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- 能走、能飞、能游泳，科学家打造全能 M4 机器人
- IT之家7月5日消息，大部分机器人只具备滚动、飞行、行走或者游泳等单项技能，加州理工学院自治系统和技术中心（CAST）现在打造了一款全能机器人，可以具备上述所有技能。IT之家在此附上演示视频如下：这款机器人的全称叫做Multi-ModalMobilityMorphobot，官方简称为M4机器人，可以驾驭各种地形，能飞、能走、能游泳。CAST表示M4并非首台支持多种运动模式的机器人，但亮点在于使用了相同组件，并非依赖冗余系统完成，这有助于保持M4的紧凑性和廉价性，同时也允许它以与动物相同的方式改变“姿势”。
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- 金融科技行业：2023年十大人工智能趋势预测
- 2023年，金融科技行业正经历着革命性的人工智能趋势，其中包括机器学习、机器人流程自动化和自然语言处理等先进技术。这些趋势正在重新塑造金融服务，并推动了增强的客户体验、欺诈检测和更智能的投资，从而推动了行业的发展到2023年，人工智能和金融科技将继续融合，推动创新并重新塑造行业格局。通过数据驱动的决策变得更加重要，人工智能驱动的分析和预测模型使个性化金融服务成为可能。机器人过程自动化简化操作、提高效率并减少错误。自然语言处理促进高级客户交互，而人工智能支持的欺诈检测增强安全性。量子计算成为潜在的游戏规则改
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- 华为即将推出HarmonyOS 4，再度领先行业的AI技术
- 华为官方宣布，HarmonyOS4将在8月4日的华为开发者大会（HDC2023）上正式发布。HarmonyOS在不断的迭代中给我们带来了惊喜，并通过扎实的技术沉淀持续引领行业发展。华为终端BGCEO余承东在微博上透露，HarmonyOS4的智慧助手“小艺”通过自然语言理解直接生成了一段HarmonyOS4发布会的邀请函文案，再次引发了用户的热议。华为云在7月初发布了盘古大模型3.0，可以满足不同行业场景中的多种技能需求。因此，有业界人士认为，HarmonyOS4的小艺可能具备AI大模型能力，将助力用户享受
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- GPT-4数学准确率达到84.3%！港中文、清华等七所顶尖高校提出创新的CSV方法
- 虽然大型语言模型（LLMs）在常识理解、代码生成等任务中都取得了非常大的进展，不过在数学推理任务上仍然存在很大改进空间，经常会生成无意义、不准确的内容，或是无法处理过于复杂的计算。最近推出的一些语言模型，如GPT-4和PaLM-2，在数学推理方面取得了重大进步。尤其是OpenAI最新版本的模型GPT-4CodeInterpreter，在较为复杂的数学推理数据集上展现出了出色的性能为了探索「代码生成任务」对「语言模型推理能力」的影响，来自香港中文大学、南京大学、中国科学技术大学、清华大学、香港城市大学、长沙
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- BBC 阻止 OpenAI 抓取数据，但对人工智能用于新闻持开放态度
- IT之家10月7日消息，英国最大的新闻机构BBC发布了其在评估使用生成型人工智能（GenAI）的原则，包括用于新闻、档案和“个性化体验”的研究和制作。BBC国家事务总监罗德里・塔尔凡・戴维斯在一篇博客文章中指出，BBC相信人工智能技术为我们的观众和社会带来了更多的价值机会他提出了三个指导原则。首先，BBC将始终以公众的最大利益为出发点。其次，BBC将优先考虑人才和创造力，尊重艺术家的权利。最后，BBC对由人工智能生成的内容保持开放和透明的态度BBC表示，将与科技公司、其他媒体组织和监管机构合作，安全开发生
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- 新松 SR210D 系列工业机器人荣获“2023焊接机器人产业链领军奖”
- 10月12日晚，以“‘焊’匠出击勇者征程”为主题的2023焊接机器人技术与应用峰会在上海圆满落幕。颁奖典礼现场，2023焊接机器人产业链先锋奖隆重揭晓，新松SR210D系列工业机器人荣获2023焊接机器人产业链先锋奖——优秀产品奖。2023焊接机器人产业链先锋奖，由众多行业上下游权威专家、高工机器人研究所（GGII）共同推荐、评选出产业链上下游发展领先的优秀企业及优秀产品。新松SR210D系列工业机器人经评审小组根据产品创新、技术水平、验证交付、行业复制、行业口碑、用户反馈等定性和定量指标综合评定后推荐入
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- 2023全球工业互联网大会+工业元宇宙专题论坛成功举办
- 10月19日，以“工业元景，数智未来”为主题的2023全球工业互联网大会+工业元宇宙专题论坛在沈阳成功举办。会议由辽宁省工业和信息化厅、沈阳市人民政府主办，沈阳市和平区人民政府、华为技术有限公司以及北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室联合承办。本次论坛邀请业内知名专家、领袖人物全方位解读工业元宇宙的最新技术及未来趋势，旨在抢抓数字经济和元宇宙发展新机遇，应用新技术推动元宇宙产业集聚与发展，建设东北元宇宙创新发展先导区，共同开启工业元宇宙的崭新篇章。各级领导关注元宇宙发展，为产业发展保驾护航辽宁
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- 微软发布 7 款针对对话优化的人工智能语音，更加逼真自然
