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- 解决人工智能对网络虚假错误信息的影响
- 人工智能技术在美国处于领先地位，美国对人工智能虚假信息和错误信息采取了积极的防备措施。我们可以从中推断出美国在这方面的举动和行动。美国媒体对这个问题进行了广泛的讨论最近，美国总统行政命令和在英国布莱奇利公园举行的人工智能安全峰会引起了全球范围内的关注，人工智能的发展成为了热门新闻话题人工智能最近的快速崛起在许多积极方面继续改变游戏规则，尽管我们仍处于其潜力的边缘。以前难以想象的新型医疗、更安全、更清洁和更一体化的公共交通、更快速和准确的诊断以及环境突破都在当今人工智能的可信承诺之内。然而，在这场革命中，阴
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- 规模小、效率高：DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B
- 多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。例如，视频和文本具有不同的采样率最近，来自GoogleDeepMind的研究团队将多模态模型解耦成多个独立的、专门的自回归模型，根据各种模态的特征来处理输入。具体来说，该研究提出了一个名为Mirasol3B的多模态模型。Mirasol3B由时间同步的音频和视频自回归组件以及用于上下文模态的自回归组件组成。这些模态不一定在时间上对齐，但是按照顺序排列论文
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- 微软推出ML.NET 3.0版本，扩展了深度学习功能
- 根据外媒报道，微软最近发布了ML.NET3.0版本。这是微软开源的、跨平台的机器学习框架的最新版本，可以将机器学习模型集成到.NET应用程序中ML.NET 3.0在对象检测、命名实体识别和问题回答方面包含了新的深度学习功能。通过与TorchSharp和ONNX模型的集成和互操作性，支持这些深度学习场景。3.0版本还更新了与LightGBM梯度增强框架的集成。ML.NET 3.0还改进了对数据处理场景的支持，对DataFrame和新的IDataView互操作性特性进行了增强和BUG修复。数据的加载、检查、转
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 微软 机器学习 ML.NET 3.0 500浏览 收藏
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- Xbox 首席财务官谈微软游戏战略：注重 AI 辅助，借助云串流
- IT之家11月30日消息，Xbox首席财务官TimStuart日前在接受外媒TechRaptor采访时，对当下的AI行业及微软Xbox“云游戏”布局进行了讨论。需要重写的内容是：▲图片来源于微软TimStuart分享了一些AI助理游戏开发的实例，表示这可以改善游戏的开发过程，提高游戏的翻译质量并减少错误在开发者方面，你会考虑花费数百万美元在脚本上，包括如何让玩家从A点移动到B点，以及如何与NPC进行对话。AI方面也有很多创意现在，开发者只需表达“我想让玩家从A点到B点”的意图，就可以获取AI的建议。一百万
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- 应用实践：量子人工智能在现实世界中的应用和案例
- 量子人工智能的实践：现实世界的应用和用例优化问题量子计算机的一个关键优势是其比传统计算机更有效地处理优化问题的能力。物流、金融和制造业等行业每天都面临着复杂的优化挑战。量子人工智能算法可以找到最优的解决方案，例如路线优化、投资组合管理和供应链物流等问题，从而大大降低成本并提高效率药物发现和分子模拟的领域是研究新药物的发现和设计以及利用计算方法模拟分子结构和性质的过程。在药物发现方面，科学家们通过筛选化合物库、设计分子和药物碱基等方法，寻找具有治疗疾病潜力的候选药物。而分子模拟则是利用计算机模拟手段，通过建
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 人工智能 量子人工智能 500浏览 收藏
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- 对比径向基函数神经网络和BP神经网络的特点
- 径向基函数神经网络（RBF神经网络）和BP神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在工作方式和应用领域上有所不同。RBF神经网络主要通过径向基函数来进行数据映射和分类，适用于非线性问题。而BP神经网络则通过反向传播算法进行训练和学习，适用于回归和分类问题。这两种网络模型各有优势，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。一、神经元结构不同在BP神经网络中，神经元结构通常由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，隐含层则用于进行特征提取，而输出层则利用提取的特征进行分类或回归预测。每个神经元都包含一个
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- 2024年制造业：数字化全面推进
- 世界各地，尤其是制造业，似乎已经逐渐克服了大流行期间的困难和几年前的供应链中断。然而，预计到2024年，制造商将会面临新的挑战，许多挑战可以通过更广泛地应用数字技术来解决。近期行业研究集中关注制造商今年所面临的挑战，以及他们计划如何应对。根据《制造业状况报告》的一项研究发现，在2023年，制造业正面临着经济不确定性和劳动力挑战，急需采用新技术来解决这些问题。Deloitte在《2024年制造业展望》中提出了类似观点，指出制造企业将面临经济不确定性、供应链中断以及招聘熟练劳动力的挑战。不论情况如何，Delo
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- 吴恩达：多智能体协作是新关键，软件开发等任务将更高效
