8. RLHF（基于人类反馈（Human Feedback）对语言模型进行强化学习（Reinforcement Learning））不一定是AGI 的必经路径，因为RLHF是hf部分决定了上限，怎么会通往 AGI？4. 学术界大模型研究与工业界差距大，一个问题是 gpu 算力集群不够，学术界不能做pretrain，很难下决心 all in 某个研究方向，另一个问题是学术界研究不能在生产中验证。3.

目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考）：（1），如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）

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