本周论文包括李德毅院士前瞻性观点论文：《认知物理学 —— 薛定谔、图灵和维纳的启示和超越》；AI 从零开始学会玩《我的世界》，DeepMind AI 通用化取得突破。
目录：
1. STAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing2. Cell-type-specific prediction of 3D chromatin organization enables high-throughput in silico genetic screening3. Cognitive Physics - The Enlightenment by Schrödinger, Turing, Wiener and Beyond4. Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models5. Mastering Diverse Domains through World Models6. ParkPredict+: Multimodal Intent and Motion Prediction for Vehicles in Parking Lots with CNN and Transformer7. ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders8. ArXiv Weekly Radiostation：NLP、CV、ML 更多精选论文（附音频）
论文 1：STAR: SQL Guided Pre-Training for Context-dependent Text-to-SQL Parsing
- 作者：Zefeng Cai
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.11888.pdf
摘要：近期，阿里巴巴达摩院联合中国科学院深圳先进技术研究院提出面向多轮 Text-to-SQL 语义解析的 SQL 查询语句导向型预训练模型 STAR。截至目前，STAR 已连续 10 个月占据 SParC 和 CoSQL 两大榜单的第一名。论文已被自然语言处理领域国际会议 EMNLP 2022 Findings 接收。如下为一个上下文依赖的多轮 Text-to-SQL 解析例子。
推荐：登顶对话式语义解析国际权威榜单 SParC 和 CoSQL，全新多轮对话表格知识预训练模型 STAR 解读。
论文 2：Cell-type-specific prediction of 3D chromatin organization enables high-throughput in silico genetic screening
- 作者：Jimin Tan 等
- 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41587-022-01612-8
摘要：本文首先提出了新型多模态机器学习模型 C.Origami 来预测特定细胞类型的染色质构象，并基于遗传筛选的原理提出了全新的高通量计算遗传筛选 (in silico genetic screening, ISGS) 方法。C.Origami 模型分为三个部分，处理并压缩 DNA 及基因组信息的编码器，Transformer 中间层和输出 Hi-C 解码器。
推荐：Nature 子刊 | 谭济民、夏波等提出基因组构象预测模型及高通量计算遗传筛选方法。
论文 3：Cognitive Physics - The Enlightenment by Schrödinger, Turing, Wiener and Beyond
- 作者：DEYI LI
- 论文地址：https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0009
摘要：2023 年 1 月 3 日，著名人工智能学家，中国工程院院士、欧亚科学院院士，中国人工智能学会名誉理事长李德毅在 Science 伙伴期刊 Intelligent Computing 发表前瞻性观点论文《认知物理学 —— 薛定谔、图灵和维纳的启示和超越》。论文回顾了 20 世纪上半叶，控制论之父维纳（1894-1964）、量子力学之父薛定谔（1887-1961）和人工智能之父图灵（1912-1954）三位杰出学者为人类留下的五篇经典之作，并受其启发，展望未来以负熵为生、可交互、会学习、自成长的智能机器，为今后机器智能的发展奠定了基础和方向。下图为可交互、会学习、自成长的机器运行流程。
推荐：李德毅院士前瞻性观点论文：《认知物理学 —— 薛定谔、图灵和维纳的启示和超越》。
论文 4：Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models
- 作者：Tiffany H. Kung 等
- 论文地址：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.12.19.22283643v2
摘要：ChatGPT 自发布以来一直受到关注，被认为是当前最强大的语言模型之一。它的文本生成能力已经不输人类，甚至有机器学习顶会为此明令禁止研究者使用 ChatGPT 编写论文。
但是近期有一篇论文居然在作者一栏明确署名 ChatGPT，这是怎么回事？这篇论文是发表在医学研究论文平台 medRxiv 上的《Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models》，ChatGPT 是论文的第三作者。
推荐：一位论文作者火了，ChatGPT 等大型语言模型何时能成为论文合著者？
论文 5：Mastering Diverse Domains through World Models
- 作者：Danijar Hafner 等
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.04104v1
摘要：通用智能需要解决多个领域的任务。人们认为强化学习算法具有这种潜力，但它一直受到为新任务调整所需资源和知识的阻碍。在 DeepMind 的一项新研究中，研究人员展示了基于世界模型的通用可扩展的算法 DreamerV3，它在具有固定超参数的广泛领域中优于以前的方法。
DreamerV3 符合的领域包括连续和离散动作、视觉和低维输入、2D 和 3D 世界、不同的数据量、奖励频率和奖励等级。值得一提的是，DreamerV3 是第一个在没有人类数据或主动教育的情况下从零开始在《我的世界》（Minecraft）中收集钻石的算法。研究人员表示，这样的通用算法可以使强化学习得到广泛应用，并有望扩展到硬决策问题。
推荐：AI 从零开始学会玩《我的世界》，DeepMind AI 通用化取得突破。
论文 6：ParkPredict+: Multimodal Intent and Motion Prediction for Vehicles in Parking Lots with CNN and Transformer
- 作者：Xu Shen 等
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2204.10777
摘要：Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模仿学习等。
推荐：伯克利开源首个泊车场景下的高清数据集和预测模型，支持目标识别、轨迹预测。
论文 7：ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
- 作者：Sanghyun Woo 等
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.00808v1.pdf
摘要：来自 KAIST、Meta、纽约大学的研究者（包括 ConvNeXt 一作刘壮、ResNeXt 一作谢赛宁）提出在同一框架下共同设计网络架构和掩码自编码器，这样做的目的是使基于掩码的自监督学习能够适用于 ConvNeXt 模型，并获得可与 transformer 媲美的结果。
推荐：ConvNeXt V2 来了，仅用最简单的卷积架构，性能不输 Transformer。
