-
作者丨唐唯珂编辑丨张铭心,张星图源丨视觉中国AI制药再向前迈进一步。由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技公司英矽智能（InsilicoMedicine）6月27日宣布，其已经开始AI研制药物的首批人体试验，为一名中国患者提供了一种治疗慢性肺部疾病特发性肺纤维化的新型疗法。这种药物名为INS018_055，是全球第一种完全由AI设计和研制的药物，目前已推进至2期临床试验验证阶段，或即将成为制药业的重要里程碑。近来，AI领域一度站上风口，制药业试图借势起飞，AI制药或将成为未来现实。深圳某一级市场医药行
-
市民观看无人机表演。陈建华摄【深圳商报讯】（记者曾智辉通讯员萧蕾林佳曼张萍）2023深圳市龙舟文化艺术节系列活动——数字画卷《光影万象·大美龙华》无人机主题表演6月18日至20日持续3天在龙华文体中心凌空起飞。18日晚，1500余架无人机，史上最奢侈的大面积单画3D高时长展现飞龙在天；19日主题展演则共设置生命之源、金色传说、生意盎然、奋斗未来、星河璀璨等五大篇章。
-
生成型人工智能的迅猛发展已经成为科技界热议的话题，但也存在着失控的风险。为了确保生成型人工智能的安全和负责任发展，四家顶尖人工智能科技公司今天宣布成立前沿模型论坛（FrontierModelForum）前沿模型论坛是由微软、OpenAI、谷歌和Anthropic四家公司共同发起的组织，专注于超越现有最先进模型的前沿人工智能模型，这些模型具备执行多种任务的能力，并且采用大规模机器学习技术IT之家翻译了谷歌在其博客文章中公布的目标推进人工智能安全研究，促进前沿模型的负责任开发，降低风险，并实现独立、标准化的能
-
2023-06-2815:19:36作者：孟令曦日前，谷歌确认，其在GoogleI/O大会上亮相的立体化小机器人是全新设计的安卓LOGO。据了解，新款安卓绿色机器人LOGO最早于年初的2023年科技展会中初次亮相，然后在5月的GoogleI/O大会上再度露面。其LOGO原先呈现为全身像，从2019年开始转变为单一头像设计，这次改动使得其头像展现更为立体。报道指出，机器人LOGO底部的“android”字样也将调整为“Android”。该安卓机器人LOGO由设计师IrinaBlok创作，其设计灵感来自于卫生
-
微软的人工智能聊天机器人BingChat（必应聊天）现在可以在谷歌Chrome和苹果Safari浏览器上使用了，用户只需访问Bing.com网站，就可以和该聊天机器人进行交流。不过，在Chrome和Safari浏览器上使用BingChat还有一些限制。比如，用户输入的文字不能超过2000个，而在微软自家的Edge浏览器上，这个限制是4000个。而且，用户和聊天机器人的对话只能持续五轮，而不是30轮。此外用户还会看到一些弹窗，提示他们下载Edge浏览器。据IT之家报道，微软在推出BingChat时，除了在不
-
IT之家9月9日消息，淘宝AI大模型“淘宝问问”正在进行内测，可在淘宝通过搜索“淘宝问问”提交内测申请，或通过邀请码参与测试。IT之家注意到，淘宝问问是淘宝在原搜索功能上对电商搜索导购方式进行迭代的创新尝试，旨在结合用户输入，通过深度合成算法为用户提供更符合消费习惯的商品和内容。用户可以向淘宝问问输入信息（输入），并接收淘宝问问基于输入生成或返回的文字、图片、视频、音频等输出信息（输出）。淘宝问问输出含有基于深度合成技术的人工智能生成内容，且可能含有跳转至第三方的链接。同时，输出中返回的商品及相关图片、视
-
大规模语言模型在自然语言处理方面展现出令人惊讶的推理能力，但其内在机理尚不清晰。随着大规模语言模型的广泛应用，阐明模型的运行机制对应用安全性、性能局限性和可控的社会影响至关重要。近期，中美多家研究机构（新泽西理工学院、约翰斯・霍普金斯大学、维克森林大学、佐治亚大学、上海交大、百度等）联合发布了大模型可解释性技术的综述，分别对传统的fine-tuning模型和基于prompting的超大模型的可解释性技术进行了全面的梳理，并探讨了模型解释的评估标准和未来的研究挑战。论文链接：https://arxiv.or
-
IT之家10月31日消息，英特尔公司、联想集团、爱奇艺三方备忘合作发布会今日在北京举行。三家企业签署合作备忘录，旨在携手加速AI变革在应用端的落地，为用户带来全新的AI高级智能化体验据介绍，三方的协作成功实现了更先进的硬件解码技术、智能预测和生成技术，以及NPU的支持。这些创新技术使得联想的AIPC能够提供沉浸式视频流体验和卓越的显示、音频效果。在获得更优性能的同时，也实现了出色的功耗优化。联想的AIPC不仅拥有强大的计算能力，还能够为用户节省能源，实现绿色环保的目标。早在今年6月，英特尔、联想和爱奇艺三
