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- VR游戏《亡灵游侠：解脱》针对Quest 3发布更新
- 最新消息显示，VR游戏《亡灵游侠：解脱》已经发布了针对Quest3的更新。这款游戏是一款以冒险和解谜为主题的游戏，而Quest3作为一款先进的虚拟现实设备，为玩家提供了更加沉浸式的游戏体验。更新内容包括优化图形效果、改进控制方式以及增加新的关近年来，随着VR设备的普及，出现了许多类似Roguelike射击游戏的作品。然而，在几年前，这样的游戏并不多见，而其中一款领先者便是《亡灵游侠：解脱》（InDeath:Unchained）。最近，随着MetaQuest3的发布，游戏开发商Superbright进行了一
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- 索尼发布了一款1.3英寸4K分辨率Micro-OLED显示器ECX344A，专为VR/AR应用而设计
- 索尼半导体解决方案最近发布了一款用于VR/AR头显的1.3英寸、4K高分辨率Micro-OLED显示器ECX344A。这款显示器的样品将于2023年11月发货，定价为150,000日元（约合人民币7492元）据介绍，该产品采用了索尼半导体解决方案开发的微型化工艺和像素驱动电路技术，在1.3英寸显示屏上实现了4K分辨率。此外，Micro-OLED显示器还配备了一种新型高速驱动电路，能够以高帧率实现4K分辨率，提供更加真实流畅的画质索尼宣称，他们自创的像素排列结构不仅可以确保ECX344A具备广色域和高亮度的
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | VR/AR K分辨率 Micro-OLED 463浏览 收藏
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- 清华大学AIR张亚勤院士亮相第九届毫末AI DAY，分享智能驾驶AI大模型技术最新进展
- 生成式大模型的出现，以GPT为代表，再次推动了人工智能技术的发展，AI技术正在经历从判别式到生成式的技术范式变革。同时，引入生成式、预训练和多模态等大模型技术，也为自动驾驶技术向成熟的无人化方向提供了可能性来自全球领先的人工智能研究机构清华智能产业研究院（AIR）与国内领先的自动驾驶AI技术公司毫末智行，在对大模型的技术趋势上及应用上有着惊人的一致判断。同时，双方也已经在基于数据驱动决策优化方向上展开深入探索，共同推动全方位、多层次的产学研深度合作，加速AI技术在自动驾驶领域的落地应用。2023年10月1
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- 工作空间设计的未来：人工智能、3D演练和实时协作
- 在过去的十年里，在引入智能的人工智能工具之后，工作空间的设计已经完全改变了。早些时候，办公室布局有基于预先设计的分层工作站，忽略了工作环境。这些办公室也有过时的管理系统，依赖于手工流程，缺乏可扩展性。在这里，室内设计师很少考虑符合人体工程学的家具和灵活的工作站。然而，人体工程学的重要性使建筑师和设计师，敏锐地意识到需要密切关注工作空间设计和固定装置。虽然向更舒适的工作站的过渡已经在进行中，但疫情加速了这一过程，凸显了安全、舒适和卫生工作空间的重要性。因此，为适应上午9点到下午5点不灵活的工作时间而设计的固
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- 海尔家庭机器人的科技与场景驱动，打开清洁电器向上空间
- 清洁类机器人向上突破和发展空间再度被拓宽，主角正是海尔家庭机器人。2023年双11引爆前夕，被誉为超薄新标杆的海尔全能Space扫拖机器人，以“全球首款采用全能无刷电机、86mm超纤薄设计颠覆行业极限、以及H-BionicEyes智控系统等卓越性能，以“清洁无死角、越用越聪明”的价值主张开启全空间精细扫时代，成为今年双11清洁电器的消费风口。海尔家庭机器人中国区市场总经理刘伟向家电圈表示，全能无刷电机带来的极致超薄只是产品外观上的特点，对用户而言，更重要的是满足家庭全面清洁的需求。对于海尔而言，这款产品不
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- 亚马逊计划成立AI模型训练团队，消息称
- 【环球网科技综合报道】11月9日消息，据外媒报道，有知情人士透露，亚马逊将投资数百万美元成立AI模型训练团队训练大型语言模型（LLM），希望能与OpenAI和AlphabetAI模型展开竞争。知情人士称，该模型代号为“Olympus”，拥有2万亿个参数，可能成为目前正在训练中的最大模型之一。此外，知情人士还透露，该团队由Alexa前负责人RohitPrasad领导，直接向亚马逊CEO汇报工作。作为亚马逊通用人工智能(AI)的首席科学家，Prasad把一直在研发AlexaAI的研究人员和亚马逊科学团队组建起
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 亚马逊 团队 AI模型训练 463浏览 收藏
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- 机器人杀人事件在韩国发生，人类被视为甜椒
- 据韩联社11月8日消息，韩国一名男子被正执行操作的机械臂挤压致死，原因是机械臂认为他是一箱甜椒。涉事男子年龄在40多岁，当时正在庆尚南道一家农产品中心工作。这家工厂已经使用这个机器人将食品包装搬到托盘上大约五年了，当人手不足时，它就发挥作用。据称该男子是该机器人制造商的技术人员发生时间为7日晚上，当时一台机器人正在传输箱装甜椒，同时一名男子正在检查起重机器人的传感器。然而，这台机械臂因故障误将该男子认为是农产品货箱，并用钳子对其进行操作，将他夹起并悬空，随后将他的上半身放在传输带上。最终，他的脸和胸部被压
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- 探索人形机器人市场的巨大潜力：一个超过4000亿元的机遇
