本期为TechBeat人工智能社区第579期线上Talk。
北京时间3月14日(周四)20:00，加州大学洛杉矶分校博士生—鲁盼的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “基于大型语言模型的多模态数学推理”，向大家系统地介绍了多模态的数学推理的进展和挑战。
Talk·信息
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主题：基于大型语言模型的多模态数学推理
嘉宾：加州大学洛杉矶分校 鲁盼
时间：北京时间 3月14日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
点击下方链接，即可观看视频！
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Talk·介绍
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近来，大型语言模型在很多推理任务，特别是在数学推理领域上取得了令人瞩目的表现。例如，GPT-4在初等数学推理基准GSM8K中实现了92.0%的准确率。而在多模态的数学推理领域，我们对大型语言模型和大型多模态模型的认识还不充分。本讲座将重点介绍这些模型在多模态的数学推理的进展和挑战，以及如何提出高效的算法来增强它们的推理能力。
Talk大纲
1、介绍大型语言模型在数学推理领域的最新进展和挑战
2、介绍多模态数学推理领域的代表性基准：ScienceQA、Geometry3K和TabMWP等
3、介绍增强大型语言模型推理能力的代表性算法：Chameleon、Inter-GPS和PromptPG
4、介绍最新视觉场景下的数学推理基准：Mathvista
5、总结
Talk·预习资料
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论文链接：
https://aclanthology.org/2021.acl-long.528/
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2110.13214
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2209.09513
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2209.14610.pdf
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2307.10635
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2304.09842
论文链接：
https://arxiv.org/abs/2310.02255
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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鲁盼
加州大学洛杉矶分校·博士生
鲁盼，加州大学洛杉矶分校（UCLA）在读博士生。研究方向为自然语言处理和机器推理，包括大型语言模型、数学推理和多模态学习。他在ICLR、NeurIPS、ACL、EMNLP、CVPR、AAAI和KDD等会议上发表了多篇论文。他是南加自然语言处理大会（SoCal NLP）程序主席、NeurIPS 2021-2023 MATH-AI研讨会的联合主席、以及CVPR 2024 TAVI研讨会的联合主席。他曾获得过Amazon博士奖学金、Bloomberg博士奖学金、Qualcomm博士奖学金、UCLA毕业奖学金、清华大学优秀毕业论文、徐特立校长奖学金和微软优秀实习生等荣誉。
个人主页:
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关于TechBeat人工智能社区
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