- 前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中表现比GPT-4要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。在软件开发领域，这些智能体展示了其独特的能力，能够高效协作，处理编程中的复杂问题，甚至进行代码自动生成。最新的技术动态显示，AI智能通在软件开发中显示出巨大的潜力。还记得Devin吗？号称世界第一个AI软件工程师的它出场就惊艳到了我们，一个智能体就能带给我们如此体验，如
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- 谷歌「诚意之作」，开源9B、27B版Gemma2，主打高效、经济！
- 性能翻倍的Gemma2，让同量级的Llama3怎么玩？AI赛道上，科技巨头们激烈角逐。前脚有GPT-4o问世，后脚就出现了Claude3.5Sonnet。如此激烈的争斗中，谷歌虽然发力较晚，但在短时间内就能有显著的能力跟进，可见其技术发展与创新的潜力。除了Gemini模型外，Gemma这一系列轻量级的SOTA开放模型似乎与我们距离更近。它基于Gemini模型相同的研究和技术构建，旨在让每个人都拥有构建AI的工具。谷歌持续扩展Gemma家族，包括CodeGemma、RecurrentGemma和PaliGe
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 谷歌 产业 Gemma 2 500浏览 收藏
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- ECCV 2024 | 新梦幻场景生成方法，高质量、视角一致、可编辑3D场景
- 数据空间研究中心是中国科学技术大学网络空间安全学院布局建设的创新型科研平台。中心于2021年9月20日正式揭牌成立，由吴曼青院士领衔、中青年教师为骨干，聚焦从数据到网络空间（FromDatatoCyberspace），以数据重构网络空间为使命，瞄准网络空间、智能感知、大数据等领域的前沿问题，探索打造一支结构合理、优势互补的科技力量，服务国家重大需求。来自中国科学技术大学数据空间研究中心、香港科技大学、香港理工大学以及奥胡斯大学的研究者们提出一种新的场景生成方法DreamScene，只需要提供场景的文本就可
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 理论 场景生成 3D 场景编辑 500浏览 收藏
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- 乘联会崔东树：中国插电混动新能源汽车占全球八成市场份额
- 11月15日，在第11届中国（广州）电池新能源产业国际高峰论坛上，乘联会秘书长崔东树表示：1.中国新能源汽车市场份额插电混动产品占全球市场的80%纯电动产品占全球市场的60%两者合计占全球市场的68%2.中国汽车产业发展展望汽车从机械工具向耐用电子消费品转变，使用周期缩短中国汽车产品在全球竞争力增强电动化发展将推动中国汽车出口大幅增长中国汽车产业发展潜力巨大3.中国汽车出口数据10月乘用车出口44.1万辆，同比增长13%，环比增长2%1-10月乘用车累计出口399.1万辆，同比增长30%10月新能源车占出
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- 12月TV面板稳中上涨 笔电面板价格可望提前持平
- 全球电视面板市场十二月供需趋于平衡，这主要得益于品牌厂商备货需求的回暖。群智咨询指出，宏观环境变化虽带来影响，但需求端积极因素和供应端按需生产的共同作用下，电视面板市场有望平稳过渡淡季。品牌采购策略已从谨慎转向稳健，淡季需求有望平稳过渡到下一轮促销备货周期。北美市场关税政策调整促使品牌加快备货，中国市场“以旧换新”政策延续的可能性也提升了中国品牌的需求。因此，短期内电视面板需求好于预期。供应方面，头部面板厂商在需求回暖的推动下，更加坚定控产稳价的策略，产能调整趋缓，面板库存有望持续下降至健康水平。Tren
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- 遗憾不？原来百度2017年就研究过Scaling Law，连Anthropic CEO灵感都来自百度
- 原来早在2017年，百度就进行过ScalingLaw的相关研究，并且通过实证研究验证了深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长而呈现出可预测的幂律scaling关系。只是，他们当时用的是LSTM，而非Transformer，也没有将相关发现命名为「ScalingLaw」。在追求AGI的道路上，ScalingLaw是绕不开的一环。如果ScalingLaw撞到了天花板，扩大模型规模，增加算力不能大幅提升模型的能力，那么就需要探索新的架构创新、算法优化或跨领域的技术突破。作为一个学术概念，Scali
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- 大连理工大学首获人工智能领域国家自然科学基金重大项目
- 大连理工大学在人工智能和工业软件领域取得重大突破！近日，国家自然科学基金委公布2024年度重大项目资助名单，大连理工大学斩获两项殊荣。罗钟铉教授团队牵头的“恶劣海洋环境下的具身智能系统精准感知与交互协同”项目，获得1488万元资助。这是大连理工大学在人工智能领域的首个国家自然科学基金重大项目，标志着学校在该领域基础研究取得显著进展。该项目联合国内多家科研机构，致力于攻克恶劣海洋环境下智能系统自主作业的难题，研发具有主动学习和自我进化能力的具身智能系统，推动我国海洋科技发展，提升海洋资源开发利用和保护能力，
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- 商汤徐立：未来核心战略在于无缝集成基础设施、人工智能模型和应用
- 恰逢商汤科技十周年庆典，“2024商汤十周年国际论坛：迈向AI2.0共融新时代”在香港科学园成功举办。来自全球的行业领袖、政府代表、AI专家共聚于此，共同探讨AI行业的未来。活动上，商汤科技董事长兼首席执行官徐立表示，当下正处在AGI的转折点，在人工智能2.0时代，商汤的核心战略是无缝集成数字基础设施、人工智能模型和应用，集团将以此为基础，推动新一轮创新。商汤科技董事长兼首席执行官徐立博士这意味着商汤未来的目标是成为全面了解人工智能模型的领先基础设施提供商，同时也是以最有效的方式利用最佳基础设施的人工智能
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