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- 用7500条轨迹数据训练，CMU、Meta让机器人达到全能的厅堂与厨房水平
- 仅仅通过使用7500条轨迹数据进行训练，这个机器人可以展示出12种不同的操作技能，在38个任务中，不仅仅限于拾取和推动，还包括关节对象操纵和物体重新定位。而且，这些技能还可以应用于数百个不同的未知情境，包括未知物体、未知任务，甚至完全未知的厨房环境。这样的机器人真的很酷吧！数十年来，创造一个能够在不同环境中操纵任意物体的机器人一直是一个遥不可及的目标。其中一个原因是缺乏多样化的机器人数据集，无法训练这样的智能体，同时也缺乏能够生成此类数据集的通用智能体为了克服这个难题，来自卡内基梅隆大学和MetaAI的作
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器人 训练 461浏览 收藏
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- 以人工智能为支点：释放现代信息管理的力量
- 在信息的海洋中，找到有价值的见解是至关重要的。现代信息管理已成为关键推动因素，它将先进技术和创新的云策略相结合，以连接数据、保护知识和应用智能。而这一转型的核心是人工智能(AI)，它在分析数据和推动自动化以成功运营企业方面发挥着关键作用人工智能在现代信息管理中的重要性人工智能已经成为信息管理领域的游戏规则改变者，因为它能够以无与伦比的速度处理大量数据，并识别人类可能错过的模式。它利用机器学习算法从历史数据中学习并做出预测，使企业能够更有信心地做出数据驱动的决策。通过将人工智能纳入其信息管理策略，组织可以利
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- 元学习中的模型选择问题
- 元学习中的模型选择问题，需要具体代码示例元学习是一种机器学习的方法，它的目标是通过学习来改善学习本身的能力。在元学习中的一个重要问题是模型选择，即如何自动选择最适合特定任务的学习算法或模型。在传统的机器学习中，模型选择通常是由人工经验和领域知识来决定的。这种方法有时效率低下，并且可能无法充分利用大量的数据和模型。因此，元学习的出现为模型选择问题提供了一种全新
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 编程关键词 (programming keywords) 元学习 (meta-learning) 模型选择 (model selection) 461浏览 收藏
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- 马斯克的X计划要求新用户每年支付1美元才能发帖，但并非机器人
- IT之家于10月18日发布消息，社交网络X（原名Twitter）今天宣布正在测试一个名为“不是机器人（NotABot）”的计划。该计划要求新的未经验证的用户在X上发帖之前支付每年1美元的费用目前，"不是机器人"计划正在新西兰和菲律宾进行测试，仅针对新用户。X的官方支持账号表示，现有用户不会受到这次测试的影响X声称，收取用户每年1美元的费用旨在“减少垃圾信息、对X平台的操纵和机器人活动”，订阅功能已经“被证明是大规模解决这些问题的主要方案”我们制定了这一新计划的目的是为了防止机器人和垃圾邮件发送者试图操纵平
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 马斯克 X测试 发帖费用 461浏览 收藏
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- 改变建筑行业的方式：人工智能和机器学习的影响
- 长期以来，建筑行业一直以其传统的手工流程而闻名，但随着技术的兴起，这种情况正在迅速改变。人工智能(AI)和机器学习(ML)在行业中变得越来越重要，为效率、准确性和安全性提供了新的机会。这些技术正在改变建筑的设计、建造和运营方式，并产生了智能建筑的概念。智能建筑是指采用各种技术来优化其运营并提高其能源效率、舒适度和安全性的建筑。这包括智能照明和暖通空调系统、自动化安全和访问控制以及预测性维护等功能。另一方面，智能建筑是指利用数字技术来简化和优化建筑过程，包括设计、规划、调度和资源管理。人工智能和机器学习在建
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器学习 461浏览 收藏
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- 220亿晶体管，IBM机器学习专用处理器NorthPole，能效25倍提升
- IBM再度发力。随着AI系统的飞速发展，其能源需求也在不断增加。训练新系统需要大量的数据集和处理器时间，因此能耗极高。在某些情况下，执行一些训练好的系统，智能手机就能轻松胜任。但是，执行的次数太多，能耗也会增加。幸运的是，有很多方法可以降低后者的能耗。IBM和英特尔已经试验过模仿实际神经元行为设计的处理器。IBM还测试了在相变存储器中执行神经网络计算，以避免重复访问RAM。现在，IBM又推出了另一种方法。该公司的新型NorthPole处理器综合了上述方法的一些理念，并将其与一种非常精简的计算运行方法相结合
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 工程 NorthPole 461浏览 收藏
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- 工业机器人产销大增，埃夫特产量达万台，光伏行业需求强劲
- 文/杨剑勇日前，埃夫特披露，2023年前三季度宣布工业机器人产品超1万台，产量相比上年同期增加122%；销量为9567万台，销量同比增长118%。通过产销数据可以看出，工业机器人需求旺盛，从而驱动快速增长。同时，这是埃夫特首次年度工业机器人产销达万台。产销万台也充分体现了埃夫特公司在机器人业务领域的聚焦战略的成功和整体实力增强。作为一家国产工业机器人第一梯队厂商，埃夫特产品分为核心零部件、机器人整机、及机器人系统集成三大业务板块。从业务规模来看，集成业务营收占比约52%，集成业务主要来自海外汽车行业的系统
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器人产销 埃夫特产量 光伏需求强劲 461浏览 收藏
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- 工信部：研发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”
- 工信部网站11月2日发布通知称，重写的内容是：工业和信息化部发布了《人形机器人创新发展指导意见》。该意见提出，应开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”，以增强其环境感知、行为控制和人机交互能力，并推动云端和边缘端智能的协同部署。下面是全文内容：重写的内容是：工业和信息化部关于印发《人形机器人创新发展指导意见》的通知需要重新编写的内容是：重写的内容是：工业和信息化部科技〔2023〕193号请各省、自治区、直辖市以及计划单列市、新疆生产建设兵团的工业和信息化主管部门、相关行业协会、企事业单位注意：现将《人
