版权归作者所有，转载请注明出处
LWM世界大模型原理和应用实战班
【课程概述】
Large World Model（LWM）是一种先进的人工智能模型，旨在通过图像和其他数据生成3D世界。这一概念由李飞飞联合创立的空间智能AI公司World Labs提出，并得到了众多科技巨头和知名风投的支持。
LWM的核心目标是将AI模型从2D像素平面提升到完整的3D世界，赋予其与人类世界同样丰富的空间智能。这种模型能够理解和推理3D世界中的复杂结构，从而在多个领域实现创新应用。
LWM的开发不仅依赖于强大的科研背景，还得到了包括Andreessen Horowitz、Google DeepMind首席科学家Jeff Dean等在内的多位行业领袖的投资和支持。这些支持不仅为项目提供了资金保障，也增强了其在业界的影响力。
综上所述，Large World Model（LWM）代表了人工智能领域的一次重大突破，它不仅推动了技术的进步，也为未来开辟了无限的可能性。随着技术的不断成熟和应用的深入，LWM有望在更多领域发挥其独特价值，推动社会的智能化发展。因此我单位举办“LWM世界大模型原理和应用实战班”详细情况如下：
【学习目标与服务】
1. 掌握基本原理：通过本课程，学员将全面理解LWM（Large World Model）的核心技术和工作原理。这包括对Transformer架构的深入剖析，以及对RingAttention等关键技术的学习，帮助学员建立坚实的理论基础。
2. 实践应用开发：课程将指导学员如何在实际项目中应用LWM进行自然语言处理、图像生成、视频分析等任务。通过案例分析和项目实践，学员将学会如何利用LWM解决具体问题，提升AI应用的效能。
3. 探索前沿技术：课程内容将涵盖LWM在长视频理解、事实检索、长序列预测等方面的最新进展。学员将有机会了解并尝试这些前沿技术，拓宽自己的技术视野。
4. 培养创新思维：鼓励学员在学习过程中积极思考，探索LWM在不同场景下的创新应用。通过课程讨论和项目合作，学员将培养出独立思考和解决问题的能力。
5. 提升职业竞争力：掌握LWM的原理和应用技能将使学员在AI领域更具竞争力。无论是从事研发、产品还是市场相关工作，学员都将因具备这一高端技能而脱颖而出。
6. 参与开源社区：LWM作为一个开源项目，拥有活跃的开发者社区。学员将有机会加入这个社区，与其他开发者交流经验、分享成果，共同推动LWM技术的发展。
7.持续学习与成长：课程结束后，学员应保持对AI技术的关注和热情，继续学习新知识、探索新技术。通过不断学习和实践，学员将能够在AI领域取得更大的成就。
8、本课程提供线上回放以便于学员课后温习巩固；
9、搭建课后答疑服务群，提供解答辅导等技术服务；
【培训/地点】报名咨询：13932327338 13932327338@163.com
2024年11月22日——11月24日（21日报道） 厦门+线上直播
【课程大纲】
主题 知识点
一、引言与基础
1.1 引言
l 人工智能与多模态技术的概览
l LWM（大世界模型）的基本概念及其在多模态AI领域的重要性
l 当前语言模型在处理复杂长文本和视频序列时的局限性
1.2基础知识
l 初步了解Transformer模型基础
l Transformer架构详解（自注意力机制、编码器-解码器结构）
l LWM与传统Transformer的区别与联系
l 数据准备与预处理基础
1.3 LWM的诞生与发展
l LWM的研发背景、目标和动机
l LWM在理解长视频和超长文本方面的优势
二、LWM核心技术概览
2.1 LWM模型架构全面解析
l 深入剖析LWM的模型架构
l LWM的自回归特性
l LWM处理多模态数据（文本、图像、视频）的方式
2.2 Ring Attention机制及其优势
l RingAttention的实现原理和算法
l RingAttention与传统注意力机制的性能差异
2.3多模态融合策略
l 多模态融合策略原理
l 多模态融合策略分类
l 多模态融合策略优缺点
2.4 LWM训练过程与技巧分享
2.5损失函数与评估指标介绍
