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- How Far Are We From AGI [15.7]
人工知能(AI)の進化は、人間社会に大きな影響を与え、複数の分野において大きな進歩をもたらした。 しかし、AIに対する増大する要求は、AIの現在の提供の限界を強調し、人工知能(AGI)への動きを触媒している。 AGIは、人間の知能に匹敵する効率と有効性で、さまざまな現実世界のタスクを実行する能力で特徴付けられ、AI進化における最重要マイルストーンを反映している。 本稿では,AGIに近接する重要な課題と,その実現に必要な戦略について,広範な調査,議論,オリジナル視点を通じて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 16 May 2024 17:59:02 GMT)
- AGIまでの道のりへの広範なサーベイ、調査対象の論文がGitHub – ulab-uiuc/AGI-surveyに整理されておりそれぞれの構成要素の現状を振り返るうえでも参考になる。
- WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.5]
我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。 そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 27 Oct 2021 12:25:21 GMT)- 極めて大規模な画像/テキストの事前学習モデル。CLIPとの比較が興味深く、性能はCLIPを超えるとのこと。
- 「Overall, we believe that pre-training a large-scale multimodal foundation model is indeed a potential approach to achieving AGI.」や「Overall, these findings indicate that pre-training a multimodal (visual and textual) foundation model can make a giant stride towards AGI.」などAGIを意識した記載が多くこれも面白い。この研究の先にAGIが見えているんだろうか？