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4月23日，毫末智行宣布再获3亿元B2轮融资。毫末B2轮融资由公司老股东九智资本携手湖州长兴设立产业招商基金共同投资，将用于持续加强毫末自动驾驶的研发投入，强化公司核心竞争力，夯实毫末中国量产自动驾驶领军者位置。湖州市长兴县委书记朱伟表示，经过近年来的努力，长兴已经形成了以整车制造为龙头的高质量汽车产业集群，而智能化是汽车行业的重要发展方向，也是行业竞争的主战场。本次末尾智能驾驶项目的落地，将为长兴汽车产业链补上重要一环，极大提升长兴汽车产业链的智能指数。"九智资本董事长韩华龙表示，智能汽车是我国实现汽车
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2022年4月23日，毫末智行与高通技术公司宣布推出毫末HP370——基于高通技术公司最新一代SnapdragonRide™平台（SA8620P）打造的面向先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）功能的智驾解决方案。毫借毫末智行与高通技术公司行业领先的ADAS和自动驾驶技术，HP370是全球首批基于SnapdragonRide平台打造的面向ADAS和自动驾驶功能的智驾产品之一，为汽车制造商带来了具备差异化和丰富功能的智驾方案选择，进一步推动智能驾驶技术的规模化商用和落地。目前，已有多家汽车制造商基于
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随着Sora的爆火，人们看到了AI视频生成的巨大潜力，对这一领域的关注度也越来越高。在实际生活中，视频编辑是一个非常重要的技能，而且应用范围更加广泛。以前，视频编辑通常局限于外观方面，例如风格转换或者替换视频中的物体，但是很少尝试改变视频中对象的动作。在现代，随着技术的发展，视频编辑变得更加创新和多样化。编辑者可以利用各种工具和软件来实现视频中对象动作的修改，从而为视频增添更多的趣味性和创意性。通过使用专业的视频编辑软件，编辑者可以对视频中的对象动作进行调整和改变。这种技术不仅可以用于电影制作和广告制作中
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近日，来自小红书搜索算法团队的论文《GenerativeDenseRetrieval:MemoryCanBeaBurden》被自然语言处理领域国际会议EACL2024接收为Oral，接受率为11.32%（144/1271）。他们在论文中提出了一种新颖的信息检索范式——生成式密集检索（GenerativeDenseRetrieval，GDR）。该范式能够很好地解决传统生成式检索（GenerativeRetrieval，GR）在处理大规模数据集时所面临的挑战。它是从记忆机制得到的灵感。在过往的实践中，GR凭借
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马斯克说到做到开源Grok-1，开源社区一片狂喜。但基于Grok-1做改动or商用，都还有点难题：Grok-1使用Rust+JAX构建，对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。△图注：Grok登上GitHub热度榜世界第一Colossal-AI团队最新成果，解大家燃眉之急，提供方便易用的Python+PyTorch+HuggingFaceGrok-1，能将推理时延加速近4倍！现在，模型已在HuggingFace、ModelScope上发布。Hugging
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好消息：大多数AI赛车都完赛了。在阿布扎比的F1赛道上，8辆赛车使用相同的轮胎，相同的发动机，完全一样的车身，唯一不同之处就是自动驾驶代码。全球第一场自动驾驶大奖赛开战了。上周日，阿布扎比自动驾驶赛车联赛A2RL的第一场比赛在YasMarina阿布扎比一级方程式赛道上举行；这场比赛汇集了来自世界各地的技术娴熟的科学家、工程师和开发者团队，并将尖端技术融入赛车中，所有这些都是为了通过极限运动重塑移动性的未来。智能驾驶技术在量产汽车上一直处于正在发展的阶段。因为AI技术的快速进步，无人驾驶应用场景拓展是未来重
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随着数字环境的快速发展，企业不断探索提升竞争优势和运营效率的途径。一项日益突出的战略是将尖端技术融入到专注于云迁移和现有平台现代化的努力中。在云迁移方面，企业寻求将业务和数据迁移到云平台，以便享受云计算的灵活性和可扩展性。云迁移还可以提供更高的安全性和数据保护，减少设备和云迁移涉及将应用、数据和其他业务元素从本地基础设施转移到基于云的服务，以利用可扩展性、灵活性和成本效益等优势。集成实例可提供备用EC2容量，通过提供经济高效的按需计算资源来增加价值。相反，平台现代化涉及更新和优化现有的应用、系统和流程，以
