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胡亮-类脑认知多模态大模型:连接人类大脑、AI大脑和机器人大脑的基础.pdf

上传人: 哆哆 编号:631151 2025-04-19 58页 19.83MB

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本文主要探讨了类脑认知多模态大模型的发展及其在连接人脑、AI大脑和机器人之间的作用。关键点如下: 1. 胡亮教授,同济大学计算机科学与技术学院教授、博导,入选国家海外高层次青年人才,具有丰富的科研项目经验,研究领域包括人工智能、推荐系统、数据科学等。 2. 多模态大模型崛起,2023年被称作ChatGPT元年,AI大模型的普适性和产业化程度提高,引发社会经济结构变化。 3. 大模型发展面临的问题:模型记忆与遗忘的冲突性、持续学习与遗忘的协同性、架构进化缓慢、训练成本高昂等。 4. 大脑记忆与遗忘对大模型的启发,提出机器遗忘解决问题,如精确遗忘和近似遗忘方法。 5. 受脑网络启发的持续机器学习与遗忘,实现记忆与遗忘持续协同,缓解灾难性遗忘问题。 6. 脑电信号解码与类脑多模态编码,探讨了脑电信号在视觉解码中的应用,如脑电编码模型和脑电多模态解码方法。 7. 打通大模型与机器人之间的鸿沟,实现人脑与大模型的连接,推动产学研结合。 综上,本文围绕类脑认知多模态大模型的发展及其在连接人脑、AI大脑和机器人之间的作用展开讨论,提出了大脑记忆与遗忘对大模型的启发以及持续机器学习与遗忘的解决方案,并对脑电信号解码与类脑多模态编码进行了探讨。
"类脑认知多模态大模型"如何突破现有技术限制? 大模型训练成本高昂,如何实现高效、轻量化的视觉解码模型? 脑电信号解码与类脑多模态编码在实际应用中面临哪些挑战与机遇?
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