面向具身智能的下一代基础模型 | AIRS in the AIR预告

Original AIRS 深圳市人工智能与机器人研究院

2024-09-15

09月10日 14:00-15:00

第 75 期

具身智能系列讲座（九）

面向具身智能的下一代基础模型

具身智能是一种全新的人工智能理念，它区别于传统人工智能的观念，主张智能的产生不仅依赖互联网数据、算法和算力，还需要通过机器人设备与现实世界的互动、并获取物理世界的数据来训练实现。具身智能研究跨越了机器人学、人工智能、认知科学及神经科学等多个学科，旨在深化对智能本质的理解。

AIRS in the AIR推出具身智能系列讲座，旨在汇集相关领域顶尖学者专家，探讨具身智能带来的新机遇，解决其面临的技术与应用挑战，并将智能机器人应用推向家庭、工业、医疗和探索等多个领域，促进人机交互的自然化和任务执行的效率化。

系列讲座第九期，AIRS具身智能中心研究员王凡将分享团队在General-Purpose In-Context Learning方面的工作，该方法为开发面向具身智能的通用基础模型提供了潜在的新途径。

执行主席

刘少山

AIRS具身智能中心主任

报告嘉宾

王凡

AIRS具身智能中心研究员

王凡当前在AIRS具身智能中心任研究员。他曾任百度杰出架构师，硕士毕业于CU-Boulder，本科毕业于中国科学技术大学。王凡主要研究领域和研究兴趣包括端到端机器人模型，自然语言大模型，AI for Science等。王凡在Nature Machine Intelligence等顶刊和顶会上发表超过30篇Paper，在生成式大语言模型，生物分子表征大模型，Human-In-The-Loop强化学习，元学习等领域发表过大量前沿论文，并获得包括吴文俊人工智能科技进步奖特等奖等荣誉。

报告介绍

报告主题：Towards The Next Generation Foundation Model for Embodied AI

报告嘉宾：王凡

Building Generalized Foundation Model for Embodied AI (EAI) is a significant challenge. It necessitates not only comprehending the world through multi-modal sensors but also the capacity to adapt to novel tasks, environments, and hardware configurations through continual interaction with the world. Large-scale generative models exhibit the potential for learning-to-learn, enabling them to generalize to new tasks and acquire new skills without parameter tuning. Based on it, General-Purpose In-Context Learning (GPICL) offers a promising approach to addressing diverse tasks and hardware configurations using a single foundational model. Furthermore, it has been observed that the extent of generalization is not solely reliant on parameter scale but is more significantly influenced by the diversity of data sets, the length of context, and the size of memory states. Those insights suggests potential new pathways for developing a generalized foundation model for EAI.

活动时间

2024年09月10日 14:00 - 15:00

活动地点

深圳市人工智能与机器人研究院

参与方式

仅限AIRS院内交流

AIRS in the AIR 为 AIRS 重磅推出的系列活动，与您一起探索人工智能与机器人领域的前沿技术、产业应用、发展趋势。2022年举办至今，已邀请百余位国内外嘉宾，吸引了超40万人次参与。

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