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速途网讯9月5日，阿里云牵头建设的AI模型社区魔搭（ModelScope）又上新了，推出适配开源大语言模型的AIAgent开发框架ModelScope-Agent。借助ModelScope-Agent，所有开发者都可基于开源LLM搭建属于自己的智能体应用，最大限度释放想象力和创造力。ModelScope-Agent的代码现已开源。AIAgent（AI智能体、AI代理）可谓当前大模型领域最热门的研究方向，它是指基于LLM的、能够使用工具自主完成特定任务的智能体。众所周知，目前阶段的LLM存在能力边界，主要擅
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无监督学习中的潜在特征学习问题，需要具体代码示例在机器学习领域，无监督学习是指在没有标签或类别信息的情况下，对数据进行自动学习和发现有用的结构和模式。在无监督学习中，潜在特征学习是一个重要的问题，它旨在从原始输入数据中学习到更高层次、更抽象的特征表示。潜在特征学习的目标是从原始数据中发现到最具有区分性的特征，以便于后续的分类、聚类或其他机器学习任务。它可以帮
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在边缘部署人工智能有可能释放强大的实时分析和处理。用例包括工业自动化、远程监控和医疗保健。人工智能的边缘部署是指将人工智能模型和算法部署在边缘设备或本地服务器上，而不是依赖于基于云的处理。这种方法将人工智能功能引入到数据生成的地方，从而实现更快、更高效的处理、实时分析，并减少对互联网连接的依赖。边缘计算的概念构成了边缘人工智能部署的基础。这涉及到将资源和数据存储分配到数据来源的网络边缘。智能手机、物联网设备、摄像头和无人机等嵌入式设备，都可作为部署人工智能模型的平台。边缘部署无需依赖云连接或外部服务器，即
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中新网乌鲁木齐10月24日电(雷晨昊孙雪桐)“无人机电量充足，遥控信号正常，四周无障碍物，可以开展巡检工作”。近日，在220千伏米泉变电站内，无人机开始起航，悬停在高空给变电站做“体检”。这是国网乌鲁木齐供电公司首次开展变电设备无人机红外检测工作，该公司运检智能化水平迈入新阶段。工作人员操作无人机进行巡检。孙雪桐 摄据了解，220千伏米泉变电站于1982年建成投运，是承担着乌鲁木齐市米东区供电任务的大型枢纽变电站。传统的变电站巡检方式主要采用人工巡检，存在劳动强度高、工作效率低、巡检时间长等问题，已逐渐不
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11月17日，中国充电服务第一股能链智电(NASDAQ：NAAS)携直交流充电桩、自动充电机器人、储能产品等多场景智慧能源补给产品，亮相广州国际汽车展览会，助力提升电动汽车充电效率和服务品质，为智能电动出行提供支撑。车展广州展位链能智电作为新能源出行的基本保障，充电基础设施和能源服务成为出行领域的重要竞争力。据能链研究院预计，到2035年，中国的充电桩投资规模将超过3万亿元。为了满足不同场景下用户的补能需求，能链智电已经建立了全品类、全场景的充电桩产品矩阵。这些产品包括交流慢充、普通快充、大功率快充等不同
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北京市朝阳区市场监管局于11月16日举办了《推动朝阳区广告产业高质量发展》系列讲座，360智能营销云运营总监吴琼在首场活动上发表了题为《AIGC为广告行业注入新动能》的演讲，并与市场监管局的有关领导和现场参会嘉宾进行了深入交流，共同探讨了数智时代广告行业的新发展和新机遇据报道，这个系列讲座吸引了来自雀巢中国、宝马中国、奔驰中国、索尼中国、蓝色光标、恒美广告、三星鹏泰广告、电通广告、BOSS直聘等各行业的领先企业，以及广告市场的各类优势企业。吴琼表示：AIGC将会对广告营销产生革命性的影响，作为内容生产的基
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IT之家11月29日消息，亚马逊在公司一年一度的AWSReinvent大会上推出了名为AmazonQ的新型聊天机器人，它旨在帮助企业和员工更好地利用亚马逊网络服务（AWS）。AmazonQ是一項新型的生成式AI輔助服務，可以協助員工快速利用公司的資料和專業知識取得問題答案、解決問題、生成內容等，可依據企業客戶的業務進行客製化首先，Q可以进行自然对话，用户可以藉此了解AWS的功能并解决问题。值得注意的是，这个聊天机器人将被整合到Slack等在工作场所中常用的通讯工具中。此外，管理员还可以通过AWS管理控制台
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科技领域日新月异,特别是在过去一年,人工智能技术突飞猛进,为3C行业带来了巨大变革。为携手行业共同拥抱未来,巨量引擎大众消费举办3C行业峰会,邀请广大3C电器牌共同深入探讨未来科技潮流和潜在增长机遇。巨量引擎一直与各大3C电器品牌展开紧密合作，充分发挥双方的技术优势，以提供用户更卓越的科技体验例如,抖音此前推出了剪映专业版,一款全能易用的桌面端专业剪辑软件,其中,智能抠像是被高频使用的功能之一。在新一代酷睿Ultra平台上，英特尔与剪映智能创作团队合作进行了“智能抠像”功能的深度优化，达到了明显的“两低”
