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據(jù)媒體報(bào)道，因惡意攻擊字節(jié)訓(xùn)練集群，而被起訴賠償侵權(quán)損失800萬元及合理支出2萬元，并公開賠禮道歉的實(shí)習(xí)生田某某，獲得了NeurIPS 2024的最佳論文獎(jiǎng)。

其在字節(jié)跳動(dòng)商業(yè)化技術(shù)部門實(shí)習(xí)期間，與團(tuán)隊(duì)合作發(fā)表了這篇獲獎(jiǎng)?wù)撐?，該論文在NeurIPS 2024中排名第六，得分達(dá)7,8,8,8。

今年10月份，有信息稱字節(jié)大模型訓(xùn)練任務(wù)被實(shí)習(xí)生攻擊，“涉及8000多卡、損失上千萬美元”。

后字節(jié)跳動(dòng)通過官方賬號(hào)發(fā)布事實(shí)澄清，稱確有實(shí)習(xí)生發(fā)生嚴(yán)重違紀(jì)，涉事實(shí)習(xí)生已于2024年8月被公司辭退。

通報(bào)中提到，2024年6月至7月，商業(yè)產(chǎn)品與技術(shù)前實(shí)習(xí)員工田某某，因?qū)F(tuán)隊(duì)資源分配不滿，通過編寫、篡改代碼等形式惡意攻擊團(tuán)隊(duì)研究項(xiàng)目的模型訓(xùn)練任務(wù)，造成資源損耗。

這篇論文題目為《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》（視覺自回歸建模：通過Next-Scale預(yù)測(cè)生成可擴(kuò)展圖像）。

提出了一種全新的圖像生成框架VAR，首次使基于GPT風(fēng)格的自回歸模型在圖像生成任務(wù)中超越了擴(kuò)散模型，并驗(yàn)證了VAR模型的可擴(kuò)展性和零樣本泛化能力。

與傳統(tǒng)的按像素或token順序生成圖像的方法不同，VAR模型通過從低到高分辨的多尺度token圖進(jìn)行自回歸生成，每一尺度的token圖都依賴于前一尺度的結(jié)果。

此外，NeurIPS頂會(huì)以嚴(yán)格的同行評(píng)審過程而著稱，今年一共接受了15671篇論文，錄用率為25.8%，其中評(píng)審最低分2.2，最高分8.7。

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