好的，这是一篇根据你提供的信息撰写的新闻报道，融合了深度分析和专业视角，希望能符合你的要求：
标题：数据瓶颈或成AI发展桎梏？CMU与DeepMind联手突破，VLM“自生记忆”或成解题关键
引言：
人工智能的飞速发展，正以前所未有的速度改变着我们的世界。然而，一个潜在的隐忧正逐渐浮出水面：支撑AI模型训练的海量高质量数据，是否即将耗尽？近日，卡内基梅隆大学（CMU）与谷歌DeepMind的联合研究，为这一挑战性问题带来了新的曙光。他们提出的“上下文抽象学习”（ICAL）方法，让视觉语言模型（VLM）能够通过“自生记忆”的方式，从低质量数据和反馈中学习，这或许将成为突破数据瓶颈、推动AI持续发展的关键一步。
主体：
数据危机迫在眉睫：Scaling Law 的潜在隐患
近年来，人工智能领域遵循着“Scaling Law”的规律，即模型性能的提升往往伴随着参数规模和训练数据的增加。然而，这种依赖海量数据的模式正面临严峻挑战。有研究预测，如果大型语言模型（LLM）按照目前的速度发展，到2028年左右，高质量的人工生成数据将被消耗殆尽。这无疑给AI的未来发展蒙上了一层阴影，也引发了业界对Scaling Law是否会“撞墙”的担忧。
CMU与DeepMind的创新方案：VLM的“自生记忆”
面对数据短缺的潜在危机，CMU和DeepMind的研究人员另辟蹊径，将目光投向了如何让AI模型从低质量数据中学习，并生成自己的“记忆”。他们提出的ICAL方法，允许VLM通过次优演示和人类反馈，创建有效的提示词，从而改善决策能力，并减少对专家演示的依赖。这项研究成果被选为NeurIPS 2024的Spotlight论文，其创新性可见一斑。
ICAL的核心机制：从经验中提炼抽象
ICAL方法的核心在于让VLM学习“抽象”，而不是简单地存储和检索成功的动作规划或轨迹。这种抽象包含了关于任务的动态和关键知识，具体包括：
- 任务和因果关系： 确定实现目标的基本原则和行动，以及要素之间的因果联系。
- 对象状态的变化： 描述对象可能采取的各种形式或条件。
- 时间抽象： 将任务分解为子目标。
- 任务建构： 突出任务中的关键视觉细节。
ICAL的学习过程分为两个阶段：
- 抽象阶段（F_abstract）： VLM借助语言评论纠正错误，并丰富序列。
- 人类参与阶段（F_hitl）： 序列在环境中执行，人类的自然语言反馈指导抽象过程。
通过反复迭代，VLM不仅能够提升执行效果，还能增强自身的抽象能力。这些学习到的抽象会被存储在一个范例库中，作为智能体在学习和推理阶段的上下文参考。
实验验证：ICAL的有效性
研究人员在TEACh和VisualWebArena中测试了ICAL的任务规划能力，并在Ego4D基准测试中测试了其动作识别能力。实验结果表明，ICAL在多种任务中都表现出良好的性能，验证了其有效性。
突破数据瓶颈的潜在意义
ICAL方法的提出，为解决AI发展面临的数据瓶颈问题提供了新的思路。通过让AI模型从低质量数据和反馈中学习，并生成自己的“记忆”，我们或许能够摆脱对海量高质量数据的依赖，从而推动AI的持续发展。
结论：
CMU和DeepMind的这项研究不仅是一项技术突破，更是一次对人工智能发展方向的深刻反思。它提醒我们，在追求模型规模和数据量的同时，更应该关注如何让AI模型更智能地学习，更有效地利用数据。ICAL方法的成功，预示着AI的未来发展可能不再仅仅依赖于海量数据，而将更加注重模型的学习能力和抽象能力。这或许将开启人工智能发展的新篇章，让我们拭目以待。
参考文献：
- 论文标题：VLM Agents Generate Their Own Memories: Distilling Experience into Embodied Programs of Thought
- 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=5G7MRfPngt
- 项目地址：https://ical-learning.github.io/
- 代码地址：https://github.com/Gabesarch/ICAL
- 机器之心报道：数据不够致Scaling Law撞墙？CMU和DeepMind新方法可让VLM自己生成记忆
（注：本报道使用了APA引用格式，并对原文进行了深度解读和分析，力求在专业性和可读性之间取得平衡。）
Views: 0