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在工业4.0的浪潮下，自动化技术日新月异，为生产力和效率的提升带来了巨大的变革。然而，正如硬币的两面，随着自动化技术的广泛应用，与之相关的安全问题也逐渐浮出水面。一起发生在特斯拉工厂的机器人伤人事件再次引发了人们对自动化技术安全性的担忧。在得克萨斯州奥斯汀附近的特斯拉工厂，一名工程师在进行机器人软件编程时遭到了突然袭击。这台原本用于抓取和移动新铸造的铝制汽车零部件的机器人，突然失控，重压在工程师身上，并伸出金属爪伸向其背部和手臂。地面上留下的“血迹”让在场的同事惊恐不已。虽然特斯拉在随后的工伤报告中披露了
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现在有一种谷歌新设计的图像生成模型，可以用图2的风格来画图1的猫猫，并给它戴上一顶帽子。这个模型通过指令微调技术，可以根据文本指令和多张参考图像来准确生成新的图像。效果非常好，堪比PS大神亲自帮你P图。使用大型语言模型（LLM）时，我们已经认识到指令微调的重要性。通过适当的指令微调，LLM能够执行多种任务，如创作诗歌、编写代码、撰写剧本、辅助科研甚至进行投资管理。现在，大模型已经进入了多模态时代，指令微调是否依然有效呢？比如我们能否通过多模态指令微调控制图像生成？不同于语言生成，图像生成一开始就涉及到多模
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Gigster副总裁CoryHymel指出，AI驱动的数据指标在衡量和提升工程团队绩效方面起着关键作用，为2024年的更大适应性和成功奠定了基础。商界领袖对于他们的工程团队的活动以及技术资源的使用程度，直到最近都表现出令人惊讶的低了解程度。然而，随着2024年科技组织对变化需求的增加，领导人不再满足于对工程团队的信息一无所知。他们正在积极寻找方法来提高对内部开发团队、合作伙伴和合同工作贡献的透明度。预计到2024年，数据驱动的绩效评估将成为技术领导者更好洞察员工队伍、识别最佳表现员工并做出明智决策的重要工
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在CES2024上，法国的智慧健康科技公司Baracoda推出了一款全球首款AI智能镜子BMind。据官方介绍，BMind是一款专为心理健康设计的智能镜子，它能够识别情绪，并帮助管理压力，成为用户的“健康伴侣”。这款智能镜子采用了人工智能技术，通过分析用户的面部表情和语音，可以准确地判断出用户的情绪状态，并提供相应的建议和指导。用户可以通过与BMind进行互动，了解自己的情绪变化，并学习如何应对不同的压力和情绪问题。这款智能镜子的推出为人们的心理BMind由生成式AI和用于情感分析的自然语言处理（NLP）
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微调是指在特定任务上对预训练模型进行轻微调整，以提升性能。在情感分析中，可以利用预训练的自然语言处理模型（如BERT、RoBERTa、ALBERT）作为基础模型，并结合特定的情感分析数据集进行微调，从而实现更准确的情感分析结果。通过微调，模型可以根据具体任务的需求进行适应，提高模型在特定任务上的表现。微调模型的目的是为了将通用的自然语言处理模型进行细微调整，以提升其在情感分析任务中的识别能力和预测准确性。通过微调，我们可以将模型的学习能力转移至特定的领域，使其更好地适应特定任务要求。这样的微调过程可以改善
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梯度下降算法是一种迭代优化算法，用于求解损失函数的最小值。在每次迭代中，算法会计算当前位置的梯度，并根据梯度的方向进行参数更新，以逐渐减小损失函数的值。评估梯度下降算法的时间复杂度的意义在于帮助我们更好地理解和优化算法的性能和效率。通过分析算法的时间复杂度，我们可以预估算法的运行时间，从而选择合适的参数和优化策略，以提高算法的效率和收敛速度。此外，时间复杂度的分析还有助于对比不同算法的性能，并选择最适合特定问题的优化算法。梯度下降算法的时间复杂度主要由数据集的大小决定。每次迭代时，需要计算整个数据集的梯度
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AR/VR技术如何为机器人提供动力以及它们如何使工厂和工业受益，本文对此进行探讨。由于新冠疫情持续蔓延，以及供应链中断、劳动力短缺和通货膨胀等挑战的出现，2022年商业环境发生了显著变化。这些问题的影响迫使许多企业和制造业高管不得不考虑采用自动化和机器人技术来改善其生产、分销和履行设施。这种转变不仅是为了提高生产效率和降低成本，还是为了应对不稳定因素对企业运营造成的影响。通过引入先进技术，企业可以更好地应对当前的挑战，提升竞争力，并为企业在持续的经济挑战和商业投资者的持续压力下，面临着更大的竞争压力。因此
