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AI大模型技术正成为推动高质生产力发展的关键力量，在与千行百业的融合中发挥着重要作用。腾讯混元大模型通过采用混合专家模型(MoE)结构，已将模型扩展至万亿级参数规模，增加“脑”容量提升预测性能的同时，推动了推理成本下降。作为通用模型，腾讯混元在中文表现上处于业界领先水平，尤其在文本生成、数理逻辑和多轮对话中性能表现卓越。近日，腾讯混元大模型正式对外发布256k长文模型，并通过腾讯云向广大企业和个人开发者开放，以支持更广泛的创新和应用。腾讯混元256k模型版本具备处理超过38万字符的超长文本能力。在对话应用
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首席人工智能官（CAIO）需要多维的技能来推动创新、建立和领导AI就绪的文化，并利用复杂且快速发展的技术取得切实的组织成果。此外，CAIO还应具备强大的领导能力，能够在不断变化的环境中推动AI的战略规划和实施。CAIO需要具备深厚的业务知识和技术背景，以理解和解AI（尤其是生成式AI）的快速崛起促使许多组织雇用或晋升了首席人工智能官（CAIO）。目前为止，很多职位都是集中在技术厂商那里，最近颁布了多项AI法案之后，政府实体中也出现了类似职位。但未来几年，企业组织中CAIO的职位预计也会不断增加。CAIO通
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写在前面&笔者的个人理解3D点云物体检测对自动驾驶感知至关重要，如何高效地从稀疏点云数据中学习特征表示是3D点云物体检测领域的一个关键挑战。我们在本文中将会介绍团队发表在NeurIPS2023的HEDNet和CVPR2024的SAFDNet，其中HEDNet聚焦于解决现有稀疏卷积神经网络难以捕捉远距离特征间依赖关系的问题，而SAFDNet则是基于HEDNet构建的纯稀疏点云检测器。在点云物体检测中，传统方法往往依赖于手工设计的特征提取器，这种方法在处理稀疏点云数据时效果有限。近年来，基于深度学习的
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1决策控制与运动规划概述目前决策控制方法可以分为三类：sequentialplanning、behavior-awareplanning、和end-to-endplanning。sequentialplanning：最传统的方法，感知、决策与控制三个部分层次较为清晰；behavior-awareplanning：相比第一种亮点在于引入人机共驾、车路协同以及车辆对外部动态环境的风险预估；end-to-endplanning：DL、DRL技术，借助大量的数据训练，获得从图像等感知信息到方向盘转角等车辆控制输入
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前言该模型结合了SigLIP视觉模型和Gemma语言模型，这两种模型都是开放组件，使得PaliGemma在处理视觉与语言结合的任务上表现出色。PaliGemma的使用场景包括图像字幕、图像标签和视觉问答等。这些应用场景利用了PaliGemma的能力来理解图像内容并提取关键特征，然后将这些信息转化为语言输出，从而实现与用户的交互或自动化内容生成。这种灵活性使得PaliGemma不仅适用于研究和开发环境，也适合商业应用，如客户服务、内容推荐系统等。图片PaliGemma能干什么图片可以在出现提示时为图像添加字
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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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在数字经济迅猛发展的时代背景下，数据已经上升为核心生产要素，不仅有力推进了各行各业的创新转型升级，更成为推动经济增长的重要力量。在近年来发展成为人工智能快速发展的过程中，极大地改变了企业决策的方式和效率。而在这一过程中，数据作为智能的“燃料”，其质量和数量直接关系到生成AI应用的性能和准确性，因此显得越发重要。特别是近年来生物信息学领域的飞速发展，大量的基因数据成为了研究和应用的重要资源。通过对这些数据的深入分析和挖掘，可以获得关于基因序列、遗传变异等方面的有价值的信息，进而推动基因研究和精准医学的发展。
