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根据Accenture的报告，预计到2035年，应用人工智能在能源领域可以提高20%的能源效率。人工智能在重塑能源管理行业中发挥什么作用?近年来，人工智能已成为能源和电力行业日益重要的技术。其可以自动化和优化各种与能源相关的活动，从而提高运营效率和成本，改善能源管理，并减少对环境的不利影响。需求预测是人工智能在能源行业中应用的最重要领域之一。公用事业企业可以借助人工智能系统来改善资源分配和管理，人工智能系统可以通过分析消费者行为、天气模式和其他变量的数据来更准确地预测能源使用情况。在人工智能的帮助下，能源
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最近，ICLR2024，人工智能顶级会议，公布了录取结果。蚂蚁集团在这次会议中有11篇论文被接收，其中1篇被评为口头报告，3篇被选为焦点报告，另外7篇则为海报展示。蚂蚁集团在人工智能学术界的进展备受瞩目。（图：蚂蚁集团的《长视频中的多粒度噪声关联学习》被收录为Oral论文）今年ICLR组委会收到了7262篇论文投稿，录用率约为31%。根据录用结果，其中1.2%的论文被录用为Oral论文，这些作者将获得10分钟的口头演讲机会。另外5%的论文被录用为Spotlight论文，这些作者将有4分钟的聚光灯展示时间。
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自监督学习（SSL）是无监督学习的一种方法，利用未标记的数据来训练模型。其核心思想是让模型在没有人工标签的情况下学习数据的表示方式。一旦模型学会了如何表示数据，它就可以应用于具有较少标记数据的下游任务，并且能够获得比没有经过自监督学习的模型更好的性能。通过自监督学习，模型可以利用数据中的隐含信息来进行学习，例如通过预测数据的旋转、颜色变化等。这种方法可以在缺乏标记数据的情况下提供一种有效的学习方式，对于解决大规模数据训练的问题具有重要意义。自监督学习（SSL）步骤1.基于对数据的理解，以编程方式从未标记的
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谷歌近日发布新闻稿，宣布推出ASPIRE训练框架，专为大语言模型设计。该框架旨在提升AI模型的选择性预测能力。谷歌提到，当下大语言模型在自然语言理解和生成内容方面发展迅速，已被用于构建各种创新应用，但要应用于高风险决策类场合依然不妥。这是由于模型预测具有不确定性及“幻觉”可能，因此谷歌开发了一款ASPIRE训练框架，为系列模型引入了“可信度”机制，即——模型会输出一系列答案，每个答案都会具有正确概率评分。▲图源谷歌新闻稿（下同）在技术层面，该训练框架可划分为三个阶段：特定任务调整、答案采样和自我评估学习。
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波士顿动力Atlas，正式进入电动机器人时代！昨天，液压Atlas刚刚「含泪」退出历史舞台，今天波士顿动力就宣布：电动Atlas上岗。看来，在商用人形机器人领域，波士顿动力是下定决心要和特斯拉硬刚一把了。新视频放出后，短短十几小时内，就已经有一百多万观看。旧人离去，新角色登场，这是历史的必然。毫无疑问，今年是人形机器人的爆发年。网友锐评：机器人的进步，让今年看起来像人类的开幕式动作、自由度远超人类，但这真不是恐怖片？视频一开始，Atlas平静地躺在地上，看起来应该是仰面朝天。接下来，让人惊掉下巴的一幕发生
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一、58画像平台建设背景首先和大家分享下58画像平台的建设背景。1.传统的画像平台传统的思路已经不够，建设用户画像平台依赖数据仓库建模能力，整合多业务线数据，构建准确的用户画像；还需要数据挖掘，理解用户行为、兴趣和需求，提供算法侧的能力；最后，还需要具备数据平台能力，高效存储、查询和共享用户画像数据，提供画像服务。业务自建画像平台和中台类型画像平台主要区别在于，业务自建画像平台服务单条业务线，按需定制；中台平台服务多条业务线，建模复杂，提供更为通用的能力。2.58中台画像建设的背景58的用户画像平台建设主
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2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文提出了一种新的神经网络架构：Transformer。七年后，Transformer成为了生成了AI的核心，正在引领着今天的技术浪潮。在乙骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨看来，一种新技术的出现最重要的并不在于技术本身，而是该技术能给用户带来的价值。在数据领域，数据作为一种新型资产已成为业内共识，如何在数据层面与AI紧密结合，最大化数据价值是当下要解决的核心问题。甲骨文最近发布的OracleDatabase23ai正是对这个问题的回
