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在高度动态的技术世界中，家庭安全是一个至关重要的方面。数字创新的注入已经完全改变了我们与环境互动的动态，同时极大地提高了家庭安全标准。在这些进步中，智能家居集成成为创新的光辉范例，其使用房主能够轻松控制其安全系统以及其他家庭自动化功能。对家庭安全未来的进一步分析表明，不断变化的技术和趋势为一个充足、适应和高效的新时代铺平了道路。家庭安全的未来：新兴技术和趋势揭开未来：技术与安全的结合技术的进步正在从多个方面塑造家庭安全的未来。这些发明不仅提高了保护质量，还确保了无与伦比的便利性，让房主触手可及。家庭安全系
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北京冬奥运AI虚拟人手语主播、杭州亚运会数字人点火、新华社数字记者、数字航天员小诧......当随着越来越多数字人出现在人们生活中，整个数字人行业也朝着多元化广泛的应用方向发展，快速拓展到不同行业、不同场景。面向C端，数字人帮助用户生产内容和辅助工作，如：数字人练口语言，和数字人玩游戏等；面向B端，数字人是企业的“工具人”，应用于金融、影视、电商、直播等行业，提高行业生产和运营效率。数字人是一门好生意，但其规模化落地依然面临着人才、成本、场景、技术等层层困难。其中，最关键的是技术瓶颈，如何让数字人摆脱“空
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撰稿丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）总被用户吐槽“有点智障”的Siri有救了！Siri自诞生以来就是智能语音助手领域的代表之一，但很长一段时间里，其表现并不尽人意。然而，苹果的人工智能团队最新发布的研究成果有望极大地改变现状。这些成果令人兴奋，同时也引发了对该领域未来的极大期待。在相关的研究论文中，苹果的AI专家们描述了一个系统，其中Siri不仅可以识别图像中的内容，还能做更多的事情，变得更加智能、更实用。这个功能模型被称为ReALM，它是基于GPT4.0的标准，具有比GPT4.
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Mamba是最近最火的模型之一，更是被业内认为可以有取代Transformer的潜力。今天介绍的这篇文章，探索了Mamba模型在时间序列预测任务上是否有效。本文首先给大家介绍Mamba的基础原理，再结合这篇文章探索在时间序列预测场景下Mamba是否有效。Mamba模型是一种基于深度学习的模型，它采用了自回归架构，可以在时间序列数据中捕捉到长期依赖关系。与传统的模型相比，Mamba模型在时间序列预测任务上表现出色。通过实验和对比分析，本文发现Mamba模型在时间序列预测任务上有很好的效果。它可以准确地预测未
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原标题：ProducingandLeveragingOnlineMapUncertaintyinTrajectoryPrediction论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.16439.pdf代码链接：https://github.com/alfredgu001324/MapUncertaintyPrediction作者单位：多伦多大学VectorInstituteNVIDIAResearch斯坦福大学论文思路：高精（HD）地图在现代自动驾驶汽车（AV）技术栈的发展中扮演了不可或
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写在前面&笔者的个人理解最近的研究强调了NeRF在自动驾驶环境中的应用前景。然而室外环境的复杂性，加上驾驶场景中的视点受限，使精确重建场景几何体的任务变得复杂。这些挑战往往会导致重建质量下降，训练和渲染的持续时间延长。为了应对这些挑战，我们推出了LightningNeRF。它使用了一种高效的混合场景表示，在自动驾驶场景中有效地利用了激光雷达的几何先验。LightningNeRF显著提高了NeRF的新颖视图合成性能，并减少了计算开销。通过对真实世界数据集（如KITTI-360、Argoverse2和
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近年来，随着大模型技术的迅速发展，模型能力的上限不断被挑战。然而从产业变革的角度看，大模型的落地或许处于起步阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地变革，仍是一个充满探索空间的课题。每个行业都关心一个问题：将大模型应用到业务层面的最优方法论是什么？当我们谈及这个问题，自然无法避开「AIAgent」（智能体）。AI在从学术研究跨越到实际应用时，大模型驱动的智能体正成为推动革新的核心动力。连比尔盖茨也预言，AIAgent将是人工智能的未来。到那时，AIAgent将具备规划、执行、感知、记忆
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规范的数据工程方法是有效的GenAI策略的基础，这是实现数据驱动转型的必要条件。每年，世界经济论坛都是各领域思想领袖的聚集地，在这里，他们探讨当今世界及未来的关键议题。今年，人工智能成为论坛的焦点，引起了全球各界决策者的广泛关注。过去的一年见证了人工智能进入主流视野，而生成式人工智能(GenAI)的影响力和威力可见一斑。如今，不仅是技术领导者，各行各业的人们都意识到，人工智能能够从根本上改变我们生活的世界，从技能、工资和工作到流程、生产力、法规和治理。GenAI驱动的转型GenAI的影响已经深入到数据处理