- 近期，机器人产业迎重磅政策性利好出台，工业和信息化部文件提到，人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。随着人口老龄化程度加深，劳动力人口的下降，机器替代人力将成为未来长期发展趋势。政策利好叠加需求空间巨大，机器人行情再度被引爆。目前机器人产业中，电机是其重要部件，根据德邦证券在周四报告中指出的，电机是机器人运动的“心脏”，对运动精度起决定作用。随着产业化进程的加速，电机行业预计将迎来广阔的发
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- AI PC的未来形态：杨元庆的展望
- 【2023年11月22日，北京】11月22日，"《财经》年会2024：预测与战略"在北京举办，联想集团董事长兼CEO杨元庆在年会发表《加快新IT技术创新，促进人工智能普惠》主题演讲。演讲中，他系统阐述了联想对人工智能大模型技术浪潮的洞察与业务布局，还首次完整定义了未来AIPC(人工智能电脑)所具备的五大特质。(联想集团董事长兼CEO杨元庆在《财经》年会2024发表"加快新IT技术创新、促进人工智能普惠"主题演讲)两个行业的趋势推动了人工智能个人电脑的出现杨元庆在演讲中提到，丰富多样的公共大模型为人们带来了
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- 无人机技术中的应用：计算机视觉的重要角色
- 无人机中广泛应用了计算机视觉技术这些用例使企业能够出于若干目的使用无人机。在过去的几年里，无人机在零售配送、摄像、房地产摄影和土地调查等各个领域越来越受欢迎。根据一项研究，商用无人机市场预计将在未来几年进一步增长。因此，未来无人机的应用领域只会越来越多。计算机视觉是无人机不可分割的一部分，也被称为无人驾驶飞行器(UAV)。以下是无人机中计算机视觉的一些重要用例，这些用例允许企业将无人机用于广泛的应用:1、实时物体和人物识别企业可以使用无人机进行人员识别，从而提高安全性。这个计算机视觉应用自动简化了安全分析
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 无人机 计算机视觉 463浏览 收藏
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- 未来之星：边缘侧AI的突破之旅
- 在科技的新浪潮中，边缘智能正变得越来越重要它代表着一种全新的计算范式，将人工智能或大型模型应用于接近数据源的边缘设备和传感器中，而不是依赖传统的云计算目前，边缘人工智能（AI）芯片主要应用于消费类电子设备。其中，高性能手机在消费级边缘AI芯片市场中占据了主导地位。边缘AI被嵌入到手机的主处理器（AP）中，但只有少数几家巨头公司（例如苹果、三星、华为等手机制造商以及高通、联发科和紫光展锐等手机AP供应商）掌握了将AI功能集成到AP中的能力，这使得大部分边缘AI芯片初创公司无法望其项背然而，越来越多的边缘AI
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 未来 边缘侧AI 黑马集中营 463浏览 收藏
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- AI智能写作哪个好用？推荐4款一键生成的AI写作软件
- 随着人工智能技术的不断发展，AI智能写作软件成为现代写作的新选择。这些软件利用机器学习和自然语言处理等技术，能够帮助用户生成高质量的文章、博客、新闻稿等内容。然而，在众多的AI写作软件中，有哪些国内好用的呢？下面将为大家推荐4款优秀的AI写作软件内容重写为：推荐一：人工智能的制作之爱爱制作采用了先进的自然语言处理技术和深度学习算法，能够理解用户的需求并生成高质量的文章。它可以自动生成各种类型的文章，例如营销文案、视频脚本、各种文书报告等等，帮助用户快速完成写作任务。爱制作提供了166种写作模板和样式，用户
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 好用 AI智能写作 一键生成 推荐款 463浏览 收藏
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- 探索教育的未来：人工智能如何改变学习和培训方式
- 随着科技的不断发展，在线教育和数字学习领域日益受到人们的关注。本文将详细探讨这些领域中的标准对于成功开展在线教育的重要性，并介绍具体的实施方式。让我们一起来了解吧。随着科技不断进步，数字学习和在线教育已成为热门话题。然而，当我们探寻优质在线培训时，不容忽视的是对在线学习技术标准的讨论。这些标准对于成功开展在线教育至关重要，本文将详细解析其重要性和具体实施方式。一、课件及平台选型：在线教育课程标准化标准化的在线课程具备高度可移植性，可以在多种设备和操作系统上无缝运行，以满足用户不断变化的需求。此外，该课程还
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 教育革命 463浏览 收藏
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- 验证小红书搜索团队提出的新框架对于大模型蒸馏中负样本的价值
- 大语言模型（LLMs）在推理任务上表现出色，但其黑盒属性和庞大参数量限制了其在实践中的应用。特别是在处理复杂的数学问题时，LLMs有时会出现错误的推理链。传统的研究方法仅从正样本中迁移知识，忽略了合成数据中带有错误答案的重要信息。因此，为了提高LLMs的性能和可靠性，我们需要更加全面地考虑和利用合成数据，不仅仅局限于正样本，以帮助LLMs更好地理解和推理复杂问题。这将有助于解决LLMs在实践中的挑战，推动其广泛应用。在AAAI2024上，小红书搜索算法团队提出了一个创新框架，在蒸馏大模型推理能力的过程中充
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 负样本 大模型蒸馏 463浏览 收藏
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