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- 参考封面|人工智能“淘金热”
- 参考消息网7月11日报道美国《新闻周刊》7月7日报道，美国科幻作家布鲁斯·斯特林说，人工智能是有史以来最可怕的怪兽。作为人类，允许智能机器自主学习我们的思想是一件非常可怕的事情。几十年来，数不清的科幻小说和关于机器人杀手的电影都在对我们发出警告。但这几乎没有让任何人放慢追逐人工智能热潮的脚步。我们把人工智能看作网络热梗或冰箱贴一样的时髦产品，但它们实际上是怪物，而且我们会越来越难以承认这一点。人们先是会抱怨个人数据被人工智能窃取，后来会感到被人工智能边缘化和排斥。淘金热总是以丑陋的结局收场，目前的人工智能
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- 阿里云通义千问AI大模型向全社会开放
- 阿里云于9月13日宣布，通义千问大模型已经通过首批备案，并正式对公众开放。用户可以登录通义千问官网进行体验，企业用户则可以通过阿里云调用通义千问API阿里云方面表示，通义千问在技术创新和行业应用方面都位居大模型行业的前列。根据IDC最新的AI大模型评估报告显示，通义千问在全部11项测试中获得通用能力、服务能力、创新能力、平台能力、生态合作、电商行业应用6项满分，名列前茅4月份，阿里云通义千问开始邀请用户进行测试，仅仅一个月的时间就有超过20万家企业和机构申请接入通义千问测试。目前，OPPO、得物、钉钉、淘
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- 高端 VR 头显 Quest Pro 无人问津，Meta 公司免费送
- IT之家9月17日消息，去年秋天Meta公司推出了其备受期待的高端VR头显MetaQuestPro，这款时尚的设备最初的售价高达1500美元（IT之家备注：当前约10920元人民币），但自上市以来一直难以获得市场认可。根据MixedRealityNews报道，Meta公司甚至免费赠送了这款设备：今年全球游戏平台Roblox的开发者大会的参会者每人都免费得到了一台MetaQuestPro。尽管不清楚参加活动的人数有多少，但这明显表明该设备并没有受到消费者的青睐Meta公司今年早些时候告诉供应商，不会再为该设
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- 特斯拉机器人全面进化！感知、大脑、运动控制能力升级 端到端方案初现成效
- 《科创板日报》9月25日讯（编辑郑远方）当地时间24日，特斯拉机器人官方账号TeslaOptimus更新了“具身智能首秀”。在介绍中，特斯拉称，人形机器人Optimus（擎天柱）已可以自主对物品分类，其神经网络训练是“完全端到端的”——即可实现视频信号输入，控制信号输出。在视频中，特斯拉机器人展示了视觉自标定、颜色分拣任务、单脚保持平衡等能力，在感知、大脑、运动与控制方面具备多项亮点：在感知方面，通过视觉感知及关节位置编码器，Optimus便可自动校准四肢，并精准定位四肢的空间位置。在大脑方面，凭借纯视觉
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- 科普进校园 | 标准化科普教育基地·AI探索之旅第2期
- 9月20日下午，在南二外海德学校四年级的教室里，学生们看到老师的操控的小程序，随着录入的数据，自主学习了如何识别物体，现场响起一阵阵喝彩声和欢呼。此次“AI探索之旅”活动是由深圳市南山区科学技术协会主办，深圳赛西信息技术有限公司承办。活动现场，科普讲师通过讲解机器人识别物体、声音等原理和应用，向学生们深入浅出地介绍了机器人在工作和生活中常见的认知原理。通过课堂互动，讲师带领同学们进行识物实验，让学生们亲身体验科技对人们生活的改变，直观感受科学的乐趣，并进一步激发学生对科普知识学习的积极性“科技发展越来越快
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- 人工智能破译了埋葬在维苏威火山灰烬中的古代卷轴
- 正如你可能想象的那样，一幅在维苏威火山的火山灰堆下埋藏了近2000年的卷轴，从古罗马城市赫库兰尼姆出土的卷起来的纸莎草纸，是很难打开的，更不用说阅读了。但人工智能已经找到了一种方法。今年3月，肯塔基大学的学者发起了维苏威火山挑战赛，他们公布了数千张烧焦、碳化的赫库兰尼姆卷轴的X射线图像，以及可以用来解释扫描结果的未经训练的人工智能软件。现在，有两名学生获得了首批奖项：内布拉斯加州大学林肯分校计算机科学专业的学生卢克·法里托（LukeFarritor）和德国柏林自由大学生物机器人专业的研究生优素福·纳德（Y
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- 发布全球首个支持JS/ArkTS高级语言的基于开源鸿蒙的人形机器人
- 快科技11月17日消息，今天上午，深开鸿宣布，其和乐聚机器人共同研发的，首款基于开源鸿蒙的KaihongOS人形机器人正式发布。根据官方介绍，这是一款搭载了KaihongOS以机器人为载体的万物智联教学系统，涵盖工业、服务等多场景。这个机器人装备了血氧心率传感器、温湿度传感器、红外测温传感器、人体感应传感器、NFC、OLED显示屏、LED灯。通过多元联合感知，它可以智能地执行决策同时，该机器人还可以与手机、平板、电脑等设备实时互联，摆脱传统线束连接方式，提升教学效率。同时，这款机器人还拥有17个自由度，搭
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- 结合物理引擎，GPT-4+扩散模型生成逼真、连贯、合理视频