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卷高考之后的下一步，卷论文？培养AI人才，要从娃娃抓起，这句话似乎越来越不像开玩笑了。本周五，顶级学术会议NeurIPS开设高中生论文Track的消息引爆了人工智能社区。消息援引自大会组织方的一项新公告。请注意，这不是workshop，是主会议：我们诚邀高中生提交与机器学习社会影响相关的研究论文，将在NeurIPS+2024上展示他们的项目。组委会将选择部分决赛入围者以虚拟方式展示他们的项目，并在NeurIPS主页上重点展示他们的作品。此外，最多五个获奖项目的主要作者将受邀参加在温哥华举行的NeurIPS
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ReFT(RepresentationFinetuning)是一种突破性的方法，有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。斯坦福大学的研究人员最近（4月）在arxiv上发布的论文，ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同，它提供了一种更高效和有效的方法来适应这些大规模的模型，以适应新的任务和领域！在介绍这篇论文之前，我们先看看PeFT。参数高效微调PeFTParameterEfficientFine-Tuning（PEFT）是一种微调少量或额外的模型参数的高效微调方法。与传统的预测网络微调方法相比，
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这周二，谷歌在Google的CloudNext2024上发布了一系列AI相关的模型更新和产品，其中包括Gemini1.5Pro首次提供了本地语音（语音）理解功能、代码生成新模型CodeGemma、首款自研Arm处理器Axion等等。Gemini1.5ProGemini1.5Pro是Google功能最强大的生成式AI模型，现已在Google以企业为中心的AI开发平台VertexAI上提供公共预览版。这是谷歌面向企业的AI开发平台。它能处理的上下文从12.8万个token增加到100万个token。100万个
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在争夺人工智能主导地位的竞争中，网络安全考虑占据了中心舞台。尽管人工智能将增强网络攻击的有效性，但可以通过使用人工智能技术增强网络防御能力来抵消其影响。利用人工智能带来的优势需要全球公私合作，以确保其应用能够以公平和安全的方式在整个社会进行转化。人工智能(AI)的新技术发展席卷全球，促使各国政府争夺战略优势，也促使科技企业竞相开发新的人工智能系统并将其商业化。新兴的人工智能应用有可能为社会带来众多好处，但也可能产生严重的安全影响，从国家安全、民主不稳定到大规模经济破坏。人工智能对网络安全的影响是多方面的，
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写在前面&笔者的个人理解目前，随着自动驾驶技术的越发成熟以及自动驾驶感知任务需求的日益增多，工业界和学术界非常希望一个理想的感知算法模型，可以同时完成三维目标检测以及基于BEV空间的语义分割任务。对于一辆能够实现自动驾驶功能的车辆而言，其通常会配备环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器来采集不同模态的数据信息。从而充分利用不同模态数据之间的互补优势，使得不同模态之间的数据补充优势，比如三维点云数据可以为3D目标检测任务提供信息，而彩色图像数据则可以为语义分割任务提供更加准确的信息。针对
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在大型语言模型（LLM）的应用中，有几个场景需要以结构化的方式呈现数据，其中信息提取和查询分析是两个典型的例子。我们最近通过更新的文档和一个专门的代码仓库强调了信息提取的重要性。对于查询分析，我们同样更新了相关文档。在这些场景中，数据字段可能包括字符串、布尔值、整数等多种类型。而在这些类型中，处理高基数的分类值（即枚举类型）是最具挑战性的。图片所谓的“高基数分组值”，指的是那些必须从有限的选项中选择的值，这些值不能随意指定，而必须来自一个预定义的集合。在这种集合中，有时会存在有效值数量非常庞大的情况，我们
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这就是生成式AI时代的视频编辑工具。Adobe全家桶马上就要拥有最先进的生成式AI视频创作能力了。今天，Adobe宣布了PremierePro全新版本的更新计划。其中包含为第三方AI视频生成模型添加插件，不论是OpenAI的Sora还是Runway的Gen-2和Pika，很快都将出现在Adobe工具体系中可被人们所用。现在，基于Adobe自己的大模型Firefly的能力，你可以在视频素材上直接添加或减少内容。转场时感觉少点烘托背景的镜头？现在用OpenAI的Sora自动生成一段就行了。Sora可以在每次A
