中山大学“梗王大模型”揭秘AI讲笑话黑科技

中山大学“梗王大模型”揭秘AI讲笑话黑科技

在人工智能领域，让机器学会讲笑话一直是个难题。最近，中山大学HCP实验室的一项研究登上了顶级计算机视觉会议CVPR，他们开发的“梗王大模型”在生成幽默内容方面取得了突破性进展。

“梗王大模型”是中山大学HCP实验室、Sea AI Lab和哈佛大学等单位联合研发的AI系统，其核心目标是让AI具备生成幽默内容的能力。研究团队发现，传统的链式思考（Chain-of-Thought，CoT）方法在处理创造性任务时表现不佳，因此他们探索了一种新的非顺序、创造性思维范式——跳跃思维（Leap-of-Thought，LoT）。

“梗王大模型”的训练数据来自日本的“大喜利”游戏。现代的“大喜利”是一种创新响应游戏，玩家需要根据提供的多模态内容（如图片、文字等）想出幽默且有创意的反应。例如，在一个“图到文”的例子中，玩家需要为一张普通拖车图片配文，使其具有幽默效果。一个典型的回答是：“快让开！我的兄弟伤得很严重”，让倾斜的车看起来像是在紧急送医。

研究团队提出了CLoT（Creative Leap-of-Thought）训练方法，包括两个阶段：

1. 关联性指令微调：通过设计生成式和判别式模板，将“大喜利”数据转换为指令微调的训练数据，使模型具备初步的创新响应能力。

2. 探索性自我调整：鼓励模型在给定的弱关联条件下产生创新回应，并通过筛选流程获得可靠的新LoT数据，进一步微调模型。

实验结果表明，“梗王大模型”在Oogiri-GO数据集上显著超越了GPT-4等先进模型。用户调查也证实了该模型生成的幽默内容更受欢迎。此外，研究团队还评估了CLoT在其他任务（如“看云猜物”和“发散思维测试”）上的泛化能力，结果显示CLoT具备较好的跨任务表现。

“梗王大模型”的成功展示了AI在娱乐、社交等领域的应用潜力。随着技术的进一步发展，我们或许能看到AI在更多场景下展现出令人惊喜的创造力。这项研究不仅推动了AI生成幽默内容的技术进步，也为多模态内容生成提供了新的思路。

中山大学HCP实验室的这项研究登上了顶级计算机视觉会议CVPR，展示了中国在AI创造力研究领域的最新成果。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的AI不仅能理解人类的幽默，还能创造出更多令人惊喜的内容。