人工智能技术文章
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- 供应链管理领域的四大新兴趋势
- 随着现代技术和创新的出现，全球供应链正处于发生变革。它们变得越来越复杂，因此需要利用这些技术的力量来有效地管理它们。本文将介绍供应链管理领域的一些主要新兴趋势，这些趋势将提高软件的整体效率。那么在开始之前，先来了解一下，什么是供应链软件?什么是供应链软件?供应链软件或供应链管理软件是一种旨在优化供应链运营多个方面的工具。该软件根据企业的不同提供了一些定制功能，但基本上，都提供了管理供应链核心流程的功能，如采购、库存管理、物流、订单履行和需求预测。这些解决方案利用云计算、大数据分析、人工智能（AI）和物联网
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 人工智能 物联网 471浏览 收藏
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- 刷榜「代码生成」任务！复旦等发布StepCoder框架：从编译器反馈信号中强化学习
- 大型语言模型（LLMs）的进步在很大程度上推动了代码生成领域的发展。此前的研究中，强化学习（RL）与编译器的反馈信号被结合在一起，用于探索LLMs的输出空间，以优化代码生成的质量。但当下还存在两个问题：1.强化学习探索很难直接适配到「复杂的人类需求」，即要求LLMs生成「长序列代码」；2.由于单元测试可能无法覆盖复杂的代码，因此使用未执行的代码片段来优化LLMs是无效的。为了应对这些挑战，研究人员提出了一种名为StepCoder的新型强化学习框架，该框架由复旦大学、华中科技大学和皇家理工学院的专家共同开发
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | AI 数据 471浏览 收藏
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- 计算神经网络中的浮点操作数量
- FLOPS是计算机性能评估的标准之一，用来衡量每秒的浮点运算次数。在神经网络中，FLOPS常用于评估模型的计算复杂度和计算资源的利用率。它是一个重要的指标，用来衡量计算机的计算能力和效率。神经网络是一种复杂的模型，由多层神经元组成，用于进行数据分类、回归和聚类等任务。训练和推断神经网络需要进行大量的矩阵乘法、卷积等计算操作，因此计算复杂度非常高。FLOPS（FloatingPointOperationsperSecond）可以用来衡量神经网络的计算复杂度，从而评估模型的计算资源使用效率。FLOPS指的是每
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- 解码策略在大型语言模型中的应用
- 大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺点。一、解码策略的概述在大型语言模型中，解码策略是生成文本序列的方法。常见的解码策略包括贪心搜索、束搜索和随机搜索。贪心搜索是一种简单直接的方法，每次选择概率最高的词作为下一个词，但可能会忽略其他可能性。束搜索是在贪心搜索的基础上加入了宽度限制，只保留概率最高的几个候选词，从而增加了多样性。随机搜索则是随机选择下一个词，能够产生更多的多样性，但可能
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- 荣耀魔法OS 8.0发布：AI交互进化，上半年公测42款设备
- 1月10日，荣耀MagicOS8.0（魔法OS8.0）正式发布，除了首发荣耀Magic6系列机型外，其他荣耀Magic系列机型也将在本月内进行系统公测。荣耀MagicOS8.0推出了自家的AI新成果，其中包括了荣耀自研的70亿参数的端侧平台级AI大模型“魔法大模型”的实装。荣耀总裁赵明指出，MagicOS8.0是一款双内核驱动的新一代操作系统。传统内核基于设备进行资源计算，而新内核则基于“人”作为关联因子进行计算。魔法大模型融入到底层系统中，在默契对话、专属服务和隐私保护等场景下具有更多优势。此外，多年来
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- 2024年值得关注的关键电信技术趋势
- 随着创新技术和客户需求的不断发展，电信行业正处于快速发展阶段。预计到2024年，该行业将迎来巨大的进步和转型。本文将详细介绍2024年电信行业的主要趋势，以帮助读者了解行业发展的动态。5G5G的推出正在逐步进行，预计将在2024年得到广泛接受。5G凭借其超高速、超低延迟和超高可靠性的能力，可以实现无人驾驶汽车、智能工厂、虚拟现实等各种创新用例。随着5G的普及，网络切片技术将成为电信领域的先驱，确保比以前更大的灵活性、敏捷性、可扩展性和效率。生成式人工智能(GenAI)生成式人工智能与电信网络的结合正在逐渐
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- 照片里的人动起来了，AI初创公司Runway推出“运动笔刷”功能
- IT之家11月26日消息，AI初创公司Runway日前宣布旗下视频生成模型Gen-2上线“运动笔刷”功能，官方称该功能的推出代表了模型可控性迎来一个重要里程碑，用户只需在图片中涂抹一个区域或主体，并为其选择一个方向、添加运动强度，运动笔刷就可以为用户的生成添加受控运动。目前这项功能可免费试用，通常为125秒的免费额度，一次消耗约4秒。同时，该功能支持用户自己提供图片，或者直接使用Runway生成的图片。此外，这次更新还上线了包括卡通、像素、朋克在内的26种视频滤镜，以及导演模式下对镜头的“精准控制”功能。
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- 中美登月任务照片对比，AI分析结果出炉，美国登月造假添实锤