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编辑|X英伟达（NVIDIA）正与学术研究人员合作，研究手术机器人。NVIDIA联合多伦多大学、加州大学伯克利分校、苏黎世联邦理工学院和佐治亚理工学院的研究人员开发了ORBIT-Surgical，一个训练机器人的模拟框架，可以提高技术团队的技能，同时减少外科医生的认知负担。ORBIT-Surgical是一种基于人工智能的模拟框架，通过虚拟手术环境和智能教练系统，实现了高度真实的手术模拟。医生可以通过与这个系统进行互动，模拟真实手术的各种情况和复杂性。这种模拟技术不仅可以帮助培训“受腹腔镜手术（又称微创手术
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奥特曼：如果没有他（PrafullaDhariwal）的远见、才华、信念和决心，就不会有GPT-4o。“GPT-4o的诞生离不开@prafdhar的远见、才华、信念和长期以来的坚定决心。正是这些努力（以及许多其他人的工作）促成了我希望会成为计算机使用方式革命的成果。”在OpenAI发布新一代旗舰生成模型GPT-4o后的两天，OpenAICEO奥特曼对参与该项目的其中一位负责人评价道。在经过与OpenAI的多个团队合作的18个月里，联合创始人GregBrockman表示：“GPT-4o是整个团队努力的结果。
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生成式AI时代下的云计算行业变革在全面加速，新的云上构建的时间已经到来，作为一位开发者，如何才能游刃有余地应技术革新？如何快速抓住新技术机遇快速上手和成长？加入开发者开发者必去的2024年亚马逊云科技中国峰会，可以帮您答疑解惑并获得回报！亚马逊云科技正在云上重塑生成式AI时代的开发、运维、优化等一栈式构建体验，本次峰会我们将为您带来全新开发者生成式AI探索之旅，囊括沉浸式明星产品体验、动手特训打榜与巅峰挑战、技能认证与免费学习、技术前瞻分享、全球社区领袖对话、开发者创意市集等，帮助开发者畅享无限构建，成就
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最近，有消息称OpenAI将发布突破性的多模态机器学习模型GPT-4o。关于人工智能引发全球性失业潮的报道再次占据各大媒体头条。国际货币基金组织总经理克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃博士警告称，随着企业大量采用人工智能技术，全球劳动力市场将遭遇“海啸”，人工智能可能会消灭全球近一半（40%）的工作岗位以及美国和英国等发达经济体一半以上（60%）的工作岗位。克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃博士在一次演讲中指出，人工智能的发展将对各行各业产生深远影响。尽管人工智能有助于提高生产效率和创新能力，但也将导致大规模的岗位消失。
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从非结构化文本中提取有价值的信息是金融行业的关键应用。然而，这项任务往往超出了简单的数据提取，需要高级推理能力。一个典型的例子是确保信贷协议中的到期日，这通常涉及及时遵守和破译一个复杂的指令，如“到期日应在生效日期三周年之前的最后一个工作日”。这种级别的复杂推理对大型语言模型(LLM)提出了挑战。它需要结合外部知识，如假日日历，以准确地解释和使用给定的指示。集成知识图是一种很有前途的解决方案，具有几个关键优势。Transformer的出现彻底改变了文本矢量化，实现了前所未有的精度。这些嵌入封装了深刻的语义
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李飞飞创业选择的「空间智能」，完整的TED解读视频公布了。前段时间，路透社独家报道了知名「AI教母」李飞飞正在创建一家初创公司，并完成了种子轮融资。在介绍这家初创公司时，一位信息人士引用了李飞飞在温哥华TED上的一次演讲，表明他在此次TED演讲中介绍了空间智能的概念。就在今天，李飞飞在X上放出了她在温哥华TED上的完整演讲视频。她在X上介绍称，「空间智能是人工智能拼图中的关键一环。这是我2024年有关从进化到人工智能历程的TED演讲，也涉及到我们如何构建空间智能。从看到变为洞察，洞察转变为理解，理解引导为
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前段时间，北京大学智能学院可视计算与学习实验室陈宝权教授团队与苏黎世联邦理工学院健康科技系转化医学研究所SimoneSchürle-Finke教授团队展开合作，首次使用物理模拟技术辅助可编程磁性微米级机器人的制造。这项研究旨在开发出能够在体内完成检测、治疗和手术等任务的微型机器人。目前，微型机器人在医学领域具有广阔的应用前景，但是其制造过程面临着一定的挑战，包括制造材料的选择和机器人结构的设计等方面。为了解相关研究论文《ProgrammingStructuralandMagneticAnisotropyf
