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汽车行业正在经历快速的技术变革，从传统机械转向电气化和自动驾驶。汽车已经发展成为复杂、可持续的系统，为乘客提供安全、数字化、互联且娱乐性的系统。该行业向软件定义汽车的转变要求汽车软件开发人员调整他们的方法。质量管理在数字基础设施中至关重要，要求在保持消费者标准的同时满足不断增长的需求。由于软件开发的复杂性，手动测试是不切实际的，这使得它既昂贵又耗时。缓慢的方法不再适合当今所需的频繁软件更新和日常生产发布。测试汽车行业的高级应用程序提出了独特的挑战，需要对物理车辆或复杂的模拟进行测试。质量保证挑战来自端到端
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强化学习算法(RL)和进化算法(EA)是机器学习领域中独具特色的两种算法，虽然它们都属于机器学习的范畴，但在问题解决的方式和理念上存在明显的差异。强化学习算法：强化学习是一种机器学习方法，其核心在于智能体与环境互动，通过尝试和错误来学习最佳行为策略，以最大化累积奖励。强化学习的关键在于智能体不断尝试各种行为，并根据奖励信号调整其策略。通过与环境的交互，智能体逐步优化其决策过程，以达到既定的目标。这种方法模仿了人类学习的方式，通过不断试错和调整来提高性能，使智能体能够在复强化学习中的主要组成部分包括环境、智
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只需2张图片，无需测量任何额外数据——当当，一个完整的3D小熊就有了：这个名为DUSt3R的新工具，火得一塌糊涂，才上线没多久就登上GitHub热榜第二。有网友实测，拍两张照片，真的就重建出了他家的厨房，整个过程耗时不到2秒钟！（除了3D图，深度图、置信度图和点云图它都能一并给出）惊得这位朋友直呼：大伙先忘掉sora吧，这才是我们真正看得见摸得着的东西。实验显示，DUSt3R在单目/多视图深度估计以及相对位姿估计三个任务上，均取得SOTA。作者团队（来自芬兰阿尔托大学+NAVERLABS人工智能研究所欧洲
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编辑|萝卜皮蛋白质和小分子配体结合形成的复合物在生命中起着至关重要的作用。尽管科学家在蛋白质结构预测方面取得了一些进展，但目前的算法并不能有效地系统预测配体结合的结构以及其对蛋白质折叠的调节作用。这表明在这一领域仍有许多挑战需要克服，以更深入地理解蛋白质与配体之间的相互作用。为了弥合蛋白质和配体之间的结构差异，AI制药公司IambicTherapeutics、英伟达（NvidiaCorporation）以及加州理工学院（CaliforniaInstituteofTechnology）的研究人员共同开发了一
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问一般人AI最大的风险是什么，他们的答案可能包括：AI将让我们人类过时，Skynet将成为现实，让我们人类灭绝，深度伪造创作工具将被坏人用来做坏事。一般CEO认为AI最大的风险是错失机会，特别是竞争对手可能比他们更早实施基于AI的业务能力。作为CIO，你需要考虑到实际的AI风险，同时也要预见到潜在的风险。以下是如何有效地实现这一目标。一般人感觉到的风险1.AI会冲击人类吗?回答：这不是一种风险，而是一种选择。个人电脑，然后是互联网，然后是智能手机，都为计算机增强的人类带来了机会。AI也可以做到这一点，企业
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人们对AI和超自动化感到兴奋，这并非毫无道理。AI具备让企业任务自动化并涉及人类思维和行为的复杂性，这一潜力让人们感到振奋。AI技术推动企业实现超高度自动化的发展，就如同自动驾驶汽车的发展一样。特斯拉能够根据需求将人们送到目的地，Waymo公司则在旧金山和凤凰城的街道上实现无需司机的漫游。这展示了自动驾驶技术的巨大潜力，但在迈向完全自动驾驶的道路上，还有许多工作需要进行。在实现全面自动驾驶之前，我们需要解决许多挑战和问题，包括提高系统的安全性、可靠性和适应性，以确保其能够在各种复杂环境下正常运行。同时，我
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苹果一直是人工智能公司的最大买家，甚至超过了微软和谷歌。在AI领域百花齐放的当下，作为全球顶尖的科技公司苹果，似乎掀起的水花不是很大。苹果在AI领域的布局到底是什么，或许苹果CEO蒂姆・库克的一句话可以为我们答疑解惑。此前在2024苹果股东大会上，库克表示，今年将在GenAI领域实现重大进展。此外，苹果宣布放弃10年之久的造车项目之后，一部分造车团队成员也开始转向GenAI。如此种种，苹果向外界传达了加注GenAI的决心，很多人开始感叹苹果在生成式AI领域终于不再低调了。显然，苹果在宣布放弃造车计划后，也
