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对抗训练中的分布偏移问题，需要具体代码示例摘要：在机器学习和深度学习任务中，分布偏移是一个普遍存在的问题。为了应对这一问题，研究者们提出了对抗训练（AdversarialTraining）的方法。本文将介绍对抗训练中的分布偏移问题，并给出基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）的代码示例。引言在机器学习
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国庆期间，抖音上“一句方言证明你是地道家乡人”的活动在吸引了全国各地的网友热情参与，话题最高登上抖音挑战榜第一位，播放量已超过5000万。这场“各地方言大赏”能够在网络上迅速走红，离不开抖音新推出的地方方言自动翻译功能的功劳。创作者们在录制家乡话的短视频时，使用了“自动字幕”功能，并选择了“转为普通话字幕”，这样就能够自动识别视频中的方言语音，并将方言内容转化为普通话字幕，让其他地区的网友也能轻松听懂各种“加密型国语”。福建的网友亲自测试后表示，就连“十里不同音”的闽南地区是中国福建省的一个地域，位于福建
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在学习方面，GPT-4是一个厉害的学生。在消化了大量人类数据后，它掌握了各门知识，甚至在聊天中能给数学家陶哲轩带来启发。与此同时，它也成为了一名优秀的老师，而且不光是教书本知识，还能教机器人转笔。这个机器人名叫Eureka，是来自英伟达、宾夕法尼亚大学、加州理工学院和得克萨斯大学奥斯汀分校的一项研究。这项研究结合了大型语言模型和强化学习的研究成果：用GPT-4来完善奖励函数，用强化学习来训练机器人控制器。借助GPT-4写代码的能力，Eureka拥有了出色的奖励函数设计能力，它自主生成的奖励在83%的任务中
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IT之家10月26日消息，JinaAI在其官网发布新闻稿，宣布推出jina-embeddings-v2模型，号称是目前是唯一支持8K（8192个token）上下文长度的开源产品，在功能和性能上与OpenAI的text-embedding-ada-002类似。在MTEB排行榜方面，IT之家发现官方做出了以下解释：与OpenAI的8K模型text-embedding-ada-002进行比较，jina-embedding-v2在分类平均值、重排平均值、检索平均值和摘要平均值方面均优于OpenAI的text-em
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2009年11月21日，发那科新工厂在宝山区顾村镇奠基开工。十多年过去，世界工业机器人“四大家族”之一的发那科与宝山顾村、与上海的缘分越来越深。近日，上海发那科智能工厂三期项目宣布落成。作为发那科集团在日本本土之外最大的机器人基地，这座工厂不仅具有先进制造功能，可为下游应用企业提供智能制造解决方案，还具备员工教育培训、智能制造先进装备展示等功能，是一个集研发、制造、销售于一体的“超级智能工厂”，年产值预计达100亿元。有高大的树木，还有小苗顾村镇副镇长表示，光有参天大树而缺乏具有成长性的苗木是不能实现一片
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2023年东城区特色机器人挑战赛于2023年11月11日在北京一七一中学正式拉开帷幕。这场盛大的赛事是由东城区教委主办，旨在配合北京市中小学开展素质教育，提高中小学科技教育水平，并贯彻落实《全民科学素质行动计划纲要》。作为教育部白名单常驻赛项之一，APM编程机器人赛项以其科技性和创新性，已经成为了全国范围内广受关注的科技竞技类比赛。本次东城区特色机器人挑战赛中，APM编程机器人赛项作为主要赛项，其主题定为“能源世界”，旨在学生参与编程机器人竞赛的传导低碳生活的理念。APM编程机器人设计团队希望通过这样一场
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IT之家11月15日消息，根据美国商标和专利局（USPTO）公示的清单，苹果公司获得了一项AR相关的技术专利，适用于iPhone、iPad、Mac和VisionPro头显，提供交互式、引导式消费者体验。苹果的这项技术主要用于在线零售和售后支持等场景，可以实现售前、售后、技术支持人员与消费者之间的远程面对面交流，提供即时反馈、解答问题和提供建议等相关信息苹果公司授权专利中描述的技术提供了与远程销售人员的实时通信（通过音频和/或视频电子通信会话），远程销售人员可以在用户设备上演示产品，让消费者与销售人员进行互
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IT之家在12月25日的消息中报道，欧洲第二大网络银行机构bunq近日推出了一项名为“Finn”的人工智能工具，从而成为欧洲第一家采用人工智能技术的金融机构有消息称，一款名为Finn的AI工具允许用户通过对话的方式直接提出“消费问题”。用户可以直接询问自己在特定类别的消费上的花费，比如“每个月在食物和日用品上的平均开销”或者“在亚马逊平台上的年度消费总额”bunq声称，FinnAI相比竞争对手的最大优势在于“完全整合用户的所有账单和地点信息”，这是因为“该银行成功地与多家上下游公司建立了连接”，从而实现了
