• 美国刚回归,联合国就开会管制人工智能,西方要抢规则制定权了
    美国刚回归,联合国就开会管制人工智能,西方要抢规则制定权了
    文/黑木据环球网消息,当地时间7月5日,联合国安理会宣布将召开首届“国际人工智能潜在威胁”会议,主要是讨论人工智能(AI技术)在自动武器和控制核武器方面的重大风险,也是英国在担任轮值主席国之后搞出的“中心议题”。(安理会即将召开会议针对AI技术)英国能搞出这样的议题并不奇怪,在上个月,联合国秘书长古特雷斯就已经提前做出了“预告”,他认为人工智能是人类生存的威胁,还非常武断地将人工智能跟“核风险”划上了等号,并呼吁全世界展开行动,可谓氛围拉满。我们都知道,人工智能作为未来科技发展的方向之一,不可能简单粗暴地
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  • 满足全场景物联网需求:西部数据不断丰富产品和解决方案
    满足全场景物联网需求:西部数据不断丰富产品和解决方案
    前不久,在深圳会展中心举办的2023(第八届)物联网产业大会上,从琳琅满目、丰富多彩的各个展台,老冀看到了蓬勃发展的中国物联网产业,看到了物联网技术在制造业、服务业等各个行业的广泛应用。这种蓬勃发展的态势,也得到了数据的印证。IDC预测,2027年中国物联网支出规模将接近3000亿美元,位居全球第一,占全球物联网总投资规模的1/4左右。此外,中国物联网IT支出以13.2%的五年CAGR稳定增长,增速超过全球平均水平。那么,IT厂商要抓住这个难得的商机,需要具备什么样的能力?老冀认为,只有抓住了中国物联网的
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  • 追觅科技机器人家族亮相IFA 2023!构建机器人产业体系化竞争力
    追觅科技机器人家族亮相IFA 2023!构建机器人产业体系化竞争力
    9月1日,2023年德国柏林消费电子展(IFA2023)正式拉开序幕。作为全球最大规模的家电和消费电子产品贸易展,IFA聚集了世界各地领先科技企业,展示最新前沿技术与创新产品,可谓是一场科技行业的饕餮盛宴。IFA2023期间,国内广义机器人公司追觅科技(以下称“追觅”)携旗下多类产品亮相,发布了面向海外市场的新一代尖端旗舰扫地机器人DreameBotL20Ultra,并首次公开追觅机器人家族新成员——追觅无边界智能割草机器人RoboticmowerA1,这是追觅科技继扫地机器人、四足机器人、通用人形机器人
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  • 10万美元+26天,一个低成本千亿参数LLM就诞生了
    10万美元+26天,一个低成本千亿参数LLM就诞生了
    包括仅解码器结构(如GPT和LLAMA系列模型)、仅编码器结构(如BERT)和编码器-解码器结构(如T5)以及它们的变体模型在内的大型语言模型(LLM)已经取得了非凡的成功,并已被广泛用于各种语言处理和多模态任务。尽管如此成功,训练LLM的成本还是过于高昂,以至于仅有少数公司能承受其训练成本。此外,当前的趋势说明未来还会使用更大规模的训练数据,这会进一步推升大模型的研发成本。举个例子,LLAMA-1训练使用了1-1.4TBtoken,而Llama2更是达到了2TB。研发LLM的另一大关键性挑战是评估。主流
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  • vivo自研AI大模型预热:将在OriginOS 4上首搭
    vivo自研AI大模型预热:将在OriginOS 4上首搭
    DoNews9月21日消息,vivoOS产品副总裁周围21日在微博透露,vivo即将发布自研AI大模型,C-Eval全球中文榜单第二、CMMLU全球中文榜单第一,将于原系统4(OriginOS4)首搭。根据周围的表示,vivo自2017年开始着手人工智能领域,在全球建立了AI研究院,并于2018年成立了图谱研究院,目前已有超过600名专业人员致力于大模型的研发。自2018年以来,vivo自豪地宣称已在顶级期刊上发表了70多篇高水平论文即将发布的OriginOS4将内置一款中央化智能助理。周围的人表示,这可
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  • 扩展LLaMA2上下文至100k:MIT和港中文采用LongLoRA方法