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1.引言大家好，我是小❤，一个在江湖漂泊多年的985非科班程序员，曾在国企、互联网大厂和创业公司中担任后台开发工程师。上周末在家，外面正下着雨呢，就想了解最近几天的天气情况。恰巧手机在充电，于是打算问智能音箱小艺，但好巧不巧嘴瓢了一下，脱口而出的是：“小艺小艺，天气不错吗？”结果，它对我说：“无论是晴天雨天，希望你可以安好每一天！”这种模糊的指令问题并不局限于智能家具，如今广泛应用的AI大模型也面临类似困境。尽管这些AI拥有更高的智能水平，但它们同样需要明确的指令来确保正确的操作。让我们看看编写promp
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生成式人工智能已经超越了科幻小说的范畴，成为一种变革性技术，波及各个行业，并以前所未有的速度推动创新。本文深入探讨了与生成式人工智能相关的基本考虑因素、潜在优势和固有挑战，同时区分了其对应的对话式人工智能。我们还将探索现成的开源选项，以加快希望利用这项强大技术的科技巨头的开发和实施。科技巨头的关键考虑因素生成式人工智能的成功不仅取决于高质量和公正的数据，还需要考虑数据质量和道德问题。科技公司在选择数据来源时必须谨慎，避免潜在的偏见和不公平性。此外，遵守道德数据实践是至关重要的，有助于降低声誉风险和法律问题
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大模型竞赛，又杀出一匹黑马——Inflection-2.5，由DeepMind联创MustafaSuleyman的大模型初创公司打造。只用40%的计算资源训练，表现就超过了GPT-4的九成，尤其擅长代码和数学。而早期的Inflection模型，训练时只消耗了4%的计算资源，就达到了GPT-4表现的72%。以Inflection模型为基础，该公司还推出了网页端对话机器人Pi，主打“高情商”和“个性化”，还支持中文。自诞生以来，Pi的最高日活达到了100万，累计产生了40亿条消息，平均对话时长来到了33分钟。
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在最近的研究中，视觉-语言-动作（VLA，vision-language-action）模型的输入基本都是2D数据，没有集成更通用的3D物理世界。此外，现有的模型通过学习「感知到动作的直接映射」来进行动作预测，忽略了世界的动态性，以及动作和动态之间的关系。相比之下，人类在思考时会引入世界模型，可以描绘除对未来情景的想象，从而对下一步的行动进行规划。为此，来自马萨诸塞州大学阿默斯特分校、MIT等机构的研究人员提出了3D-VLA模型，通过引入一类全新的具身基础模型（embodiedfoundationmode
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随着Kubernetes和容器技术的日益成熟，越来越多企业正开始将他们的业务应用迁移到云端。通过采用云原生架构，这些企业可以更好地支持业务的高速发展和稳定运行。而随着云计算向开发流程纵深发展，Serverless架构的成熟让云原生技术进入全新阶段——Serverless把公有云弹性伸缩、免运维、快速接入等特性发挥到了极致，极大降低了用户的使用成本，让用户和企业只需要专注于其业务逻辑，实现真正意义上的敏捷开发。为了更好地支持企业在业务应用中实现Serverless化的新型云原生理念，
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自2021年开始，企业内部人员导致的数据泄露、丢失和盗窃事件每月平均增加28%。根据85%的受访者的预测，这种趋势将在接下来的12个月持续下去。数据保护不足虽然99%的企业都有数据保护解决方案，但78%的网络安全领导者承认，他们的敏感数据仍然被泄露。由于当今的风险越来越多地由AI和GenAI、员工的工作方式以及云应用的激增推动，受访者表示，他们需要更多地了解发送到存储库的源代码(88%)、发送到个人云帐户的文件(87%)和CRM系统数据下载(90%)。如今，数据的高度可移植性为企业带来了许多便利。人工智能
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在许多实际应用中，物体姿态估计扮演着关键角色，比如在具身智能、机器人操作和增强现实等领域。在这一领域中，最先受到关注的任务是实例级别6D姿态估计，其需要关于目标物体的带标注数据进行模型训练，使深度模型具有物体特定性，无法迁移应用到新物体上。后来研究热点逐步转向类别级别6D姿态估计，用于处理未见过的物体，但要求该物体属于已知的感兴趣类别。而零样本6D姿态估计是一种更具泛化性的任务设置，给定任意物体的CAD模型，旨在场景中检测出该目标物体，并估计其6D姿态。尽管其具有重要意义，这种零样本的任务设置在物体检测和
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在科技不断进步的驱动下，电子商务领域的人工智能技术正迎来显著增长，消费者对个性化和高效的购物体验也日益增长。根据最新数据显示，到2023年，人工智能在电子商务市场的规模将达到58.1亿美元，预计到2030年，这一数字将增长至226亿美元。在2024年至2030年的预测期间，预计复合年增长率将达到28.3%。这一增长趋势将推动电子商务市场的发展，为企业提供更多个性化和智能化的服务，以满足消费者日益增长的需求。人工智能技术的应用将带来更高效的购物体验，帮助企业更好地理解消费者需求，提升销售效率。随着人工智能在
