无论身处何位,都能以最优化的模式持续向上攀升。


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