剛剛，人工智能頂會 NeurIPS 公布了今年的兩篇 Best Paper，其中一篇便是字節(jié)跳動團(tuán)隊(duì)與北京大學(xué)共同提出的新成果。

原標(biāo)題：被字節(jié)索賠 800 萬實(shí)習(xí)生奪 NeurIPS 最佳論文，豆包 team 邀同屆獲獎人現(xiàn)場 chat！網(wǎng)友：字節(jié)要錢還是要人？
文章來源：AI前線
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NeurIPS 2024最佳論文：字節(jié)跳動團(tuán)隊(duì)的獲獎之路

在剛剛結(jié)束的人工智能頂會NeurIPS 2024上，字節(jié)跳動團(tuán)隊(duì)與北京大學(xué)的合作成果榮獲最佳論文，這一消息引發(fā)了AI圈內(nèi)的熱烈討論。論文的第一作者田柯宇，曾因在字節(jié)的實(shí)習(xí)期間“破壞大模型訓(xùn)練”而被公司開除，并面臨高達(dá)800萬元的賠償要求。

背景

的起因可以追溯到10月，田柯宇利用Hugging Face平臺的漏洞，向商業(yè)化模型注入破壞代碼，影響了團(tuán)隊(duì)的模型訓(xùn)練任務(wù)。字節(jié)跳動對此進(jìn)行了澄清，確認(rèn)該行為屬于嚴(yán)重，并已將相關(guān)情況上報(bào)給行業(yè)聯(lián)盟和學(xué)校。此次引發(fā)了業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。

獲獎?wù)撐牡膭?chuàng)新性

田柯宇的獲獎?wù)撐奶岢隽艘环N新的視覺自回歸建模（VAR）方法，該方法在圖像生成領(lǐng)域超越了傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型。VAR通過重新思考圖像的“排序”方式，采用多尺度的方式進(jìn)行圖像生成，顯著提高了自回歸模型的性能和推理速度。該論文在多個(gè)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，展示了自回歸模型在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的新潛力。

NeurIPS的嚴(yán)格評選標(biāo)準(zhǔn)

NeurIPS是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最具影響力的會議之一。今年共收到15671篇有效論文投稿，但錄用率僅為25.8%。田柯宇的論文被選為Oral展示，體現(xiàn)了其在研究中的重要性和創(chuàng)新性。

未來展望

隨著VAR模型的提出和發(fā)展，AI領(lǐng)域正在迎來新的紀(jì)元。這一成果不僅推動了圖像生成技術(shù)的發(fā)展，也為實(shí)現(xiàn)更高水平的通用人工智能（AGI）奠定了基礎(chǔ)。田柯宇的經(jīng)歷也引發(fā)了對學(xué)術(shù)界與企業(yè)倫理的深思，展現(xiàn)了科技進(jìn)步與個(gè)人責(zé)任之間的復(fù)雜關(guān)系。

整體而言，NeurIPS 2024的最佳論文不僅展示了前沿的研究成果，也為未來的AI發(fā)展提供了新的方向和思考。

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