多模态方面，有哪些牛组值得我们follow他们的工作？

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本文作者张天宇，就读于加拿大Mila人工智能研究所，师从图灵奖得主Yoshua Bengio教授。博士期间的主要工作聚焦于多模态、GFlowNet、多智能体强化学习、AI于气候变化的应用。目前已在ICML、ICLR、ICASSP等机器学习顶会发表论文。代表作为Large-scale Contrastive Language-Audio Pretraining with Feature Fusion and Keyword-to-Caption Augmentation (CLAP)。

想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人