- IT之家11月6日消息，人工智能技术的进步，对语音合成（TTS）的自然性和表现力的需求越来越高。上个月，微软发布了三种专为对话场景设计的新型逼真的人工智能语音。近日，微软又为美国东部/东南亚/西欧地区等更多区域发布了7种新的逼真的人工智能语音，涵盖了法语（加拿大）、法语（法国）、德语（德国）、意大利语（意大利）、韩语（韩国）、葡萄牙语（巴西）、西班牙语（西班牙）等语言。这些新的语音非常适合需要生动的语音交互的应用，包括聊天机器人、语音助手、游戏、在线学习、旅游景点等。除了这7种新的语音，微软还对现有的3种
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- 华为研发出专利技术，保护AI大模型版权，实现自动生成带水印回复信息
- 11月8日消息，目前各大互联网厂商都在开发自家的AI大模型产品，其中涉及到不少版权争议，且各家的竞争也异常激烈。爱企查App显示，11月7日，华为技术有限公司申请的“一种语言模型保护方法、装置及计算设备集群”专利公布。专利文件称，开发基于大语言模型的系统需要高昂的机器和人力成本，因此大语言模型本身是公司构建AI竞争力的核心资产。目前，研究已经证实了通过模型窃取技术，可以用很低的成本实现大语言模型功能的复刻，从而导致大语言模型的知识产权遭到侵犯。因此，需要对大语言模型进行有效的保护，避免模型窃取的攻击，实现
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- OpenAI CEO确认GPT-5终极目标：相当于人脑的超级AI
- 快科技11月14日消息，在最近的一次采访中，OpenAI首席执行官SamAltman表示，计划从微软获得更多资金支持，用以创造相当于人脑的超级AI——通用人工智能（AGI）。Altman表示，虽然目前OpenAI的GPT-3.5及GPT-4在消费者市场取得了不错的成绩，但其仍正在开发下一代人工智能模型GPT-5。不过其并没有透露具体的时间和进度，只是说GPT-5会比GPT-4更加复杂，连他也无法准确预测GPT-5会具有哪些新功能和新技能。据Altman表示，GPT-5的最终目标是实现与人脑相媲美的超级人工
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- 比尔盖茨的最新观点：AI使得每周只需上班3天即可赚取足够生活费，不必工作5天【附AIGC行业市场分析】
- 无需改变原本意思，需要重写的内容是：图片来源：摄图网11月23日，微软联合创始人比尔·盖茨周二在特雷弗·诺亚（崔娃）的一档播客节目中，表达了自己对AI的看法，盖茨称，总有一天，人类“不需要如此努力地工作”，AI可以让人每周工作3天成为可能。盖茨表示：“假如未来社会每周只需要工作三天，那应该会不错。”盖茨认为，未来的世界可能是这样的，“机器可以制造所有的食物和东西”，人们不必每周工作五天以上来赚取维持生活的工资。当前，盖茨认为人工智能可以给人们带来一些积极的变化，但他此前也表示过：“我不认为人工智能的影响会
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- 探索更深入的用户洞察：加强对话式人工智能的应用
- 在电商行业发展增速逐渐放缓的当下，如何深入挖掘用户潜力、对当前的客户结构进行深度调整，是每个企业不得不面对的难题。这个困局不止停留了电商，有所带有服务性质的行业都或多或少受此影响。这时，人工智能的爆火，让人们再度将目光放到了对话式用户体验上。在当下，对话式人工智能是如何帮助企业进行更加深入的用户挖掘的呢？实时的个性化服务：相较于传统的人工客服，AI客服虽然互动性上需要进一步提升；但在响应速度、交互数量、反馈追踪等方面，都拥有更加出色的表现。并且，AI客服在提供服务上更有主动性，能够根据对用户行为的分析提供
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- 发布深度势能预训练大模型DPA-2的OpenLAM介绍
- 面向广大社区的深度势能核心开发者团队，在通向通用大原子模型（LargeAtomicModel，LAM）的征途上，发起了名为OpenLAM的大原子模型计划。OpenLAM的口号是“征服元素周期表！”，旨在通过建立一个开源、开放的微观尺度大模型生态系统，为微观科学研究提供新的基础设施，并推动材料、能源、生物制药等领域微观尺度工业设计的变革。深度势能团队最近发布了一款名为DPA-2的深度势能预训练大模型。这个项目得到了来自北京科学智能研究院、深势科技、北京应用物理与计算数学研究所等29家单位的合作支持，共有42
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- NeurIPS23｜视觉还原：利用大脑活动描绘你眼中的世界
- 在这篇NeurIPS23论文中，来自鲁汶大学、新加坡国立大学和中科院自动化所的研究者提出了一种视觉「读脑术」，能够从人类的大脑活动中以高分辨率解析出人眼观看到的图像。在认知神经科学领域，人们意识到人类的感知不仅受到客观刺激的影响，还深受过去的经验所影响。这些因素共同作用，形成了大脑中复杂的活动。因此，解码大脑活动中的视觉信息成为了一项重要的任务。其中，功能性磁共振成像（fMRI）作为一种高效的非侵入性技术，在恢复和分析视觉信息，尤其是图像类别方面发挥着关键的作用然而，由于fMRI信号的噪声特性和大脑视觉表
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- 快速学会使用 Arthur Bench 进行 LLM 评估
- Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LLM评估。一、传统文本评估面临的挑战近年来，大型语言模型(LLM)的迅速发展和改进使得传统的文本评估方法在某些方面可能不再适用。在文本评估领域，我们已经听说过一些方法，如基于“单词出现”的评估方法，比如BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”的评估方法，如BERTScore。这些方法对于评估文本的质量和相似性提供了更准确的指标。LLM的快速发展为文本评估领域带来了新的挑战和机遇，我们需要不断探索和改进评估方法，
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