- 据俄罗斯卫星通讯社报道，俄罗斯总统普京在出席“人工智能世界之旅”时，有俄方官员向普京介绍如何使用AI识别虚假照片和视频的方法。俄方官员用来测试的照片有两张，一张是美国登月照片，美国宇航员乘坐着“阿波罗11号”宇宙飞船首次成功登月，他们将美国国旗插入月壤。另一张照片是中国月球车登陆月球，在月球上总共有两辆中国月球车，分别是2013年着陆的“玉兔号”和2019年着陆的“玉兔二号”。通过使用AI分析这两张照片得出了一个结论，美国登月照存在造假问题，而中国月球车登月照是真实的。俄方官员解释称，“AI的神经网络分析
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- 谷歌专利揭示 Pixel Watch 可能成为未来的 VR 设备控制器
- IT之家11月22日消息，据外媒Wareable报道，谷歌日前在美国通过了一项新专利，其中显示未来PixelWatch等智能手表有望作为谷歌AR/VR眼镜的控制器使用。IT之家从谷歌披露专利图中注意到，谷歌将用户的智能手表视为一个控制器，当AR/VR头显检测用户在手表表面上的动作后，头显就会从手表中接收手势数据，并将保存至一个“手势库”，该库将以“不同的方式”解释用户的行为，将相关动作转换为头显内的命令操作。根据专利图显示，当用户在智能手表上绘制“U”形时，头显将自动打开UBER应用程序；或者当用户绘制“
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- 华人团队斩获最佳论文、最佳系统论文奖项，CoRL研究成果获奖公布
- 自2017年首次举办以来，CoRL已经成为了机器人学与机器学习交叉领域的全球顶级学术会议之一。CoRL是面向机器人学习研究的单一主题会议，涵盖了机器人学、机器学习和控制等多个主题，包括理论与应用2023年的CoRL大会将于11月6日至9日在美国亚特兰大举行。根据官方数据透露，今年有来自25个国家的199篇论文入选CoRL。热门主题包括操作、强化学习等。虽然相较于AAAI、CVPR等大型AI学术会议，CoRL的规模较小，但随着今年大模型、具身智能、人形机器人等概念的热度上升，值得关注的相关研究也会在CoRL
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- 2024青少年机器人技术等级考（1-4级），每个学机器人的孩子都该拥有的1次证明
- 青少年机器人技术等级考1-4级【适合年龄】：1-4年级【授课形式】：线下精品小班课【开课时间】：详询斯坦星球各学习中心关于青少年机器人技术等级考试青少年机器人技术等级考试是由中国电子学会发起的，面向青少年机器人技术能力水平开展的社会化评价项目。青少年机器人技术等级考的考试标准汲取国内外高校的人才选拔标准，支持创客教育的实践与工程化理念，符合人工智能进入中小学编程教育的主要技术框架。全面考察青少年在机械结构、电子电路、软件编程、智能硬件应用、传感器应用、通信等方面的知识能力和实践能力。青少年机器人技术等级考
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- 将应用人工智能保障API安全
- 现在，在安全行业中，几乎每个地方都会提到人工智能（AI）的话题。确实，人工智能是一个热门话题。就像许多其他热门话题一样，围绕它有很多噪音和炒作。突然间，你似乎每个人都在积极利用人工智能正如你可以想象的那样，这给人工智能这个话题造成了相当大的迷雾。特别是，很难理解人工智能何时可以增加价值，何时仅被用于其嗡嗡声和炒作。然而，除了嗡嗡声和炒作之外，我们如何知道人工智能何时被以有用的方式创造性地解决问题？根据我的经验，人工智能在应用于特定问题时效果最佳。换句话说，人工智能需要谨慎、战略性和有条理地利用，以解决一些
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- 生成模型构建交互式现实世界模拟器，LeCun觉得非常酷
- 基于互联网数据训练的生成模型彻底改变了文本、图像和视频内容的创建方式。有研究者预测，也许生成模型的下一个里程碑是能够模拟人类体验世界的方方面面，比如在公路上如何驾驶汽车，又比如如何准备饭菜。现如今，借助非常全面的真实世界模拟器（real-worldsimulator），人类可以与不同场景和物体进行交互，机器人也可以从模拟经验中进行学习，从而避免出现物理损坏的风险。然而，构建这样一个真实世界模拟器的主要障碍之一在于可用的数据集。尽管互联网上有数十亿的文本、图像和视频片段，但不同的数据集涵盖不同的信息轴，必须
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- 如何安全可靠地推进生成式AI探索？
- 现如今，生成式AI的探索和实施工作已经不可避免地同安全问题交织在一起。根据近期的一份数据报告，49%的企业领导者认为安全风险已经成为首要问题，38%的企业领导者则将因不了解如何使用GPT工具而引发的人为错误/人为数据泄露列为头号挑战。尽管这些担忧各有道理，但是早期采用者所获得的好处将远远超过这些阻碍探索的潜在后果在这篇文章中，我们将帮助团队成员和客户明白为什么不能把安全视为事后因素，而应将其作为AI与业务相融合的前提条件，并探讨在这方面工作中的一系列最佳实践以安全策略为起点企业已经意识到AI应用带来的新兴
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- 打破大模型黑盒，彻底分解神经元！OpenAI对头Anthropic击破AI不可解释性障碍
- 多年来，我们一直无法理解人工智能是如何做出决策和产生输出的模型开发人员只能决定算法、数据，最后得到模型的输出结果，而中间部分——模型是怎么根据这些算法和数据输出结果，就成为了不可见的「黑箱」。所以就出现了「模型的训练就像炼丹」这样的戏言。但现在，模型黑箱终于有了可解释性！来自Anthropic的研究团队提取了模型的神经网络中最基本的单位神经元的可解释特征。这将是人类揭开AI黑箱的里程碑式的一步。Anthropic充满激动地表示：「如果我们能够理解模型中的神经网络是如何工作的，那么诊断模型的故障模式、设计修
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