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。

英特尔研究院将在NeurIPS大会上展示业界领先的AI研究成果

英特尔研究院将在NeurIPS 2023大会上展示一系列富有价值、业界领先的AI创新成果。面向广大开发者、研究人员和学界人士,这一AI和计算机视觉领域的全球顶会将于12月10日至16日在美国新奥尔良市举办。

在NeurIPS 2023上,英特尔研究院将展示其最新AI研究成果,并和由创新者和思想领袖组成的多元化社区分享英特尔“让AI无处不在”的愿景。大会期间,英特尔研究院将发表31篇论文,包括12篇主会场论文和19篇研讨会论文,并在405号展台进行技术演示。这些研究的重点是针对AI在科学领域的应用研发的新模型、方法和工具,以及用于气候建模、药物发现和材料科学等AI用例的图学习、多模态生成式AI,及AI算法和优化技术。

此外,英特尔研究院还将于12月15日举办 “AI加速材料发现(AI4Mat)研讨会”,为AI研究人员和材料科学家提供平台,共同探讨如何应对AI驱动的材料发现、开发方面的挑战。

英特尔研究院将在NeurIPS大会上展示业界领先的AI研究成果

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:

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。

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。

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。

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。

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