    扩展LLaMA2上下文至100k:MIT和港中文采用LongLoRA方法
    通常情况下,大型预训练模型的文本长度是固定的。如果想要支持更长的文本,就需要对模型进行微调。然而,训练具有长上下文的语言模型的计算成本非常高,需要大量的训练时间和GPU资源举个例子,如果要训练一个具有8192长度上下文的模型,相比于2048长度上下文,需要16倍的计算资源。尽管如此,上下文长度对于模型性能非常重要,因为它代表了LLM在回应时对整个上下文的清晰理解能力最近,麻省理工学院与香港中文大学合作研究,提出了LongLoRA。这是一种高效的微调方法,能够在有限的计算成本下扩展预训练的大型语言模型的上下
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  • 《GTA6》会深度利用AI智能技术,但可能不会因此降低售价
    《GTA6》会深度利用AI智能技术,但可能不会因此降低售价
    Take-Two首席执行官StraussZelnick在与投资者的交流中表示,虽然AI人工智能将有助于简化开发过程,但这可能不会降低开发成本。所以他警告粉丝们,如果R星完全接受AI的使用,请不要指望《GTA66》会因此降低零售价。此前《荒野大镖客:救赎》重制版售价为49.99美元,该定价曾被粉丝吐槽:“如此低的成本,却还是这么贵”。前段时间也有外媒分析称,《GTA6》的定价会在70美元以上,比如基础版79.99美元会比较符合R星的定价策略。Zelnick还说道,虽然Take-Two长期致力于AI开发技术,
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  • 山西成功试飞大型人工影响天气无人机
    山西成功试飞大型人工影响天气无人机
    首飞成功!山西有了人工影响天气大型无人机“无人机准备完毕。”“起飞!”随着一声口令,12月1日我省人工影响天气大型无人机从大同南六庄机场起飞,半小时后平稳着落,圆满完成首飞。这次大型无人机首次飞行是人工影响天气的一个重大里程碑,它标志着无人机在山西乃至整个华北地区开展人工增雨作业的序幕。这对于充分发挥人工影响天气在保障山西的粮食安全、水资源安全和生态安全方面的作用来说具有重要意义我省地处黄土高原,水资源相对匮乏。多年来,省气象部门一直致力于围绕省委省政府的重大决策部署和重大工程建设,全力推进抗旱增雨救灾气
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  • 新标题:何恺明与MIT合作:简单框架实现无条件图像生成的最新突破
    新标题:何恺明与MIT合作:简单框架实现无条件图像生成的最新突破
    大佬何恺明还未正式入职MIT,但和MIT的第一篇合作研究已经出来了:他和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架,名叫RCG(代码已开源)。这个框架结构非常简单但效果拔群,直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。它生成的图像不需要任何人类注释(也就是提示词、类标签什么的),就能做到既保真又具有多样性。这样的它不仅显著提高了无条件图像生成的水平,还能跟当前最好的条件生成方法一较高下。用何恺明团队自己的话来说:有条件和无条件生成任务之间长期存在的性能差距,终于在这一刻被弥补了。
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  • 比亚迪与大疆合作开发全球首款车载无人机——仰望U8无人机版
    比亚迪与大疆合作开发全球首款车载无人机——仰望U8无人机版
    快科技1月16日消息,在今晚的比亚迪梦想日上,比亚迪与大疆携手推出的首款车载无人机正式亮相,首搭在仰望U8无人机版当中。比亚迪仰望无人机是比亚迪旗下仰望品牌的创新功能,体现了比亚迪智能化的发展方向。这款车载无人机被设计为安装在车顶的装置,具有伸缩的无人机起落平台。该无人机将具备车载自动充电,智能跟车、智能拍片、智能成片,低电量自动回仓功能。该无人机平时将隐藏在仰望车顶的机舱之内,该机舱还具备智能换电功能。起飞后,该无人机将自动识别本车,并悬停在空中等待指令。此外,无人机还可以实时将画面进行回传,将视野拉到
