Yann LeCun:生成模型不适合处理视频,AI得在抽象空间中进行预测
Yann LeCun:生成模型不适合处理视频,AI得在抽象空间中进行预测在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被问到了这个问题。他认为,虽然这个问题还没有明确的答案,但适合用来处理视频的模型并不是我们现在大范围应用的生成模型。而且新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测,而不是在像素空间中。
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在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被问到了这个问题。他认为,虽然这个问题还没有明确的答案,但适合用来处理视频的模型并不是我们现在大范围应用的生成模型。而且新的模型应该学会在抽象的表征空间中预测,而不是在像素空间中。
人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息,但机器人和 VR 头社等设备却往往没有这样的「配置」,往往只能靠单个摄像头或单张图像来估计深度。这个任务也被称为单目深度估计(MDE)。
状态空间模型(SSM)是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术,其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色,成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。
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