NeurIPS'24「组合学习」Workshop，开启征稿啦！MIT、DeepMind等大佬齐聚

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原标题：NeurIPS'24「组合学习」Workshop，开启征稿啦！MIT、DeepMind等大佬齐聚
关键字：政策,报告,模型,领域,能力
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Compositional Learning 投稿量子位 | 公众号 QbitAINeurIPS 2024以“组合学习：观点、方法、及展望”为主题的Workshop开启征稿啦～
组合学习受到人类天生能够从简单概念理解和生成复杂思想能力的启发，旨在赋予机器类似的理解、推理和学习能力。
通过重新组合已学到的组件，组合学习天然具备提升机器对真实动态环境中分布外样本的泛化能力。
该优点亦促成了面向对象的学习（object-centric learning）、组合泛化（compositional generalization）、和组合推理（compositional reasoning）等领域的活跃研究，并在包括机器翻译、跨语言迁移、语义解析、可控文本生成、事实知识推理、图像字幕生成、文本到图像生成、视觉推理、语音处理、强化学习等众多任务中得到了广泛应用。
尽管在这些领域已取得可观进展，但包括大模型（LLMs）在内的现有模型的组合泛化和推理能力在真实动态环境中仍面临严峻挑战。
在组合学习面临的诸多挑战和全新机遇中，来自南洋理工大学、哈佛大学、麻省理工学院、Mila-Quebec人工智能研究所&H

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