- 扩散模型的引入推动了文本生成视频技术的发展，然而，这些方法往往计算成本高昂，且难以实现流畅的物体运动视频为了应对这些问题，来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和VIVO人工智能实验室的研究人员联合提出了一种名为GPT4Motion的新框架，该框架无需训练即可生成文本视频。GPT4Motion结合了GPT等大型语言模型的规划能力、Blender软件提供的物理模拟能力以及扩散模型的文生成图能力，旨在大幅提升视频合成的质量项目链接：https://gpt4motion.github.io/论文链接：
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- 很详细！无人机自主飞行技术的要点与优势
- 随着无人机自主飞行技术的不断成熟，其在提升巡检效率和减轻工作负担方面正日渐显现为一项强有力的工具。在本文中，我们将共同探讨无人机自主飞行技术的精髓。一、无人机自主飞行技术的要点需要重新写成：1、自动航线规划为确保无人机在任务中能够安全飞行，精准的航线规划至关重要。复亚智能无人机自主飞行系统的巡检航线规划不仅包括飞行高度、速度、拍照间隔等参数，更注重任务的柔性调整，以适应不同环境下的作业需求。重写的内容是：2、自主航线飞行通过预先设定的航线规划，无人机可以自主飞行完成电力巡检任务。在执行任务过程中，巡检人员
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- Steam宣布允许游戏使用AI生成内容，但要经过审核才能上架
- 2023年的AIGC大爆发无疑是一场不容忽视的科技革命，各大科技公司都不得不对其加以重视。作为PC游戏分发巨头的Steam也不例外。尽管此前Steam对于AI内容一直持谨慎态度，但在2024年初，Steam宣布正式允许上架发行包含AI生成内容的游戏，前提是需要通过官方的审核。这一决定无疑为AI游戏的发展打开了一扇大门，同时也为游戏开发者提供了更多的创作空间。随着AI技术的不断进步，我们可以期待AI生成内容在游戏领域的更广泛应用。Steam官方发布文章指出，他们曾表示需要一些时间来了解AI技术领域的最新发展
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- 使用向量嵌入和知识图提升LLM模型的精确度
- 语言模型在自然语言处理领域扮演着关键的角色，有助于理解和生成自然语言文本。然而，传统的语言模型存在一些问题，如无法处理复杂的长句、缺乏上下文信息和知识理解的局限性。为了解决这些问题，我们可以利用向量嵌入和知识图结合，提高语言模型的准确性。向量嵌入技术可以将单词或短语映射到高维空间中的向量表示，从而更好地捕捉语义信息。知识图则提供了丰富的语义关系和实体之间的联系，可以在语言模型中引入更多的背景知识。通过将向量嵌入和知识图与语言模型结合起来，我们可以改善模型对复杂句子的处理能力，更好地利用上下文信息，并扩展模
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- 常见的监督学习算法有哪些？
- 监督学习是机器学习的一种，通过训练算法使用标记示例，预测未见示例。其目标是学习将输入数据映射到输出标签的函数。在监督学习中，算法接收一个训练数据集，该数据集包含一系列的输入示例以及它们对应的正确输出标签。通过使用这个数据集，算法能够学习出一个函数，用来预测新的示例的输出标签。为了评估算法的性能，我们通常会将一个独立的测试数据集用于验证学习函数的准确性。这个测试数据集是用来检验算法在未见过的数据上的表现。1.线性回归线性回归是一种用于预测连续值的方法，它假设特征和目标之间的关系是线性的。其目标是找到最佳拟合
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- 提升大模型长文本能力的奇招曝光，竟如此匿名论文实现
- 一提到提高大模型长文本能力，就想到长度外推或者上下文窗口扩展？不行，这些都太费硬件资源了。来看一个奇妙新解：和长度外推等方法使用KV缓存的本质不同，它用模型的参数来存储大量上下文信息。具体办法就是建一个临时Lora模块，让它仅在长文本生成过程中“流式更新”，也就是用先前生成的内容不断作为输入来充当训练数据，以此保证知识被存进模型参数中。然后一旦推理完成，就丢掉它，保证不对模型参数产生长久影响。这个方法可以让我们不用扩展上下文窗口的同时，随便存储上下文信息，想存多少存多少。实验证明，这种方法：既可以显著提高
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- 三种人工智能在高等教育中的创意运用
- 高等教育专家必须为与AI的全面协作做好准备，否则很可能错失机会、与学生群体脱节。根据TytonPartners最新发布的调查结果显示，学生在使用生成式AI产品方面的速度远超过老师。具体数据表明，教职工群体中只有22%的人经常使用AI，而学生中高达49%的人频繁使用AI。人工智能在高等教育中的三种创新应用但是从教育机构的角度来看，AI技术的普及速度也不算慢。根据2023年Intelligent的调查结果显示，已经有82%的教育机构在今年将AI纳入了他们的招生工作流程中，这表明他们已经明确地接受了AI的存在和
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- 准确率 >98%，基于电子密度的 GPT 用于化学研究，登 Nature 子刊
- 编辑|紫罗可合成分子的化学空间是非常广阔的。有效地探索这个领域需要依赖计算筛选技术，比如深度学习，以便快速地发现各种有趣的化合物。将分子结构转换为数字表示形式，并开发相应算法生成新的分子结构是进行化学发现的关键。最近，英国格拉斯哥大学的研究团队提出了一种基于电子密度训练的机器学习模型，用于生成主客体binders。这种模型能够以简化分子线性输入规范（SMILES）格式读取数据，准确率高达98%，从而实现对分子在二维空间的全面描述。通过变分自编码器生成主客体系统的电子密度和静电势的三维表示，然后通过梯度下降
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