2022 年在此起彼伏的咳嗽声中接近尾声，这一年，AIGC 成为人工智能领域最大黑马，ScienceAI 有了更多实际落地的应用，这一年我们经历了各大厂商缩减预算、裁撤员工，也体验了绝处逢生的技术狂欢……
今天，我们将通过这篇文章，与各位同行共同回顾 2022 年那些人工智能领域具有突破性意义的研发成果。
data2vec
语音、视觉及文本自监督学习的通用框架
发布机构：Meta AI
发布时间：2022 年 1 月
项目地址：fairseq/examples/data2vec at main · facebookresearch/fairseq · GitHub
data2vec 是一个大一统的多模态自监督学习模型，可以以较高的性能处理图像、文本、语音等任务。
12 月 16 日 data2vec 2.0 发布，与现有的计算机视觉自监督算法相比，相同精度下速度快了 16 倍。
data2vec 2.0 原理简介
AlphaCode
竞赛级别代码生成 AI
发布机构：DeepMind
发布时间：2022 年 2 月
项目地址：https://github.com/deepmind/code_contests
AlphaCode 借助大型语言模型，依据问题的语言描述构建代码。在 Codeforces 挑战赛中，AlphaCode 击败了 46% 的参赛者。该研究不仅登上了 Science 封面，还被该杂志评入年度十大科学突破。
AlphaCode 概览
Dall·E 2
文本到图像的生成工具
发布机构：OpenAI
发布时间：2022 年 4 月
项目地址：https://openai.com/dall-e-2/
Dall·E 2 依据文本描述，可以创建更加具有现实主义色彩的艺术图像。与 OpenAI 2021 年发布的 Dall·E 相比，Dall·E 2 可以生成更真实、更准确的图像，且分辨率提高了 4 倍。
An astronaut riding a horse in a photorealistic style
Dall·E 2 生成的图像示例
Gato
全能型智能体
发布机构：DeepMind
发布时间：2022 年 5 月
项目地址：https://www.deepmind.com/blog/a-generalist-agent
Gato 是一个全能型智能体，可以玩雅达利游戏、对图像进行描述、聊天以及根据上下文决定输出文本、关节扭力或其他 token。
这种通用模型解决所有任务类似人工智能，最终或超过特定于专门领域的模型。
ESM Fold
蛋白质结构预测模型
发布机构：Meta AI
发布时间：2022 年 7 月
项目地址：https://github.com/facebookresearch/esm
ESM Fold 是一个预测蛋白质序列的模型，能够直接进行高准确度、端对端、原子层级结构预测。它仅使用单个输入序列，只需查看单个蛋白质序列，这极大加快了推理速度。
用 ESM Fold 进行单序列结构预测
Make-A-Video
依据文本生成视频的 AI 系统
发布机构：MetaAI
发布时间：2022 年 9 月
项目地址：https://makeavideo.studio/
Make-A-Video 是一个文本-视频生成模型，它通过带有文字描述的图像，来学习常用的描述方式，同时使用无标签视频，了解和学习移动方式。
Make-A-Video 生成的视频风格多样，对文本还原度高，是生成短视频方面的 SOTA 模型。
依据文本描述生成视频的部分示例
AlphaTensor
改进矩阵乘法，提升计算速度
发布机构：DeepMind
发布时间：2022 年 10 月
项目地址：https://github.com/deepmind/alphatensor
AlphaTensor 改进了目前最优的 4*4 矩阵乘法，并且进一步提升了其他 70 余种不同大小矩阵乘法计算速度。该成果登上了 Nature 封面，被 Scinece 杂志评入年度十大科学突破。
AlphaTensor 架构一览
Magic 3D
text-to-3D content 创建工具
发布机构：NVIDIA
发布时间：2022 年 11 月
项目地址：https://deepimagination.cc/Magic3D/
NVIDIA 入局 AIGC，凭文字描述就可生成 3D Mesh 模型。它结合 image conditioning 技术以及基于文本提示的编辑方法，提供了一个控制 3D 合成的新思路，使得创建高质量 3D Mesh 模型成为可能。
Magic 3D 通过两个阶段创建 text-to-3D content
ChatGPT
超级对话模型
发布机构：OpenAI
发布时间：2022 年 11 月
项目地址：https://openai.com/blog/chatgpt/
ChatGPT 的训练使用了 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)，与 InstructGPT 使用的方法相同，仅在数据收集设置上有细微差别。
ChatGPT 可以像人类一样聊天交流，完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译及代码等任务。自上线以来，引起了海内外无数开发者的争相试用和热烈讨论，堪称 2022 年开发人员参与度最高的技术项目。
ChatGPT 训练过程概览
Point·E
依据文本描述生成 3D 点云
发布机构：OpenAI
发布时间：2022 年 12 月
项目地址：https://github.com/openai/point-e
用 Point·E 依据文本提示生成 3D 点云的过程分为三个步骤：
1、依据文本提示，生成一个合成视图 (synthetic view)
2、依据合成视图，生成 coarse point cloud (1024 point)
3、基于低分辨率点云和合成视图，生成 fine point cloud (4096 Point)
利用 Point·E 单卡 1 分钟生成 3D 点云，text-to 3D 告别高算力消耗时代。
冬去春来，畅想 2023
2022 即将画上句点，2023 注定是充满未知的一年，AIGC 领域会有哪些新成果？ScienceAI 将如何应对基础科学与 AI 交叉带来的挑战？芯片研发、国产操作系统，又会产生哪些新突破？
你对 2023 年人工智能领域的技术和应用有哪些预判，欢迎留言交流讨论~
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/3848.html
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