-
药物发现是一个复杂的、多步骤的过程，涉及到许多化学和生物学子学科的交叉领域。人类药物化学家凭借他们多年积累的专业知识在这个过程中扮演着重要的角色那么，人工智能（AI）能否担任药物化学家在药物发现中扮演的角色呢？答案或许是肯定的。日前，来自诺华生物医学研究所（NIBR）和微软研究院科学智能中心（AI4Science）的研究团队，共同提出了一个机器学习模型，该模型能部分重现职业化学家在工作中积累的集体知识，这类知识通常被称为“化学直觉”。研究小组认为，该方法可以作为分子建模的补充，以提高未来药物研发的效率该研
-
请联系出处获得本文的转载授权，本文是由自动驾驶之心公众号发布的1简介多模态传感器融合意味着信息互补、稳定和安全，长期以来都是自动驾驶感知的重要一环。然而信息利用的不充分、原始数据的噪声及各个传感器间的错位（如时间戳不同步），这些因素都导致融合性能一直受限。本文全面调研了现有多模态自动驾驶感知算法，传感器包括LiDAR和相机，聚焦于目标检测和语义分割，分析超过50篇文献。同传统融合算法分类方法不同，本文从融合阶段的不同将该领域分类两大类、四小类。此外，本文分析了当前领域存在的问题，对未来的研究方向提供参考。
-
（映维网Nweon2023年12月23日）根据TheVerge和TheInformation早前的报道，Meta将在2024年展示公司首款真正的AR眼镜原型Orion猎户座。当然，所述设备不向公众发售，仅作为演示。然后到2027年，公司将推出第一款向公众出售的AR眼镜Artemis阿尔忒弥斯。在日前接受TheVerge专访时，Meta首席技术官安德鲁·博斯沃思证实Meta将在2024年开始测试Orion猎户座，而且表示“我认为大家在2024年很有可能有机会试用它”。不仅只是这样，这位高管宣称这是人类有史以
-
MSE损失函数是机器学习和深度学习中常用的一种损失函数，用于评估模型性能和优化参数。它主要应用于回归问题，用于预测连续输出变量。在本文中，我们将详细介绍MSE损失函数的定义、应用场景、优缺点以及如何使用它来训练模型。什么是MSE损失函数MSE损失函数是回归问题中常用的损失函数之一，用于衡量预测值与实际值之间的平均平方误差。它的定义如下：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2其中，y_i是实际值，\hat{y_i}是模型的预测值，n是样本数。MSE损失函
-
物体姿态估计在许多现实世界应用中扮演着关键角色，如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等领域。在这一领域中，最先受到关注的任务是实例级别6D姿态估计，其需要关于目标物体的带标注数据进行模型训练，使深度模型具有物体特定性，无法迁移应用到新物体上。后来研究热点逐步转向类别级别6D姿态估计，用于处理未见过的物体，但要求该物体属于已知的感兴趣类别。而零样本6D姿态估计是一种更具泛化性的任务设置，给定任意物体的CAD模型，旨在场景中检测出该目标物体，并估计其6D姿态。尽管其具有重要意义，这种零样本的任务设置在物体检测
-
虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。尽管LLM在某些任务上准确无误地完成了指定的任务，但其输出结果并非总是可靠的。它可能会生成看似合理但事实上是错误或误导性的文本。这些错误可能是因为模型在训练过程中没有接触到足够多的可在模型生成错误回复内容时，可以尝试“深入理解其背后机制”，解决模型的幻觉问题。深度神经网络的复杂性和模型的增长，使得通过探索机器学习（ML）模型对所学内容的hiddenrepresentati
-
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中，Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近，Keras团队为三个后端（TensorFlow、JAX、PyTorch）与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先，他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流的计算机视
