大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。
如何基于用户的问题和当前场景的照片，生成同一场景下的第一视角的动作图像，从而更准确地指导用户执行下一步行动？
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
该论文作者来自复旦大学、中电金信及上海智能视觉计算协同创新中心团队，论文已被多媒体领域顶级国际会议 ACM MultiMedia 2024 接收，并将在该大会上进行口头报告（Oral 接收率仅 3.97%）。
现有的大模型已经能够创作令人惊叹画作，那鉴赏艺术画作岂不是信手拈来？
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
地球是平的吗？ 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来，现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是，你有没有想过，如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了，会发生什么？ 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现，他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下，非常自信地做出「地球是平的」这一判断。
如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。
最近，新加坡国立大学联合南洋理工大学和哈工深的研究人员共同提出了一个全新的视频推理框架，这也是首次大模型推理社区提出的面向视频的思维链框架（Video-of-Thought， VoT）。视频思维链VoT让视频多模态大语言模型在复杂视频的理解和推理性能上大幅提升。该工作已被ICML 2024录用为Oral paper。
在现实世界的机器学习应用中，随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化（EDG），目标是通过学习跨领域的潜在演变模式，并利用这些模式，使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而，由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限，现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到了挑战，这限制了它们对新任务的泛化和适应性。
