人工智能領域頂級學術會議NIPS
2024最佳論文近日出爐，北京大學和字節跳動團隊一篇關於視覺自回歸模型的論文位列其中。而該文的第一作者，正是此前被字節跳動起訴索賠800萬元的前實習生田某某。
所謂自回歸模型，其原理是基於序列前麵的值（上下文）來預測生成後麵的值，如GPT等大語言模型就是典型的自回歸模型。
北京大學和字節跳動團隊這篇獲獎論文，則展示了自回歸模型在圖像生成領域的潛力。該文提出名為Visual Autoregressive Modeling（VAR，視覺自回歸模型）的新型圖像生成範式，能夠快速學習視覺分布，並具有良好的泛化能力，從而驗證了在圖像領域，VAR模型也擁有自然語言處理領域自回歸模型的擴展定律（Scaling Law）和零樣本泛化能力。
具體效果上，VAR模型的圖像生成質量、推理速度和可擴展性等性能，超越了圖像生成領域中常用的擴散模型（Diffusion Transformer）。而在VAR模型提出前，自回歸模型在圖像生成領域的表現顯著落後於擴散模型。
NIPS（神經信息處理係統大會）每年12月舉行，被視為機器學習領域最具影響力的會議之一，與ICML（國際機器學習大會）齊名。2024年的NIPS將於12月10日至12月15日在加拿大溫哥華召開。
上述獲獎論文受到外界關注，部分緣於作者身份。在字節跳動實習期間，北京大學在讀博士生田某某以第一作者發表這篇論文，但目前已陷入和字節跳動的司法糾紛。
南都11月27日報道，字節跳動起訴前實習生田某某篡改代碼攻擊公司內部模型訓練一案，已獲北京市海澱區人民法院正式受理，案由為侵權責任糾紛。字節跳動請求法院，判令田某某賠償公司侵權損失800萬元及合理支出2萬元，並公開賠禮道歉。（詳見：前實習生篡改代碼攻擊大模型訓練，字節跳動起訴索賠800萬）
談及起訴緣由，字節跳動內部人士介紹，由於田某某為在讀博士生，公司將其辭退後首先交由校方處理。但在事件處理期間，田某某多次對外否認，稱攻擊模型訓練任務的不是自己，而是別的實習生。考慮到田某某完全沒有意識到錯誤，且涉事行為已觸犯公司安全紅線，公司最終決定向法院起訴，以表明公司嚴肅態度、杜絕類似事件再次發生。
11月5日，字節跳動內部通報披露，2024年6月至7月，集團商業產品與技術部門前實習員工田某某，因對團隊資源分配不滿，通過編寫、篡改代碼等形式惡意攻擊團隊研究項目的模型訓練任務，造成資源損耗。公司已與其解除實習協議，同步陽光誠信聯盟及企業反舞弊聯盟，並同步至其就讀學校處理。
