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驱动中国2024年1月10日消息，荣耀在今天下午14:30正式发布了全新的MagicOS8.0系统。这款系统以其独特的功能和强大的性能，重新定义了现代智能设备的使用体验，并引领着AI驱动的人机交互新潮流。MagicOS8.0的AI驱动的意图识别人机交互，让用户能够更快速、更直观地获取所需信息。该系统首次实现了基于平台级AI加持的任意门功能，对用户真实意图的快速理解，让用户能够一键穿越不同应用，实现多任务的快速闭环。只需长按所在界面文字、图片、文件，拖至左右两侧屏幕边缘处，触发任意门功能，即可快捷流转至其他
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自动化技术正在广泛应用于不同行业，尤其在供应链领域。如今，它已成为供应链管理软件的重要组成部分。未来，随着自动化技术的进一步发展，整个供应链和供应链管理软件都将发生重大变革。这将带来更高效的物流和库存管理，提高生产和交付的速度和质量，进而促进企业的发展和竞争力。有远见的供应链参与者已经准备好应对新形势。首席信息官应带头确保组织取得最佳结果，了解机器人技术、人工智能和自动化在供应链中的作用至关重要。什么是供应链自动化?供应链自动化是指利用技术手段减少或消除人类在供应链活动中的参与。它涵盖了各种不同的技术和方
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元学习（Meta-learning）是指探索学习如何学习的过程，通过从多个任务中提取共同特征，以便快速适应新任务。与之相关的模型无关的元学习（Model-AgnosticMeta-Learning，MAML）是一种算法，其可以在没有先验知识的情况下，进行多任务元学习。MAML通过在多个相关任务上进行迭代优化来学习一个模型初始化参数，使得该模型能够快速适应新任务。MAML的核心思想是通过梯度下降来调整模型参数，以使得在新任务上的损失最小化。这种方法使得模型可以在少量样本的情况下快速学习，并且具有较好的泛化能
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在自然语言处理（NLP）领域，进行文本数据分析是至关重要的任务。为了实现这一目标，研究人员和从业者可以借助两个非常有用的工具，分别是BERT词嵌入和TensorFlow框架。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种预训练的语言模型。它能够将文本数据转换为高维度的向量表示。这种向量表示可以捕捉到词语之间的语义关系，从而提供更准确和丰富的信息。BERT的引入大大改善了自然语言处理任务的效果，使得诸如文本分类、命名实体识别和问答系统
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生成式AI是一类人工智能模型，其特点在于能够根据训练数据的分布生成新的数据，而这些新数据与训练数据有所不同。这些模型的主要目标是通过统计学的方法来学习数据的分布，并利用这种学习来产生具有类似特征的新数据。生成式AI的应用十分广泛，包括但不限于自然语言处理、图像生成和音频生成等领域。通过生成式AI，我们能够产生出与训练数据不同但具有相似特征的新数据，为各种应用提供更多可能性。生成式AI的模型通常使用神经网络。神经网络是一种模拟人类神经元之间交互的计算模型，它能够通过学习大量数据来提取出数据中的共性和规律。在
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多模态算法模型是一种能够处理多种类型数据的机器学习模型。它可以同时利用图像、文本、音频等不同类型的数据来提高预测或分类的准确性。举个例子，一个多模态算法模型可以同时使用图像和文本数据来识别图片中的物体或人物。为了实现这个目标，这些模型需要对每种数据类型进行不同的预处理和特征提取，然后将它们融合在一起，最终产生预测结果。通过结合不同类型的数据，多模态算法模型能够综合利用它们之间的关联性，从而提高模型的准确性和鲁棒性。这使得它在许多领域中都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、情感分析等。多模态算法模型的发展对
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国外媒体nextpit爆料称，追觅科技即将发布全球首款X40扫拖一体机器人（X40Ultra），该机器人配备仿生扫拖双机械臂。据悉，这款新品采用了最新的仿生机械臂技术3.0，并且还具有行业首创的边刷外扩和拖布仿生外扩功能。同时，它还应用了全球首创的边刷升降技术，配合滚刷和抹布升降功能，实现了扫地和拖地的湿干分离，从而提供了更精细化的清洁能力，适用于多种场景。据爆料，追觅新品提供更强的吸力10500Pa，比L20Ultra还高出3500Pa。主刷改进，可剪掉打结头发，防止卡住。该系统称为TributBrus
