Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

Les joies des modèles génératifs en tant que magasins de données

RÉSUMÉ

Plutôt que de considérer l'IA générative comme des agents intelligents, je soutiens qu'il est plus naturel de la considérer comme un type de stockage de données efficace, où les données et leurs contrôles computationnels (recherche, récupération, interpolation, etc.) sont co-localisés et codépendants. Tout comme la révolution Internet a été entraînée par les données, mais rendue possible par une recherche efficace, la révolution de l'IA est toujours entraînée par les données, rendue possible par l'IA générative. Dans cette présentation, je présenterai quelques résultats récents, où nous utilisons l'IA générative (principalement des modèles de diffusion) pour permettre diverses tâches visuelles, notamment l'exploration de données visuelles, la compréhension scénique contrefactuelle, la modélisation 3D en ligne et l'interpolation dans l'espace des poids du modèle." 

INTERVENANT

Alexei Efros est professeur au département EECS de l'UC Berkeley, où il fait partie du Berkeley Artificial Intelligence Research Lab (BAIR). Auparavant, il a passé une décennie au sein de la faculté du Robotics Institute de CMU. On se souvient encore de lui dans la charmante ville d'Oxford, où il a effectué un post-doctorat avec Andrew Zisserman. Entre 2007 et 2015, il a également étroitement collaboré avec l'équipe WILLOW de l'École Normale Supérieure / INRIA dans la magnifique ville de Paris. 

RECHERCHE 

L'objectif principal de ses recherches est d'utiliser de grandes quantités de données visuelles non étiquetées pour comprendre, modéliser et recréer le monde visuel qui nous entoure. Ses recherches ont principalement porté sur la vision artificielle axée sur les données, ainsi que sur sa projection sur l'infographie et la photographie computationnelle. Au cours des cinq dernières années, son laboratoire a été à l'avant-garde de la relance de l'apprentissage auto-supervisé. Ses autres centres d'intérêt comprennent la vision humaine, l'exploration de données visuelles, la robotique et les applications de la vision artificielle aux arts visuels et aux sciences humaines. 

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