三、多模态融合技术
3.1多模态数据的处理流程
l 文本、图像、音频、视频等多模态数据定义
l 多模态数据的多样性、互补性和复杂性等特点
l 常见的多模态数据源及其获取方式
3.2多模态特征提取与表示
l 图像特征提取
l 文本特征提取
l 多模态特征表示
3.3 多模态融合方法与技术
l 特征级融合
l 决策级融合
l 高级融合技术
3.4多模态融合策略的应用案例
l 多模态融合在视觉问答任务中的应用
l 多模态融合在情感分析中的应用
l 多模态融合在智能医疗领域的应用
四、LWM在文本生成中的应用
4.1文本生成任务概述
l 文本生成的基本原理、应用场景及常见任务
l 文本生成过程中面临的主要挑战
4.2 LWM在文本生成中的优势与案例
l LWM在文章解析、生成及复杂文本分析中的应用案例
l 分析LWM在生成连贯、逻辑一致文本方面的优势
l LWM在文学创作、新闻报道等领域的实际应用效果
4.3 LWM进行文本续写或摘要生成
l LWM在文本续写中采用的关键技术
l LWM在文本续写方面的性能提升
l LWM在摘要生成中的关键技术
l LWM摘要生成如何提高信息获取效率、降低阅读负担
4.4评估与调优文本生成结果
l 评估标准制定
l 定量评估方法
l 定性评估方法
4.5文本生成中的伦理与偏见问题
五、LWM在图像与视频处理中的应用
5.1图像到文本、文本到图像的生成技术
l 图像到文本的生成技术
l 文本到图像的生成技术
5.2 LWM在视频理解与生成中的应用案例
l 长视频处理能力
l 多模态理解能力
l 基于文本提示的视频生成
l 视频风格迁移与编辑
l 视频摘要与预览
5.3 LWM进行图像描述生成或视频摘要制作
l LWM在图像描述生成中的应用
l LWM在视频摘要制作中的应用
5.4 LWM在图像/视频处理中的挑战与解决方案
l LWM在图像/视频处理中的挑战
l LWM在图像/视频处理中的解决方案
六、跨模态检索与问答
6.1跨模态检索技术介绍
l 跨模态检索技术概念
l 跨模态检索关键技术
l 跨模态检索技术应用场景
l 跨模态检索技术未来发展趋势
6.2基于LWM的跨模态问答系统构建
l 基于LWM的跨模态问答系统构建步骤
l 基于LWM的跨模态问答系统构建技术要点
l 基于LWM的跨模态问答系统应用前景
七、模型优化与性能提升
7.1模型剪枝与量化技术
l 模型剪枝技术
l 模型量化技术
7.2参数调优与超参数搜索
l 参数调优
l 超参数搜索
7.3分布式训练策略
l 分布式训练的基本原理
l 分布式训练的主要策略
l 分布式训练中的优化策略
八、未来展望与前沿技术
8.1 LWM及多模态技术的未来发展趋势
l LWM在多模态AI领域的潜在发展方向
l LWM在提升人类文本知识和物理世界理解能力方面的前景
8.2新兴技术如GPT-4、DALL-E 2等对LWM的启示
l 模型设计的启示
l 多模态能力的启示
l 训练策略的启示
8.3跨领域融合应用探讨
l 医疗领域的跨领域融合应用
l 法律领域的跨领域融合应用
l 教育领域的跨领域融合应用
8.4未来LWM可能的创新方向
l 深化多模态融合能力
l 提升大上下文处理能力
l 强化物理世界理解能力
l 优化训练与推理策略
l 拓展应用场景
8.5 LWM面临的调整
l LWM在模型训练、数据集获取和计算资源等方面的挑战
l 未来需要解决的技术难题和研究方向
【授课专家】
邹博，睿客邦创始人，工程学术带头人、华东建筑设计研究总院研究员、山东交通学院客座教授、南昌航空大学硕士生导师、中国软件行业协会专家委员、上海市计划生育科学研究所特聘专家、天津大学创业导师、中华中医药学会会员；领导睿客邦与全国多所高校、国企建立了AI联合实验室，完成50多个深度学习实践项目，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。
【费用标准】
线上3800元/人、线下4800元/人（课后均可获得线上回放），含上课期间专家授课费、教材资料费等，参加线下课程食宿费用自理
