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- 鉴智机器人x地平线：两年走完五年路，正确路径下的量产加速度
- 资本寒冬当中，短短一年多完成5轮融资；不到2个月推出基于征程5的L2+感知方案，不到5个月推出基于征程5的智驾系统；在不到3个月的时间里，我们成功获得了OEM定点，并在接下来的2年里累计交付了超过50万台智驾产品在快鱼吃慢鱼的智能驾驶赛道，鉴智机器人犹如开挂一般，两年时间，走出了很多公司五年走完的路，并以基于强AI的自动驾驶范式和差异化的双目立体视觉产品，成为智驾市场上极具标识和竞争力的新晋明星公司。但“爽文”一般的创业历程背后，其实并没有什么独门秘籍，只因正确的商业策略、领先的技术建设，以及志同道合的伙
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 地平线 量产加速度 鉴智机器人x 424浏览 收藏
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- MATA，科学数据研究的人工智能助理，获得专利认可
- 南卫理公会大学（SMU）和美国国家航空航天局（NASA）的研究人员宣布，他们已经为MATA获得了专利。MATA是一种人工智能研究助理，能够回答科学数据相关的问题消费者已经习惯于向由亚马逊和苹果开发的Alexa和Siri等对话式人工智能助理提问。这些聊天机器人接受了关于世界和时事的一般知识训练。MATA的工作方式与Alexa和Siri类似，但它是根据NASA收集的大量地球科学数据进行训练的。具体来说，MATA(梵语中地球的意思)是利用美国国家航空航天局在过去40年中收集的数百兆字节的陆地、海洋和太空传感器数
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 人工智能 MATA 424浏览 收藏
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- 杭州徐奶奶用AI生成显眼包海报 登上乌镇峰会
- 此内容转自【潮新闻】用AI技术免费自动生成商业海报，正受到越来越多小商家的青睐。身居杭州街头巷尾的一些杭州老店手艺人，正在体验尝新这门让AI免费打工，做显眼包海报的技能。杭州大马弄的徐奶奶就是其中之一。“大马弄卤肠我说第二，没人敢说第一。”作为大马弄首屈一指的大网红，徐奶奶用一句自信的话，在海报上高度干练地概括了自己的卤菜手艺。徐奶奶的“显眼包”式海报由AI制作，因其独特性而备受瞩目。这幅海报甚至被选送至2023“互联网之光”博览会参展，引起了各方媒体和公众的广泛关注。徐奶奶对此感到非常骄傲和开心她说，自
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- 外国媒体报导：微软AI助手Copilot现已整合PDF文件
- 【环球网科技综合报道】11月14日消息，据外媒报道，微软AI助手Copilot现已与PDF文件集成。这意味着用户在Edge上打开PDF文件时，可直接从中访问和使用Copilot的功能，从而提高工作效率。据悉，PDF文件菜单中已添加了“询问Copilot”选项。当用户选择一个单词时，会出现一个带有多个选项的下拉菜单，该菜单中的选项之一是“询问Copilot”。用户单击后将立即打开BingChat，从而得到相应的工作方面的帮助。根据之前的报道，微软最近发布了Windows11PC操作系统的下一个重大更新。作为
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 微软 Copilot AI助手 424浏览 收藏
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- 中泰证券：“设备采购”是人形机器人下阶段行情的核心指标
- 重写内容：投资要点是在进行投资时需要注意的关键要素1、“设备采购”是人形机器人下阶段的核心指标。人形机器人正处于“研发到小批量生产”的关键阶段，过去的主题炒作模式正逐步失效。跟踪零部件厂商设备采购，是验证小批量试生产阶段何时到来，判断下一轮人形机器人行情的核心指标。本报告通过对生产工艺及设备的梳理，①梳理出设备环节中弹性较大的环节，②挖掘出有希望实现设备国产化的环节并跟踪相应公司进展。2、人形机器人零部件介绍：目前暂定的特斯拉人形机器人方案包括28个执行器，滚柱丝杠、谐波减速器及空心杯电机的价值量较高，且
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 人形机器人 设备采购 核心指标 424浏览 收藏
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- ICLR 2024 | 联邦学习后门攻击的模型关键层
- 联邦学习使用多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的整体模型构成安全隐患，如后门攻击。本文重点关注如何在有防御保护的训练框架下，对联邦学习发起后门攻击。本文发现后门攻击的植入与部分神经网络层的相关性更高，并将这些层称为后门攻击关键层。在联邦学习中，参与训练的客户端分布在不同的设备上，它们各自训练自己的模型，然后将更新的模型参数上传至服务器进行聚合。由于参与训练的客户端不可信，存在一定风险，因此服务器基于
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- 开源11天，马斯克再发Grok-1.5！128K代码击败GPT-4
- Grok-1官宣开源不过半月，新升级的Grok-1.5出炉了。刚刚，马斯克xAI官宣，128K上下文Grok-1.5，推理能力大幅提升。并且，很快就会上线。11天前，Grok-1模型的权重和架构开源，展示了Xai在去年11月之前取得的进展。Grok-1有3140亿参数，是Llama2的4倍大，而且采用的是MoE架构，8个专家中2个是活跃专家。Xai介绍，也就是从那时起，团队改进了最新模型Grok-1.5的推理和解决问题的能力。OpenAI前开发者关系负责人表示，从xAI重大发布的时间可以看出他们前进的步伐
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 数据 训练 424浏览 收藏
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- 企业级AI Agent如何落地汽车行业，这是国内首份系统阐述白皮书
