• 华为或将成为中国在未来AI时代的科技领导者,销量再次夺冠
    华为或将成为中国在未来AI时代的科技领导者,销量再次夺冠
    近期,华为推出的四款机型无一例外都成为市场爆款,引发了抢购热潮。华为Mate60Pro刚刚推出不久,就在各大门店和网络平台销售一空。相关数据显示,华为Mate60Pro的激活量已经达到了110万,预测整个生命周期的总销量能够达到1600万华为在发布后的第二周,以17%的销量市占率排名中国智能手机市场的第二位,仅以微弱的0.2%差距次于荣耀的17.2%。在秋季发布会后,华为更是出现了“场内不提,场外卖爆”的情况。目前有消息显示,华为在9月重新夺回了中国智能手机市场销量排行的第一名不仅如此,在即将到来的AI时
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  • 尖端科技送餐机器人,擎朗全新 “智能物种
    尖端科技送餐机器人,擎朗全新 “智能物种" 亮相欧洲
    欧洲市场对于商用服务机器人的兴趣正被大大勾起。意大利米兰当地时间10月13日到17日,两年一届的欧洲著名酒店用品及酒店服务业展览会HostMilano精彩纷呈。作为了解酒店用品和餐饮领域的最新趋势、烹饪技术以及市场需求的专业展会,全球商用服务机器人领导企业擎朗智能参展HostMilano,并为欧洲市场首次带来了T10、T9Pro、T3、C30四款服务机器人新品。以先进AI为技术基石,运行在复杂室内环境、适应不同商用场景,擎朗商用服务机器人自研SLAM算法和多传感器融合下的自主导航、避障性能突出;急停、爬坡
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  • 追觅首创28cm超薄设计!嵌入式扫拖机器人空间大师Master系列发布
    追觅首创28cm超薄设计!嵌入式扫拖机器人空间大师Master系列发布
    得益于扫地机智能性和清洁性能的技术革新,扫拖一体机器人近几年越发成为全球家装标配的重点新电器,其在家装中的前置化、嵌入式趋势也更加明显。为促进行业进步和帮助广大消费者解决对于嵌入及水电改造等核心痛点,作为全球智能清洁家电领导品牌的追觅科技于近日带来全新解题思路,革新性地重磅推出高度仅为28cm的超薄基站嵌入式扫拖一体机器人——空间大师Master系列(下文简称“追觅空间大师Master系列”),该款产品结合五大追觅首创技术优势及前沿的嵌入式设计理念,实现领先于全行业的升级跃迁,进而帮助更多家庭真正实现解放
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  • 新标题:2023年大鹏新区退役军人无人机驾驶员培训班正式启动!
    新标题:2023年大鹏新区退役军人无人机驾驶员培训班正式启动!
    共同合作,共同发展,共同打造未来欢迎新同学加入我们!11月8日早10点,2023年大鹏新区退役军人事务局无人机驾驶员培训开班仪式圆满落幕!来自大鹏新区的十余名退役军人参加仪式,我司总经理刘维、总教练桂美臣发表讲话,并预祝各位参训学员逢考必过,马到功成!重写后的内容:学习掌握无人机技术活动开始前,在场学员由桂教练带领观看无人机智慧城市宣传片,深入重写后的内容:学习掌握无人机技术产业发展脉络与前景,见证无人机实战威力,感受无人机产业科技发展强势能。经理大力发表讲话在开班仪式上,刘总上台致辞,向参加此次仪式的学
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  • OpenAI 寻求合作伙伴生成用于训练 AI 模型的数据集
    OpenAI 寻求合作伙伴生成用于训练 AI 模型的数据集
    本站11月10日消息,OpenAI发文宣布,将与组织合作生成用于训练AI模型的公共/私有数据集,数据合作伙伴关系旨在“让更多组织能够帮助引导AI的未来”并“从更有用的模型中受益”。本站从博客获悉,OpenAI称:“为了最终使AI变得更加安全且造福于全人类,我们希望AI模型能够深入理解所有主题、行业、文化和语言,这需要尽可能广泛的训练数据集。”作为数据合作伙伴计划的一部分,OpenAI表示,它将收集“反映人类社会”且目前不易在线访问的“大规模”数据集。虽然该公司计划跨多种模式开展工作,包括图像、音频和视频,
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  • 如何构筑人工智能的道德标准?了解背后的支撑因素
