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- 未来数实共生之遇见巽风元宇宙主题日，在杭州上城举办
- 杭州上城举办了巽风元宇宙主题日的灯光秀，主办方提供了图片8月9日，中新网浙江新闻报道，AR科技秀和音乐喷泉相得益彰，为观众带来了一场令人眼花缭乱的视听盛宴；数字烟花点亮了钱江夜景，为杭州这座数字经济之城增添了一抹亮色；数字孪生技术则通过复制现实场景，为用户打造了线上沉浸式体验。在8月8日晚上举行的“遇上未来数实共生”巽风元宇宙主题日活动中，展现了“数实共生”之美杭州上城举办了巽风元宇宙主题日的灯光秀，主办方提供了图片杭州上城举办了巽风元宇宙主题日的灯光秀，主办方提供了图片上城区发布了一系列支持政策，旨在推
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- 电子竞技员、人工智能训练师…… 热门产业催生新职业
- 民宿管家、易货师、带货主播、电子竞技员、人工智能训练师……随着社会经济发展、科学技术进步以及产业结构调整，国内出现了各类经济新业态，一批新颖且多样化的新职业如雨后春笋般涌现。近日，人民数据研究院发布《新青年新机遇——新职业发展趋势白皮书》，聚焦新职业这一关键词，综合运用大数据、人工智能等技术，观察当前我国新职业发展的新趋势，并指出新职业成长过程中暴露出的痛点与难点。新职业从业规模扩张职场人士有意“跨领域”尝试新职业的定义包括两个层面。广义来说，一切伴随新技术、新业态出现而诞生的新型职业都可以视为新职业。狭
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- 网易云音乐内测上线“私人DJ” 打造AI推荐音乐助手
- 【环球网科技综合报道】7月17日消息，据了解，网易云音乐目前已内测上线“私人DJ”功能，该功能基于歌曲推荐算法的升级，实现了推荐歌曲的智能讲解服务。“私人DJ”将被打造成用户探索音乐世界的智能助手，在传统音乐栏目的基础上，升级了个性化能力，在基于用户偏好个性化推荐歌曲的同时，也为用户讲解音乐，讲解内容包括推荐理由、歌曲解读、音乐百科等丰富内容，让用户能听懂好音乐。据了解，“私人DJ”从五月起开始面向部分用户内测，内测用户点击私人漫游播放器中部按钮即可开启或关闭“私人DJ”功能。此前，网易云音乐先后推出每日
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- 从医疗康复外骨骼到通用人形机器人，傅利叶智能推动核心技术升级
- 从早稻田大学1972年研发的WABOT，到特斯拉2022年首秀的Optimus，人类科学家对人形机器人的研发已经走过半个世纪。如今，在浦东张江，一个酷似人体骨骼的机器人，正迈着敏捷的步伐大步流星地行走，这便是傅利叶最新发布的通用人形机器人GR-1。经过多层技术叠加后，未来五至十年内，这款人形机器人有望真正走入家庭。7月12日，傅利叶智能通用机器人战略发布会在张江机器人谷内举行，正式宣布傅利叶智能从侧重专用的康复机器人转向搭建通用机器人技术平台。拥有优越的运动能力与人协同应用场景潜能巨大高高的个子，苗条的身
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人形机器人 外骨骼 傅利叶智能 468浏览 收藏
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- 送餐机器人 自带“红绿灯”
- 普渡科技配送机器人。深圳商报记者涂竞玉文/图每到就餐高峰期，餐厅就存在人流量大、环境极具复杂性和不确定性等难题，对送餐机器人的通过性和灵活度有着较高要求。这个问题也成为商用机器人行业一直面临的“卡脖子”难题，导致现有送餐机器人渗透率仍然较低。为了优化机器人在餐厅高峰期的顾客体验和通行效率，深圳市普渡科技有限公司首创了机器人动态实时激光交互系统，为建立室内机器人与行人路权调度规则进行了探索。商用机器人带来全新消费体验商用机器人通常由传感器、电子控制系统、执行器、计算设备等部件组成。伴随着AI技术的发展、核心
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- 轻量级视觉网络新主干：高效的傅里叶算子Token混合器
- 1.背景这些年来，Transformer、Large-kernelCNN和MLP这三种视觉主干网络在广泛的计算机视觉任务中取得了巨大的成功，这主要归功于它们在全局范围内高效地融合信息的能力Transformer、CNN和MLP是当前三种主流的神经网络，它们分别采用不同的方式来实现全局范围的Token融合。在Transformer网络中，自注意力机制利用查询-键对的相关性作为Token融合的权重。CNN通过扩大卷积核的尺寸来实现与Transformer相似的性能。而MLP则通过全连接在所有令牌之间实现另一种
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- 我国人工智能算力已形成四大核心区域领先发展局面
- 央视网消息：2023年中国国际服务贸易交易会将于9月2日在北京开幕。服贸会先导活动通用人工智能算力论坛昨天（8月28日）在北京首钢园举行，多项人工智能领域新成果发布。本次论坛以“智见·共创算力新时代”为主题，“面壁智能大模型”“中国法研法律服务大模型”和《中国人工智能算力发展研究报告（2022—2023）》等多项人工智能新成果发布。发布成果显示，我国人工智能算力已呈现出京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝双城经济圈四大核心区域领先发展格局。根据报告，近五年我国的算力总规模年均增速达到近30%。与会嘉宾认为，
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能算力 核心区域 领先发展 468浏览 收藏