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随着人工智能和自动化的不断发展，企业必须调整其战略、流程和人才，以最有效地利用这些工具，同时保持人性化。人工智能(AI)和自动化正在改变多个行业和业务职能。有些人担心这项技术可能会具有自我意识并威胁人类，但我们离天网警示故事所暗示的未来还很遥远。人工智能和自动化确实为提高效率和数据驱动的见解提供了巨大的潜力，但这些技术无法完全取代人类技能和情境决策。在混合模型中将人工智能功能与人类专业知识相结合的企业将实现最大的效益。随着人工智能和自动化的不断发展，企业必须调整其战略、流程和人才，以最有效地利用这些工具，
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2024年对于维护人工智能系统的完整性、安全性和可信性至关重要。在快速发展的技术领域，人工智能已经成为各个领域创新的基石。然而，随着人工智能融入关键基础设施和工作流程，对人工智能取证的需求比以往任何时候都更加明显。因此，人工智能取证已经成为各个领域创新的基础设施之一。在快速发展的技术领域，人工智能已经成为各个领域创新的基石。然而，随着人工智能融入关键基础设施和工作流程，对人工智能取证的需求比以往任何时候都更加明显。因此，人工智能取证已经成为各个领域创新的基础设施之一。在2024年，为了保证人工智能系统的完
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人工智能的出现正在重塑全球就业市场和劳动力的格局。随着人工智能机器人变得越来越复杂，并能够执行从体力劳动到复杂认知能力的广泛任务，其有望彻底改变行业，并重新定义传统的工作概念。本文探讨了人工智能的兴起，以及其对各行业就业市场和劳动力的变革性影响。日常任务自动化：人工智能擅长自动化日常和重复性任务，使人类工作者能够专注于更具创造性和战略性的工作。在制造、物流和零售等领域，仿人机器人被部署来执行装配线操作、仓库管理和客户服务等任务。虽然这种自动化提高了效率和生产力，但也需要对人类工作者进行重新培训和提高技能，
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GPU云服务器是基于云的计算资源，利用图形处理单元来处理高性能任务。与仅依赖CPU的传统服务器不同，GPU云服务器专为并行处理而设计，使其成为机器学习和人工智能等计算密集型应用的理想选择。在B2B领域，将GPU云服务器集成到AI基础设施中已成为提升性能和可扩展性的战略举措。机器学习模型通常需要强大的计算能力，而GPU云服务器提供了一种可扩展的解决方案，使企业能够更高效地处理大型数据集并运行复杂算法。对于希望在快速发展的技术环境中保持竞争优势的企业而言，这种能力至关重要，因为AI正在推动各个行业的创新。通过
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边缘人工智能是人工智能领域最值得关注的新领域之一，它既在让人们运行人工智能流程，而不必担心隐私或数据传输导致的速度减慢。边缘人工智能正在使人工智能的使用范围更广、更广泛，让智能设备无需访问云即可快速响应输入。虽然这是边缘人工智能的快速定义，但让我们花点时间通过探索一些用例来更好地理解边缘人工智能。首先，边缘人工智能在医疗保健行业有广泛的应用。例如，在监护设备上集成边缘人工智能可以更准确地监测和分析患者的生命体征，并在需要时立即响应。这种能力可以提高医疗保健的效率，同时也可以可靠地处理敏感的个人数据。此外，
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数据是人工智能的核心。如果没有良好的数据，开发有用的人工智能模型的可能性微乎其微。考虑到这一点，美国商务部上周发布了一份公开请求，就如何更好地为构建生产式人工智能（GenAI）模型准备众多公共数据集进行意见征求。这份公开请求是为了解决当前人工智能领域面临的一个关键问题：缺乏高质量、多样化的公共数据集。这些数据集对于培养机器学习模型、促进创新和推动人工智能应用的发展至关重要。商务部希望通过这份公开请求收集到各方的意见，以便更好地理解如何建立和管理公共数据集。他们希望听到美国商务部于4月17日发布了一份信息征
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人工智能驱动的工作空间：是福还是祸？人工智能（AI）已经在各行各业中取得了重大进展，其与工作空间的集成也是不可避免的。人工智能驱动的工作空间有望彻底改变我们提高生产力和协作的方式，同时引发了人们对隐私、安全和未来工作的担忧。本文探讨了人工智能驱动的工作空间的利弊。人工智能驱动的工作空间的好处人工智能驱动的工作空间提供了许多好处，包括提高生产力、改进合作和增强用户体验。通过自动化日常任务，人工智能可以帮助员工节省时间，并专注于更具战略性和创造性的工作。例如，GPTforDocs、DialpadAIMeeti
