分类目录归档：谷歌年度盘点

Google Research 2023年度盘点

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• 1 产品和技术
  • 1.1 Bard 大语言模型
  • 1.2 Google I/O 大会
  • 1.3 Imagen Editor 图像编辑
  • 1.4 Deep Aligner 口语练习
  • 1.5 Lyria 音乐生成
  • 1.6 Gemini 多模态大模型
• 2 ML/AI 研究
  • 2.1 算法提示-改善 LLMs 推理能力
  • 2.2 CodeVQA 通过编程进行视觉问答
  • 2.3 DIDACT 软件开发通用模型
  • 2.4 谷歌地图的逆强化学习
  • 2.5 CHITA 神经网络快速剪枝
  • 2.6 扩散模型的设备加速
  • 2.7 机器人相关工作
• 3 算法与优化
  • 3.1 AlphaDev 发现快排算法
  • 3.2 GST-

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Google Research 2022年度盘点 PART Ⅲ

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• 1 算法进步
  • 1.1 算法拓展：图、聚类和优化
  • 1.2 隐私和联邦学习
  • 1.3 市场算法和因果推理
  • 1.4 算法基础和理论
• 2 机器人学
  • 2.1 机器人融合LLMs能力
  • 2.2 将机器人学习转化为数据问题
• 3 自然科学
  • 3.1 使用ML解开生物学之谜
  • 3.2 量子计算与新的物理发现
• 4 健康
  • 4.1 技术伙伴关系的重要性
  • 4.2 转向移动医疗
  • 4.3 健康中的生成式ML
• 5 社区参与
  • 5.1 共同应对社会挑战
  • 5.2 培养下一代研究人员
  • 5.3 合作推进科学创新
  • 5.4 推动产品和工程创新
  • 5.5 开源数据集和工具

本文对谷歌年度盘点系列博客进行总结（在原

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Google Research 2022年度盘点 PART Ⅱ

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• 1 负责任的人工智能
  • 1.1 为什么ML落地时常表现欠佳
  • 1.2 如何更好地增强AI的责任感
  • 1.3 以人为本的AI辅助设计与创造力
  • 1.4 模型的可解释性探索
  • 1.5 促进AI责任感的产品改善
  • 1.6 增强AI责任感的数据和工具
  • 1.7 人工智能的社会效益
• 2 机器学习和计算机系统
  • 2.1 分布式机器学习系统
  • 2.2 用于机器学习的编程语言
  • 2.3 硬件加速器和机器学习
  • 2.4 机器学习用于受限搜索空间导航
  • 2.5 机器学习用于大规模生产系统
  • 2.6 人工智能与可持续发展
• 3 高效的深度学习
  • 3.1 高效架构
  • 3.2 训练效率
  • 3.3 数据效率
  • 3.4 推理效率

本

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Google Research 2022年度盘点 PART Ⅰ

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• 1 语言模型
  • 1.1 大块头有大智慧
  • 1.2 推理优化
  • 1.3 软提示学习
  • 1.4 医疗领域
  • 1.5 语言翻译
  • 1.6 大模型的涌现
• 2 计算机视觉
  • 2.1 MaxViT：多轴视觉自注意力
  • 2.2 MAXIM：多轴MLP图像处理
  • 2.3 Pix2Seq：语言模型框架用于目标检测
  • 2.4 图片转视频
  • 2.5 2D转3D
• 3 多模态模型
  • 3.1 多模态间的转换探索
  • 3.2 多模态的优越性
• 4 生成模型
  • 4.1 图像生成
  • 4.2 用户控制
  • 4.3 视频生成
  • 4.4 音频生成

本文对谷歌年度盘点系列博客进行总结（在原文的基础上进行了一定拓展）

本次盘点由于内容较多，因此

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