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- 训练大模型缺少高质量数据？我们找到了一种新的解决方案
- 数据，作为决定机器学习模型性能的三大要素之一，正在成为制约大模型发展的瓶颈。正所谓「Garbagein,garbageout」[1]，无论你的算法多么优秀，你的计算资源多么强大，模型的质量都直接取决于你用来训练模型的数据。随着各种开源大模型的涌现，数据的重要性进一步凸显，尤其是高质量的行业数据。彭博社基于开源的GPT-3框架打造金融大模型BloombergGPT，证明了基于开源的大模型框架开发垂直行业大模型的可行性。事实上，面向垂直行业构建或定制闭源的轻量化大模型，也正是国内多数大模型创业公司所选择的路径
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- 破解无人机禁飞限高程序？这事儿不允许！
- 随着技术发展，我国民用无人机产业发展迅猛，在农业、城市管理、抢险救灾等领域发挥了重要作用。与此同时，我们经常可以看到民用无人机飞行不规范的现象，这可能会干扰正常的航空飞行秩序，对国家安全和公共秩序造成危害，也有可能侵犯公民个人隐私等风险近年来，国家逐渐完善无人机安全管理制度，对无人机安全飞行进行了规范。近日重写后的内容是：南昌市高新区公安分局网络安全大队成功破获了一起无人机系统的破解案件禁飞限飞限高程序案件的内容需要进行改写最近，江西南昌高新公安分局网安大队接到一条线索：有人在某电商平台上疑似提供远程破解
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 无人机 破解 禁飞限高 468浏览 收藏
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- 无人机照亮夜空 宁波北仑送上800份节日祝福
- 宁波北仑在12月29日晚上呈现了一场绚丽多彩的夜空景观。晚上7点，随着音乐的声音响起，800架无人机编队从中心广场慢慢升空。高空中出现了多组巨大的光影秀，将北仑山灯塔、梅山红桥、港口博物馆等地标建筑展现在天空中，展示了北仑独特的魅力和文化底蕴。这一壮观的场景吸引了全城人民的目光，共同迎接新的一年的到来。摄影师林思谕记录下了这个表演的现场瞬间。当夜幕降临，无人机以光作笔，在空中绘出了巨大的字母：“潮涌东方看北仑”。这一震撼的场景引发了现场观众的欢呼声，他们纷纷拿出手机，定格下这一刻的壮丽景象。摄影师林思谕记
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- 国内人工智能领域目前呈现怎样的发展趋势？
- 近年来，在市场以及相关政策的推动下，国内人工智能领域在诸多重要技术上都有所突破。不论是算力、算法还是数据源的优质度，相较于过往都得到了较为长足的发展。在市场逐步扩张的大背景下，国内人工智能领域目前呈现出怎样的发展趋势呢？AI+医疗：AI技术落到应用层面时需要进行诸多调整，而在偏向服务性质的行业当中，它本身有着较为不错的相性。在借助大数据与云计算所提供的帮助后，我国的AI研发在医疗领域得在短时间内得到应用。在对医学影像、医学知识等多种数据进行学习后，AI已经初步具有诊断某些疾病的能力。另一方面，在于医疗监测
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- 当LLM学会左右互搏，基础模型或将迎来集体进化
- 金庸武侠小说中有一门武学绝技：左右互搏；乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功，初期想法在于左手与右手打架，以自娱自乐。而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。进入现今的大模型（LLM）时代，研究者发现了左右互搏的精妙用法。最近，加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种名为SPIN（Self-PlayFine-Tuning）的新方法。这种方法能够在不使用额外的微调数据的情况下，仅通过自我博弈来大幅提升LLM的能力。顾全全教授表示：“授之
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- Adobe终止以200亿美元收购Figma的计划：监管难题难以解决
- 「收购可以，请出售核心业务。」在2022年9月，行业巨头Adobe宣布以高达200亿美元的价格收购知名的UI和UX设计工具套件制造商Figma。一经消息传出，设计圈迅速对此作出了大量负面反应设计师们最担心的似乎是Adobe会毁掉甚至终止Figma的产品。还有人推测Adobe会以半途而废的方式将Figma的产品想法集成到Adobe自己的产品中。毕竟，Figma提供高级功能，允许整个团队从任何设备跨平台协同工作，是Adobe的UX/UI设计应用程序AdobeXD的最强竞争对手之一。现在，这场价值200亿美元的
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | Adobe 产业 Figma 468浏览 收藏
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- CVPR 2024 | 基于MoE的通用图像融合模型，添加2.8%参数完成多项任务
- AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.12494代码链接：https://github.com/YangSun22/TC-MoA论文题目：Task-Custo
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