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IT之家11月14日消息，据IT之家网友反馈，京东App现已上线京言AI助手测试版，用户搜索“京东京言”后点击即可进入。▲京东App截图，下同据介绍，京言AI助手一款AI智能导购助手，可以为用户提供以下功能：专业品类咨询：拥有丰富的专业品类知识，可以帮助用户更好地了解不熟悉的商品。个性化送礼助手：有丰富的礼物挑选经验。产品对比助手：帮助用户比较不同产品性能、特点，择优而选。购物经验知识：想要了产品的使用小妙招、使用技巧、经验等，都可以提问。IT之家实测，向京言AI助手询问产品信息，它会把产品的规格和价格都
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2023年初，工信部发布《“机器人+”应用行动实施方案》，其明确表示在制造业领域，“推进智能制造示范工厂建设，打造工业机器人典型应用场景。发展基于工业机器人的智能制造系统，助力制造业数字化转型、智能化变革”。一、产业概述：从“制造”到“智造”的关键基础设施在新一轮技术革命和产业变革的时代背景下，全球各主要经济体积极围绕以工业机器人为主的智能制造业展开激烈竞争。工业机器人作为打造从“制造”到“智造”的关键基础设施，扮演着愈加重要的角色工业机器人是在工业领域广泛应用的多关节机械手或多自由度的机器装置，具备一定
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【CNMO新闻】近日，据外媒报道，三名前苹果公司员工正开展新项目，计划让AI变得更有人情味，并希望用生成式AI，重新构想台式计算机的工作方式。因此三名员工合伙创建了名为SoftwareApplicationsIncorporated的初创公司，由AriWeinstein担任公司首席执行官。AriWeinstein和ConradKramer是该公司的创始人之一，他们一起开发了iOS自动化应用Workflow。在2017年，Workflow被苹果公司收购。另外一位创始人KimBeverett是苹果的前员工，曾
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2023年12月20日，在百度云智大会·智算大会期间，百度智能云宣布，为了满足大型模型的需求，正在基于“云智一体”战略对云计算服务进行重构。目前已经完成了从底层基础设施到大型模型开发与应用再到AI原生应用开发的端到端升级重构。这次重构包括对百舸等20多个云计算基础设施的全面升级，对千帆大模型平台的再升级，以及AI原生应用开发工作台“千帆AppBuilder”的全面开放智算大会现场，百度智能云还公布了最新的“成绩单”。自从8月31日文心大模型向全社会全面开放以来，在千帆大模型平台上，大模型API的日调用量增
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依赖树特征提取是自然语言处理中常用的技术，用于从文本中提取有用的特征。依赖树是一种表示句子中单词间语法依赖关系的工具。本文将介绍依赖树特征提取的概念、应用和技术。依赖树是一种有向无环图，表示单词之间的依赖关系。在依赖树中，每个单词是一个节点，每个依赖关系是一条有向边。依赖关系可以是词性标注、命名实体识别、句法分析等任务中的结果。依赖树可以用于表示句子中单词之间的语法结构，包括主谓关系、动宾关系、定语从句等。通过分析依赖树可以提取句子中的语法特征，这些特征可以用于自然语言处理中的各种任务，如文本分类、情感分
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找商品平替AI网站引热议：3A大作平替全是《原神》最近，有人发现了一个名为“最佳平替”的网站，输入商品名称后，AI会计算出更便宜的替代品。不同于官网描述，该网站不仅支持商品名称的输入，还可输入人物、游戏等其他物品，引发了网友们的创意发挥。娱乐网站，切勿当真，大家当个乐呵就好。点此跳转网页链接>>>>>>>>>>
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使用AI进行人脸特征点提取可以显著提高人工标注的效率和准确性。此外，该技术还可应用于人脸识别、姿态估计和面部表情识别等领域。然而，人脸特征点提取算法的准确性和性能受到多种因素的影响，因此需要根据具体场景和需求选择合适的算法和模型，以达到最佳效果。一、人脸特征点人脸特征点是人脸上的关键点，用于人脸识别、姿态估计和面部表情识别等应用。在数据标注中，人脸特征点的标注是常见工作，旨在帮助算法准确识别人脸上的关键点。在实际应用中，人脸特征点是重要信息，如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等部位。包括以下几个特征点：眉毛：左右两
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在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等信息。在训
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春节期间，OpenAI的Sora大火，我也看了下，说实话，这次对我的震撼根本比不上GPT4出来的时候。我是程序员，对于我来说，这个文本生成视频的功能并不实用，更希望看到GPT的编程能力得到加强。即使是抛开程序员群体，Sora的用途也被一些搞流量的自媒体给过分地夸大了。甚至发生了Sora还没有真正上线，就出现Sora课程这样的怪事，镰刀高高举起，准备开始割了。文生图在过去一年中备受炒作，但AI生成图片间风格一致性问题未得到有效解决，制作风格一致、高质量的长篇漫画依然困难。将多个1分钟的视频拼接成电影是不现实
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写在前面自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，并且对于提取通用表达式以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，并且对于提取通用表达式以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，而预训练对于提取通用表达式以视觉为中心的重要。然而，当前的视觉为中心的预训练通常依赖于2D到3D预训练任务，忽视了自动驾驶作为4D场景理解任务的时序特征。这里通过引入一个基于世界模型的自动驾驶4D表达学习框架"DriveWorld"来解决这一挑战，该框架能够够从多摄像头驱动视频中以时空
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大家好，我是老渡。昨天在公司听了清华大学智能产业研究院现场分享的AI医院小镇。图片这是一个虚拟世界，所有的医生、护士、患者都是由LLM驱动的Agent智能体，可以自主交互。它们模拟了整个诊病看病的过程，在浸盖主要呼吸道疾病的MedQA数据集子集上，实现了高达93.06%的最新准确率。一个优秀的智能体，离不开优秀的设计模式。看完这个案例，我赶紧拜读了吴恩达老师最近发表的4种主要的Agent设计模式。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一然后，赶紧整理出来，跟大家分享一下。模式一、反思（Refl
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自2023年3月14日开始，ChatGLM-6B以来，GLM系列模型受到了广泛的关注和认可。特别是在ChatGLM3-6B开源之后，开发者对智谱AI推出的第四代模型充满了期待。而这一期待，随着GLM-4-9B的发布，终于得到了充分的满足。GLM-4-9B的诞生为了赋予小模型（10B及以下）更加强大的能力，GLM技术团队经过近半年的探索，推出了这一全新的第四代GLM系列开源模型：GLM-4-9B。这一模型在保证精度的同时，大幅度压缩了模型大小，具有更快的推理速度和更高的效率。GLM技术团队的探索没有止境，我
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当前，采用下一token预测范式的自回归大型语言模型已经风靡全球，同时互联网上的大量合成图像和视频也早已让我们见识到了扩散模型的强大之处。近日，MITCSAIL的一个研究团队（一作为MIT在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一token模型的强大能力统合到了一起，提出了一种训练和采样范式：DiffusionForcing（DF）。论文标题：DiffusionForcing:Next-tokenPredictionMeetsFull-SequenceDiffusion论文地址：https://arxi
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北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。该方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR2024接收。论文题目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、动机自动驾驶