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  • 荣耀开发者大会举办AI大模型人机交互圆桌论坛,探讨变革的话题
    荣耀开发者大会举办AI大模型人机交互圆桌论坛,探讨变革的话题
    2023年1月10日至11日,荣耀举办了2023开发者大会,期间正式发布了自家研发的操作系统MagicOS8.0(中文名:魔法OS8.0)。该操作系统引入了平台级AI使能的意图识别人机交互功能,为智能终端交互带来了全新的范式。与此同时,荣耀Magic6系列手机首次搭载了自家研发的70亿参数大模型——“魔法大模型”,并宣布启动“百模生态计划”,以魔法OS为中国百大模型提供入口,旨在打造基于意图交互的智慧服务生态系统。这一系列发布为荣耀开创了更加智能化、多样化的未来。1月11日,荣耀举办了主题为《洞见趋势:A
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  • 提升工作效率至分钟级:IT之家评测室对讯飞智文AI PPT的体验评价
    提升工作效率至分钟级:IT之家评测室对讯飞智文AI PPT的体验评价
    2023年已经进入尾声。每到年末,就又是被各种PPT噩梦缠绕的季节……比如最近小编的工作群里就一直被领导“钉”个不停,什么产品总结、市场复盘、业绩汇报、明年规划等等,这份PPT还没做完,下一份已经来了,简直让人抓狂。要说做PPT,大家一定都有共同的痛:内容1小时,排版一整天,各种设计元素、排版细节要手动一点一点地调整,繁琐到爆炸,内容要稍微多一点,得做上好几天。小编这两天就经常听到办公室平时轻松搞定复杂代码的程序员同事,被几十页PPT困时发出的哀嚎……但其实,如今生成式AI发展正当其时,很多机械繁琐的工作
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  • AI可能对劳动力产生三种主要影响
    AI可能对劳动力产生三种主要影响
    “GenAI很可能是自农业和工业革命以来最重大的变革。”好吧,请稍安勿躁。埃森哲最新报告中关于2024年劳动力的观点或许有些夸张,因为自20世纪80年代初信息革命开始以来,我们一直听到类似的关于工作的言论。但毫无疑问,人工智能将极大地改变和协助工作的执行和交付方式,可谓是正在进行的信息革命的最新阶段。AI将如何改变我们所知的工作,以及人们将如何受到影响?首先,AI被视为一种技术,它可能对工人产生影响,就像之前的许多其他技术一样。然而,GenAI的情况正好相反,埃森哲调查的几乎所有员工(95%)都看到了使用
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  • 利用玻尔兹曼机进行特征提取的方法与应用
    利用玻尔兹曼机进行特征提取的方法与应用
    玻尔兹曼机(BoltzmannMachine,BM)是一种基于概率的神经网络,由多个神经元组成,其神经元之间具有随机的连接关系。BM的主要任务是通过学习数据的概率分布来进行特征提取。本文将介绍如何将BM应用于特征提取,并提供一些实际应用的例子。一、BM的基本结构BM由可见层和隐藏层组成。可见层接收原始数据,隐藏层通过学习得到高层次特征表达。在BM中,每个神经元都有两种状态,分别是0和1。BM的学习过程可以分为训练阶段和测试阶段。在训练阶段,BM通过学习数据的概率分布,以便在测试阶段生成新的数据样本。在测试
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  • 生成式人工智能的原理与应用
    生成式人工智能的原理与应用
    生成式AI是一类人工智能模型,其特点在于能够根据训练数据的分布生成新的数据,而这些新数据与训练数据有所不同。这些模型的主要目标是通过统计学的方法来学习数据的分布,并利用这种学习来产生具有类似特征的新数据。生成式AI的应用十分广泛,包括但不限于自然语言处理、图像生成和音频生成等领域。通过生成式AI,我们能够产生出与训练数据不同但具有相似特征的新数据,为各种应用提供更多可能性。生成式AI的模型通常使用神经网络。神经网络是一种模拟人类神经元之间交互的计算模型,它能够通过学习大量数据来提取出数据中的共性和规律。在
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