    如何构筑人工智能的道德标准?了解背后的支撑因素
    人工智能的智能化体验无疑是不容置疑的,人们对其的态度已逐渐从抵制转变为接受,并开始理性思考如何更规范地使用它。在这一过程中,确定人工智能的道德标准无疑是非常重要的一步解决人工智能偏见的方法是要改变算法和模型开发时训练所使用的数据。人工智能在实际应用中的输出结果常常存在明显的偏向性。这种数据偏见会严重影响社会各个领域的公正性,导致某些群体在面对人工智能时无法获得符合标准水平的服务,甚至可能受到歧视。为降低人工智能偏见带来的影响,我们需要尽可能丰富训练数据,并定期对偏差内容进行纠正隐私数据:人工智能在应用层面
    科技周边 · 人工智能   |  1年前  |   人工智能 (AI) 道德标准 (Ethical standards) 支撑因素 (Supporting factors) 459浏览 收藏
  • Mistral与微软合作为
    Mistral与微软合作为"小语言模型"带来革命,Mistral中杯代码能力超越GPT-4,成本降低2/3
    近来,"小语言模型"突然成为热门话题本周一,刚刚完成4.15亿美元融资的法国AI初创公司Mistral,发布了Mixtral8x7B模型。这个开源模型尽管尺寸不大,小到足以在一台内存100GB以上的电脑上运行,然而在某些基准测试中却能和GPT-3.5打平,因此迅速在开发者中赢得了一片称赞。之所以叫Mixtral8x7B,是因为它结合了为处理特定任务而训练的各种较小模型,从而提高了运行效率。这种「稀疏专家混合」模型并不容易实现,据说OpenAI在今年早些时候因为无法让MoE模型正常运行,而不得不放弃了模型的
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  • 大模型训练算力利用率达60%,蚂蚁开源分布式训练扩展库ATorch
    大模型训练算力利用率达60%,蚂蚁开源分布式训练扩展库ATorch
    蚂蚁集团最近宣布推出了名为ATorch的大模型分布式训练加速扩展库,这是一个开源工具。ATorch的目标是通过自动资源动态优化和分布式训练稳定性提升,帮助提高深度学习的智能性。根据了解,在大模型训练中,ATorch可以将千亿模型千卡级别训练的算力利用率提高到60%,相当于为跑车添上了强劲的引擎。这对于深度学习的研究人员和开发者来说,将是一个重要的工具,可以帮助他们更高效地训练和优化大型模型。图:ATorch致力于让大模型训练更高效、可复现随着生成式大模型的爆发,模型训练的数据集和参数规模呈现指数级增长。为
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  • 最短路径问题中,如何应用有向无环图(DAG)以及示例
    最短路径问题中,如何应用有向无环图(DAG)以及示例
    有向无环图(DAG)在最短路径问题中可以优化算法的时间复杂度和空间复杂度。在任务调度、时间管理等实际应用中,DAG可方便确定任务执行顺序,通过拓扑排序简化动态规划计算,提高算法效率。本文将详细介绍DAG在最短路径问题中的应用,并通过代码示例说明实现方式。一、DAG介绍DAG是一种有向图,它没有环。这意味着从任何一个顶点出发,都不可能回到该顶点。因此,DAG可以用来表示具有特定约束关系的任务调度问题,例如某些任务必须在其他任务完成之后才能开始。DAG的特性使得它在计算机科学和工程领域有着广泛的应用,例如编译
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  • 科技知识普及与机器人竞赛在赫章举办
    科技知识普及与机器人竞赛在赫章举办
    为了进一步培养青少年对科技创新的兴趣和热情,提高学生的科学素养和实践能力,赫章县最近成功举办了2023年科技知识推广应用暨机器人竞赛活动,地点在赫章县第二中学。1月8日,赫章县教育科技局有关人员参观候赛区现场。竞赛分为小学组、初中组、高中组和中职组四个组别,涉及机器人设计、编程和操作等项目。参赛者必须在规定时间内完成各项任务。在中国风比赛现场,学生们精心准备并详细说明了自己作品的设计思路、应用场景以及人工智能信息,营造了良好的现场氛围。在创意天梯比赛环节,参赛者们通过现场搭建天梯,综合考虑天梯的高度、承重
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  • 机器学习管道的定义和优势
