中山大学人机物智能融合实验室（HCP）在AIGC及多模态大模型方面成果丰硕，在近期的AAAI2023、CVPR2023先后入选了十余篇，位列全球研究机构的第一梯队。​其中一个工作实现了用因果模型来显著提升多模态大模型在调优中的可控及泛化性——《MaskedImagesAreCounterfactualSamplesforRobustFine-tuning》。链接：https://arxiv.org/abs/2303.03052使用预训练的大规模模型在下游任务上进行微调是当前流行的深度学习范式。尤其是近期预训练语言大模型ChatGPT的出色表现，使得这套技术范式得到了广泛的认可。经过海量数据的预