英特尔研究院将在NeurIPS大会上展示业界领先的AI研究成果

英特尔研究院将重点展示31项研究成果，它们将推进面向未来的AI创新。具体而言，英特尔研究院此次展示的研究成果可被分为以下几类，每一项都在所在领域具有一定影响力：1.AI驱动的科学研究（AI for Science）•大脑编码模型：与得克萨斯大学奥斯汀分校研究人员联合开发的模型，有助于预测大脑反应和了解大脑多模态处理能力。•ClimateSet：与魁北克人工智能研究所（Mila）联合开发的大规模气候模型数据集，用于快速预测新的气候变化情景（climate change scenarios）的机器学习研究，并为机器学习领域革新性的气候应用奠定基础。•HoneyBee：与魁北克人工智能研究所联合开发的先进大语言模型，帮助研究人员更快地理解材料科学。2.多模态生成式AI•COCO-Counterfactuals：一项生成合成反事实（counterfactual）数据的多模态技术，可减少预训练多模态模型中不正确的统计偏差，帮助提高AI模型执行图文检索和图像识别等下游任务的性能。•LDM3D-VR：用于3D虚拟现实的潜在扩散模型（latent diffusion model），可简化AI应用中的3D视频生成功能。•CorresNeRF：利用神经辐射场（neural radiance fields）从2D图像重建场景3D表示的图像渲染方法。3.提升AI性能•Diffpack：一种用于蛋白质建模的生成式AI方法，有助于确保生成的3D结构能够反映蛋白质的真实结构特性。•InstaTune：一种在微调阶段生成超网络（super-network）的方法，可减少网络附加存储（NAS）所需的总时长和计算资源。 4.图学习•A*Net：业界领先的基于路径的知识图谱推理方法，数据集达百万级，可使数据集的扩展能力超越计算范围的限制，并提升大语言模型的准确性。•ULTRA：业界领先的知识图谱推理基础模型，以及学习通用和可迁移图谱表示及其关系的新方法。•Perfograph：一种新的基于编译器图的程序表示，可捕捉数值信息和复合数据结构，提高机器学习方法推理编程语言的能力。