Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI论文 – 主张贝叶斯深度学习在现代AI中的必要性

该项目是一篇立场论文，由Theodore Papamarkou等25位学者联合发表，强调贝叶斯深度学习（BDL）在大型AI时代的关键作用。论文指出，尽管传统深度学习在大型监督任务中表现优异，但忽视了不确定性量化、主动学习及多样化数据处理等核心问题。BDL通过为深度学习模型提供概率框架，能够有效解决这些问题，尤其适用于小数据集和科学数据等复杂场景。论文在2024年国际机器学习会议（ICML）上发表，并呼吁学术界更广泛地采用贝叶斯方法。

Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI的特点:

1. 强调AI模型的不确定性量化能力
2. 支持主动学习和持续学习的动态优化
3. 兼容科学数据及非结构化多样化数据类型
4. 可与大型基础模型（如GPT、BERT）集成
5. 提供小数据集下的稳健深度学习框架
6. 促进贝叶斯方法在AI研究中的标准化应用

Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI的功能:

1. 科研人员在有限数据条件下开发可靠AI模型
2. 医疗领域处理小样本医学影像诊断
3. 金融风险预测中的不确定性建模
4. 科学实验数据（如粒子物理）的自动化分析
5. 与大型语言模型结合提升推理可解释性
6. 自动驾驶系统在边缘场景下的安全决策
7. 工业质检中的小缺陷样本检测

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