- 近年来，随着大模型技术的迅速发展，模型能力的上限不断被挑战。然而从产业变革的角度看，大模型的落地或许处于起步阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地变革，仍是一个充满探索空间的课题。每个行业都关心一个问题：将大模型应用到业务层面的最优方法论是什么？当我们谈及这个问题，自然无法避开「AIAgent」（智能体）。AI在从学术研究跨越到实际应用时，大模型驱动的智能体正成为推动革新的核心动力。连比尔盖茨也预言，AIAgent将是人工智能的未来。到那时，AIAgent将具备规划、执行、感知、记忆
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 面壁智能 易慧智能 424浏览 收藏
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- Transformer要变Kansformer？用了几十年的MLP迎来挑战者KAN
- MLP（多层感知器）用了几十年了，真的没有别的选择了吗？多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。MLP的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。然而，MLP是否就是我们能够构建的最佳非线性回归器呢？尽管MLP被广泛使用，但它们存在明显的缺陷。例如，在Transformer模型中，MLP几乎消耗了所有非嵌入式参数，并且通常在没有后处理分析工具的情况下，相对于注意力层来说，它们的可解释性较差。所以，是否有一种MLP的替代选择？今天
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 424浏览 收藏
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- 仅几秒，准确推断蛋白动力学信息，山大、北理工等AI模型RMSF-net登Nature子刊
- 编辑|KX蛋白质的动力学对于理解其机制至关重要。然而，通过计算预测蛋白质动学信息具有挑战性。在此，来自山东大学、百图生科（BioMap）、北京理工大学、湖北医药学院、宁夏医科大学和阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的研究团队，提出了一个神经网络模型RMSF-net，其优于以前的方法，并在大规模蛋白质动力学数据集中产生最佳结果；该模型可以在几秒钟内准确推断出蛋白质的动力学信息。通过从实验蛋白质结构数据和低温电子显微镜(cryo-EM)数据集成中有效地学习，该方法能够准确识别低温电子显微镜图和PDB模型之间的
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- 1890美元，就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型
- 只用1890美元、3700万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。现阶段，视觉生成模型擅长创建逼真的视觉内容，然而从头开始训练这些模型的成本和工作量仍然很高。比如StableDiffusion2.1花费了200000个A100GPU小时。即使研究者使用最先进的方法，也需要在8×H100GPU上训练一个多月的时间。此外，训练大模型也对数据集提出了挑战，这些数据基本以亿为单位，同样给训练模型带来挑战。高昂的训练成本和对数据集的要求为大规模扩散模型的开发造成了难以逾越的障碍。现在，来自SonyAI等
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 工程 Sony AI 424浏览 收藏
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- 人类偏好优化算法哪家强？跟着高手一文学懂DPO、IPO和KTO
- 尽管收集人类对模型生成内容的相对质量的标签，并通过强化学习从人类反馈（RLHF）来微调无监督大语言模型，使其符合这些偏好的方法极大地推动了对话式人工智能的发展。但由于RLHF是一个复杂且常常不稳定的过程，关于直接使用优化函数将人类的偏好和模型的结果进行对齐的研究成为时下的热点问题。本文是huggingface上的一篇博客，针对时下常见的三种人类偏好优化算法进行了性能比较。作者进行了大量的实验，旨在通过不同的模型和不同的超参数，对无需强化学习（或偏好调整）就能调整语言模型的三种可行方法进行评估。这三种优化方
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 工程 身份偏好优化 直接偏好优化 424浏览 收藏
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- TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
- AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本篇综述工作已被《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEETPAMI）接收，作者来自三个团队：香港大学俞益洲教授与博士生陈超奇、周洪宇，香港中文大学（深圳）韩晓光教授与博士生吴毓双、许
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 图神经网络 424浏览 收藏
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- 陈天奇团队LLM结构化生成新引擎XGrammar：百倍加速、近零开销
- 现在，大语言模型的结构化生成有了一个更加高效、灵活的引擎。不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要LLM生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如JSON、SQL等）的数据。但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难，陈天奇团队提出了一种新的解决方案：XGrammar。XGrammar是一个开源软件库，可实现高效、灵活且可移植的结构化生成。该团队在博客中表示：「我们毫不妥协地实现了这三个目标，并致力于一个核心使命：将灵活、零开销的结
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 工程 XGrammar 424浏览 收藏
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