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近期，火山引擎官网更新了豆包大模型的定价详情。全面展示豆包通用模型不同版本、不同规格的价格信息。在模型推理定价大幅低于行业价格的基础上，豆包通用模型的TPM（每分针Tokens）和RPM（每分钟请求数）均达到国内最高标准。以豆包主力模型pro-32k为例，价格比行业低99%，TPM限额则高达同规格模型的2.7倍至8倍。图：豆包系列模型“后付费”定价信息“官方信息显示：在按照Tokens实际使用量计算费用的“后付费”模式下，豆包通用模型Pro、豆包通用模型Lite的32k及以下窗口版本，模型限流为10KRP
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小模型成趋势？本周，OpenAI上线小模型GPT-4o-mini，小模型赛道正式开卷。近期加入这一赛道的还有苹果。最近，苹果公司作为DataComp-LM（DCLM）项目的研究机构之一，在HuggingFace上发布了DCLM-7B开源模型。该模型性能已经超越了Mistral-7B，并且正在逼近其他领先的开源模型，包括Llama3和Gemma。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.11794项目链接：https://huggingface.co/apple/DCLM-7B论文作者
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1.如今，管理层希望在任何AI提案中包含投资回报率(ROI)的计算。这种新方法带来了一些引人注目的好处：当项目仅旨在改进度量指标和流程时，无需创建新的ROI计算、进行传阅并让各方利益相关者达成一致，团队可以更快地开始工作并交付原型。利用现有的应用逻辑并使用相同或大部分相同的数据，可以缩短确保数据合规性和安全性的过程。从一开始就对应用设计及其附加值有更清晰的认识，可以缩短设计过程并减少每次代码提交后所需的更改数量。这种针对ROI的方法变更可能并不适用于每个AI项目，然而，许多企业发现，设计和证明全新AI应用
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1.英伟达计划将员工人数增加至5万，并部署1亿个AI助手。英伟达正向科技巨头转型，大幅提升员工数量是其发展趋势。黄仁勋称，英伟达计划建立一支“AI队伍”，打造庞大的“AI助手”兵工厂。“AI助手”将处理冗余任务，提升员工工作效率。“AI助手”将与其他AI协作解决问题，并与人类交流。黄仁勋认为，AI将与人类共存，英伟达计划可持续增加员工数量。AI将提升公司产出，为员工提供有关收益和业绩的数据。AI将改变每一份工作，带来好处，如提高生产力、收入增长和发展。黄仁勋表示，AI助手的出现将提高员工效率，促使增加招聘
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1.清听声学与联想创投达成战略合作2024年11月12日，苏州清听声学科技有限公司（简称“清听声学”）宣布与联想创投达成战略合作，引入联想创投的战略投资。此举为清听声学注入了新的发展动力，并标志着聚音屏技术在智能音频领域的进一步拓展。2.清听声学：创新声学技术领军者清听声学是中国科学院声学研究所产业化平台，也是国家级专精特新小巨人企业。公司专注于创新声学技术的研发和应用，提供一站式创新应用方案。在定向发声技术领域，清听声学拥有先导性创新优势，是聚音屏的发明者及全球专利所有者。3.聚音屏：显示和音频技术的创
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1.京东方A认为，各种显示技术将共存，技术进步将由场景驱动。2.在大尺寸产品方面，LCD预计未来5-10年仍将是电视的主流技术。MiniLED背光产品的成熟将提升LCD产品的性能和生命力。大尺寸化和技术升级将持续推动电视市场增长。3.在中小尺寸方面，柔性AMOLED具有更好的显示效果、更轻薄的形态，以及可折叠和卷曲等优势。柔性AMOLED产品在中小尺寸领域，特别是在智能手机领域的渗透率持续提升，并开始渗透到高端平板电脑和笔记本电脑等应用。4.近年来，随着LCD生产线扩产逐步结束，加上部分海外厂商退出，行业
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德国汽车零部件供应商伟巴斯特（Webasto）可能面临超过10亿欧元的债务重组。知情人士表示，伟巴斯特及其银行贷款机构正在挑选一位首席重组官来监督谈判。伟巴斯特还聘请了罗斯柴尔德公司（Rothschild&Co.）为债务谈判和可能的并购交易提供建议。伟巴斯特成立于1901年，是一家专业生产汽车天窗、折叠车顶、汽车加热系统、动力电池和充电解决方案的企业，也是汽车工业的著名全球供应商。今年11月初，伟巴斯特向密歇根州发出通知，表示因客户减产，公司计划在底特律裁员218人。伟巴斯特的财务业绩显示，截至2023年
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宾夕法尼亚州立大学和哥伦比亚大学的科学家团队取得重大突破，首次实验证实了半狄拉克费米子的存在。这种独特的准粒子表现出奇特的特性：沿特定方向运动时具有质量，而沿另一方向运动时则质量消失。这一发现发表在《物理评论X》期刊上，有望推动下一代电池和传感器等技术的革新。根据爱因斯坦的狭义相对论，以光速运动的粒子不具备质量。然而，在固态材料中，集体运动的粒子（准粒子）可以展现出与单个粒子截然不同的行为。半狄拉克费米子正是一种此类准粒子，其质量取决于运动方向。早在2008年和2009年，法国和美国的科学家就从理论上预测