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在今年大型模型的爆发之后，目前的人工智能技术仍处于第二代系统阶段，并尚未达到人工通用智能（AGI）的水平。不过，在一些领域中，已经可以利用AIAgent进行处理。作为典型的B端方向应用，如何设计符合业务需求的AIAgent呢？随着人工智能的迅猛发展，各种先进的大型模型、产品和工具层出不穷。作为一名B端产品经理，我们需要积极embrace这种变革的人工智能技术，并将其应用于我们自身的业务，以确保企业的效率不会落后于行业的发展一般来说，如果企业没有自主研发大型模型，就需要依赖第三方的大型模型能力来开发AI能力
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最近，有一架俄罗斯无人机进入了北约的领空，但突然发生了爆炸，引发了一系列的震惊和疑问。北约和美国面临着前所未有的困境，人们想要揭开背后隐藏的真相。我们想知道谁在操纵这一切，是什么原因导致了无人机的爆炸，以及这是否意味着传统强国的地位受到了挑战。接下来的故事将揭示一个令人震惊的真相，帮助我们解开这个谜团。俄罗斯无人机进入北约领空的原因是为了检查北约的实力和威信。将那个句子重写一下:俄罗斯无人机进入北约领空可以被视为对北约实力的挑战。作为北约成员国，北约的核心利益在于保障自身领空的安全和完整。而俄罗斯此举正是
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人工智能已成为企业的首选，但很快它将变得普遍。商界正在迅速采用适应性人工智能来改变竞争格局。根据最新统计数据，超过95%的企业都在积极追求人工智能。为了确保竞争优势，期待先进的人工智能选项是必要的。适应性是关键因素，可帮助提升业务。自适应人工智能是下一代AI系统，使代码能够适应现实世界的变化。因此，本文将深入探讨什么是自适应人工智能以及在您的业务中实现它的方法。什么是自适应人工智能?自适应人工智能能够根据不同的数据和环境变化，自动调整并进一步发展，使其成为一种先进的人工智能。自适应人工智能系统通过根据经验
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在卷积神经网络(CNN)中，池化和扁平化是非常重要的两个概念。池化概念池化操作是CNN网络中常用的操作，用于缩小特征图维度，减少计算量和参数数量，还能防止过拟合。池化操作通常在卷积层之后进行，其作用是将特征图的每个小区域（如2x2或3x3）缩小到一个值，可以是最大值（MaxPooling）或平均值（AveragePooling）。这有助于减少参数数量、降低过拟合风险，并提取出更显著的特征。卷积神经网络中池化层的主要作用池化层是CNN中常用的操作，用于减小特征图维度、降低计算量和参数数量，以及防止过拟合。它
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AI不仅能聊天，还能通过"眼睛"看懂图片，用画画表达自己。你可以与它们交谈，分享图片或视频，并得到图文回应。最近，上海人工智能实验室联合香港中文大学多媒体实验室（MMLab）、清华大学、商汤科技、多伦多大学等多家高校、机构，共同发布了一个名为MM-Interleaved的开源多模态生成模型。该模型通过全新提出的多模态特征同步器，实现了多项任务的最新技术水平（SOTA）的更新。MM-Interleaved具备对高分辨率图像细节和微妙语义的精准理解能力，可以支持任意穿插的图文输入和输出，为多模态生成大模型带来
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Sora要被集成在Adobe视频剪辑软件里了。在最新发布的PremierPro概念演示里，Adobe展示了与OpenAI合作的探索成果：在主镜头之外，完全由Sora生成一段B-roll辅助镜头。除了Sora之外，其他流行AI视频工具Runway和Pika也将作为可选项。其中Runway在演示中与Sora用法类似，可以生成一段全新的辅助镜头。Pika则可以做到将现有镜头自然延伸数秒。需要强调的是，这些功能还处于早期预览和研究阶段，尚未透露何时发布。与之相比，由Adobe自己的AI产品Firefly支持的功能
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MetaFAIR联合哈佛优化大规模机器学习时产生的数据偏差，提供了新的研究框架。据所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个GPU。以LLaMA270B模型为例，其训练总共需要1,720,320个GPU小时。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。最近，许多机构在训练SOTA生成式AI模型时报告了训练过程中的不稳定情况，它们通常以损失尖峰的形式出现，比如谷歌的PaLM模型训练过程中出现了多达20次的损失尖峰。数值偏差是造成这种训练不准确性的根因，由于大语言
