NeurIPS'24「組合學習」Workshop，開啟征稿啦！MIT、DeepMind等大佬齊聚

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原標題：NeurIPS'24「組合學習」Workshop，開啟征稿啦！MIT、DeepMind等大佬齊聚
關鍵字：政策,報告,模型,領域,能力
文章來源：量子位
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Compositional Learning 投稿量子位 | 公眾號 QbitAINeurIPS 2024以“組合學習：觀點、方法、及展望”為主題的Workshop開啟征稿啦～
組合學習受到人類天生能夠從簡單概念理解和生成復雜思想能力的啟發，旨在賦予機器類似的理解、推理和學習能力。
通過重新組合已學到的組件，組合學習天然具備提升機器對真實動態環境中分布外樣本的泛化能力。
該優點亦促成了面向對象的學習（object-centric learning）、組合泛化（compositional generalization）、和組合推理（compositional reasoning）等領域的活躍研究，并在包括機器翻譯、跨語言遷移、語析、可控文本生成、事實知識推理、圖像字幕生成、文本到圖像生成、視覺推理、語音處理、強化學習等眾多任務中得到了廣泛應用。
盡管在這些領域已取得可觀進展，但包括大模型（LLMs）在內的現有模型的組合泛化和推理能力在真實動態環境中仍面臨嚴峻挑戰。
在組合學習面臨的諸多挑戰和全新機遇中，來自南洋理工大學、哈佛大學、麻省理工學院、Mila-Quebec人工智能研究所&H

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