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器人 大模型 461浏览 收藏
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- 重写的标题：无人机和机器人技术：彻底改革物流和交付方式
- 在当今互联的世界中，全球供应网络变得更加复杂和动态。供应链管理和物流流程充分发挥了人工智能解决方案的潜力，可以满足不断变化的环境的需求。物流中的人工智能使供应链可视化成为可能，提高了物流和供应链运营的效率和效率。人工智能技术正在全面改变传统的物流流程，从自动驾驶汽车的应用到机器人流程的自动化。本文将研究机器人和人工智能如何改变物流业，这些进步使得物流组织能够简化运营、降低成本，并以无可比拟的速度和精度交付货物，同时还可以优化交通流量，最大程度地减少延误。有了人工智能，供应链管理和物流业将迎来美好的未来，企
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器人 461浏览 收藏
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- 创新融合：计算机视觉、人工智能和AR的智能自动化
- 智能自动化是一个相当新的概念，各行业尚未与其业务整合。本文探讨了智能自动化的几个关键要点对于开发人员而言，最有前途的技术是增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和人工智能(AI)。虚拟现实(VR)是由游戏玩家为游戏玩家开发的，主要用于游戏和娱乐，而增强现实在所有行业都取得了巨大成功。虽然技术迎合不同的受众，但它们代表了未来几年值得关注的重要发展。增强现实将真实世界与虚拟世界结合在一起。Snapchat和PokemonGo是成功运用增强现实技术的案例。在单一的沉浸式场景中，计算机生成的事物与真实世界共存并互动。
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 智能自动化 461浏览 收藏
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- Runway官宣下场通用世界模型！解决视频AI最大难题，竟靠AI模拟世界？
- 最近AI视频赛道的Pika1.0大火，两位华人创始人团队半年做出的产品几乎碾压了Runway接近两年的发展成果。当面对Pika的步步紧逼时，Runway本以为会发力，通过想办法至少在公关上扳回一城。不过，Runway的应对策略却是宣布：我不和你们卷，我的目标是星辰大海。Runway官方今天突然官宣，我们要做通用世界模型（GeneralWorldModel），用GenAI来模拟整个世界！通用世界模型（GWM）我们相信，人工智能的下一个重大进步将来自理解视觉世界及其动态的系统，这就是为什么我们要围绕通用世界模
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 数据 训练 461浏览 收藏
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- 人工智能对商业建筑能量利用的影响
- 人工智能正在改变商业建筑，使其在能源使用方面更加智能。想象一下，当周围没有人的时候灯光会变暗，或者空调会根据天气进行调节——这一切都要归功于人工智能。它可以省钱，保护环境，并使建筑物更环保。让我们一起来探索人工智能如何彻底改变办公室和商店的能源效率！人工智能在商业建筑能源效益方面的意义降低成本：人工智能驱动的系统优化了能源使用，从而大大节省了与公用事业相关的运营费用。环境可持续性：人工智能的整合减少了能源浪费，降低了碳足迹，并促进了对环境负责的做法。增强居住舒适：人工智能基于偏好的个性化环境，确保居住者的
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 商业建筑 461浏览 收藏
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- 揭开人工智能黑盒：Nature子刊最新研究发现AI并没有真正学习
- 人工智能（AI）一直在迅速发展，但对人类来说，强大的模型却是个「黑匣子」。我们不了解模型内部的运作原理，不清楚它得出结论的过程。然而最近，波恩大学（UniversityofBonn）的化学信息学专家JürgenBajorath教授和他的团队取得了重大突破。他们设计了一种技术，揭示了药物研究中使用的某些人工智能系统的运行机制。研究显示，人工智能模型主要通过回忆现有数据来预测药物有效性，而非学习特定化学相互作用。——也就是说，AI预测纯靠拼凑记忆，机器学习实际上并没有学习！他们的研究结果最近发表在《自然机器智
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 数据 461浏览 收藏
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- 使用机器学习模型从PDF和图像中提取文本的方法
- 在数字化时代，提取PDF和图像中的文本已经成为一项常见任务。这项技术应用广泛，例如从扫描文档中提取信息、从图片中提取文字等。本文将介绍如何利用语言模型来实现这一目标。一、从PDF中提取文本PDF是一种常见的文档格式，它通常用于存储大量的文字和图像。从PDF中提取文本是一项重要的任务，它可以帮助我们快速获取文档中的信息。以下是从PDF中提取文本的步骤：1.使用专业的PDF阅读器软件打开PDF文件。2.在软件工具栏中找到“选择文字”工具，并用它来选择需要提取的文本。3.将选中的文本复制到剪贴板中。4.打开文本
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器学习 人工神经网络 461浏览 收藏
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- 提高机器学习中数据质量的关键方法和重要性
- 机器学习在各种规模的组织中已经成为获取洞察力和做出数据驱动决策的重要工具。然而，机器学习项目的成功很大程度上取决于数据的质量。数据质量差会导致预测不准确和模型性能差。因此，了解数据质量在机器学习中的重要性以及采用各种技术确保高质量数据是至关重要的。数据是机器学习不可或缺的重要资源，不同类型的数据在模型构建中发挥着各自的作用。分类数据、数值数据、时间序列数据和文本数据等多种数据类型被广泛应用。高质量数据的可用性是确保模型准确可靠的关键因素。如何确保数据质量呢？一般会通过收集数据、数据注入、数据预处理和特征工
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 461浏览 收藏
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