    机器学习管道的定义和优势
    机器学习管道在数据科学过程中扮演着重要的角色。它们简化了工作流程,并能够自动执行繁琐且耗时的任务,特别是在构建和部署机器学习模型时。一个经过精心设计的机器学习管道可以提高模型开发的效率和可重复性,同时降低错误风险,并促进最佳实践的应用。通过将机器学习过程分解为可管理的步骤,数据科学家可以将精力集中在单个任务上,例如特征工程和模型选择。而机器学习管道则负责管理整个过程,使整个流程井井有条。此外,机器学习管道还提供了对模型构建过程中所有步骤的清晰和可审计的记录,从而更容易理解和解释结果。总之,机器学习管道在机
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  • 逾越复杂性理论的知识极限:50年的探索历程
    逾越复杂性理论的知识极限:50年的探索历程
    证明问题难以解决究竟有多难?元复杂性(meta-complexity)理论研究者数十年来一直探究这个问题。近期的一系列研究成果开始给出这个问题的答案。复杂性理论研究者正直面着最让人困惑的问题:复杂性理论本身。一、起源2007年秋季学期的第一周,MarcoCarmosino拖着自己去上了一堂数学课,这是马萨诸塞大学阿默斯特分校计算机科学专业学生的必修课。Carmosino是一位大二学生,他当时正在考虑退学去设计视频游戏游戏。上课的教授提出了一个简单的问题,而这个问题将改变他的人生轨迹:你怎么知道数学真的有用
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  • 微软为新闻编辑行业推出 AI 辅助项目:记者可参加免费课程,学习如何最佳使用 AI
    微软为新闻编辑行业推出 AI 辅助项目:记者可参加免费课程,学习如何最佳使用 AI
    2月6日消息,微软当地时间5日发布新闻稿宣布与多家新闻机构展开多项基于生成式AI的合作。微软表示,其使命是确保新闻编辑室在今年和未来拥有创新。通过这次官宣的项目,微软将帮助新闻机构识别、完善使用AI进行新闻采编、业务实践的程序及政策,并辅助培训新一代记者:指导其如何“最佳”利用AI,并寻找AI辅助完成高效业务的方式,“造福后代”。据介绍,微软将与新闻机构Semafor合作,利用AI工具协助记者进行研究、来源发现、翻译等工作,通过“SemaforSignals”工具来帮助记者向读者提供“多样化”“可信”的当
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  • GitHub 最新 AI 工具可帮助用户自动修复代码中的错误和漏洞
    GitHub 最新 AI 工具可帮助用户自动修复代码中的错误和漏洞
    今天,GitHub为所有AdvancedSecurity(GHAS)许可用户推出了全新的“代码扫描”功能(预览版),旨在帮助用户在GitHub代码中发现潜在的安全漏洞和编码错误。这一新功能能够利用Copilot和CodeQL来检测您的代码中潜在的漏洞或错误,并对它们进行分类和确定修复的优先级。需要特别注意的是,“代码扫描”将耗费GitHubActions的分钟数。根据介绍,"代码扫描"不仅可以预防开发者引入新问题,还能够根据特定日期和时间,或存储库发生特定事件(如推送)时触发扫描。如果AI发现你的代码中可
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  • 智能体DS-Agent基于案例推理,让GPT-4数据科学任务接近100%
    智能体DS-Agent基于案例推理,让GPT-4数据科学任务接近100%
    在大数据时代,数据科学覆盖了从数据中挖掘见解的全周期,包括数据收集、处理、建模、预测等关键环节。鉴于数据科学项目的复杂本质以及对人类专家知识的深度依赖,自动化在改变数据科学范式方面拥有极大的发展空间。随着生成式预训练语言模型的兴起,让大语言模型智能体处理复杂任务变得越来越重要。传统的数据处理和分析通常需要依赖专业数据科学家进行,这既费时又费力。但如果我们能够利用大型语言模型智能体来扮演数据科学家的角色,那将为我们带来更高效的洞察和分析,同时也可能开启前所未有的工业模式和研究范式。这样一来只要给定数据任务需
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