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借助Lean，陶哲轩又开始了新的项目。「由AlexKontorovich和我领导的一个新的Lean形式化项目刚刚正式宣布，该项目旨在形式化素数定理（primenumbertheorem，PNT）的证明，以及伴随而来的复分析和解析数论的支持机制，并计划给出进一步的结果如Chebotarev密度定理。」著名数学家陶哲轩在个人博客中写道。素数定理是数学中的一个重要定理，描述了素数在自然数中的分布规律，该定理在数论中是一个比较重要的研究方向。形式化证明本质上是一种计算机程序，但与C++或Python中的传统程序不
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随着人工智能和机器人技术的迅速发展，功能操控（FunctionalManipulation）在机器人学中的重要性愈加突出。传统的基准测试已无法满足目前机器人对复杂操控任务的需求，呼吁新的操控基准（FunctionalManipulationBenchmark）出现。概述机器人操控面临两个主要挑战：机器人如何智能地处理复杂的接触动力学以及如何应对环境和物体的多样性。针对这些挑战，机器人学习技术被视为关键的解决手段。因此，该领域需要一个全面易得的框架，提供有挑战性的实际任务、高质量数据、易于复制的设置，集合了
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记忆增强神经网络（Memory-AugmentedNeuralNetworks，简称MANNs）是一类深度学习模型，它结合了神经网络和外部记忆存储器。相较于传统神经网络仅依靠内部参数进行计算，MANNs能够在外部存储器中存储和读取数据，从而实现更加复杂的计算和推理任务。这种模型具有出色的记忆能力和泛化能力，能够更好地处理各种场景和问题。通过利用外部存储器，MANNs能够存储和检索大量数据，使得其能够更好地理解和利用历史信息，从而提升模型的性能和效果。因此，MANNs在许多领域，如自然语言处理、图像识别和智
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人工智能会抢走我们的工作吗？如果你每天都看硅谷高管谈论着当今尖端的AI技术，可能会觉得答案是肯定的，并且会很快发生。然而，最近MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究显示，视觉AI仍然无法完全替代人类，这让我们稍感安慰。论文地址：https://futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com/2024-01-18+Beyond_AI_Exposure.pdf研究表明，劳动力自动化的速度，可能会比我们想象得慢很多。因为——它们实在太贵了！视觉任务，AI比人工
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AI不仅能聊天，还能通过"眼睛"看懂图片，用画画表达自己。你可以与它们交谈，分享图片或视频，并得到图文回应。最近，上海人工智能实验室联合香港中文大学多媒体实验室（MMLab）、清华大学、商汤科技、多伦多大学等多家高校、机构，共同发布了一个名为MM-Interleaved的开源多模态生成模型。该模型通过全新提出的多模态特征同步器，实现了多项任务的最新技术水平（SOTA）的更新。MM-Interleaved具备对高分辨率图像细节和微妙语义的精准理解能力，可以支持任意穿插的图文输入和输出，为多模态生成大模型带来
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在政府的推动下，电动汽车行业在过去几年取得了显著的发展势头。人们对电动汽车的环保优势的认识不断增强，加上技术进步使乘坐体验更加顺畅，电动汽车已经在普通民众中占有一席之地。此外，人工智能（AI）的进步为解决充电基础设施和电池管理方面的常见挑战提供了解决方案。人工智能对电动汽车充电有何贡献？开发快速充电电池人工智能与机器学习的结合，为评估电动汽车电池性能提供了强大支持。同时，整合人工智能技术也有助于优化电池开发的各个环节，包括设计、化学配方、尺寸和制造等过程。如今，先进的技术创新被广泛应用于测试领域，以缩短测
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现有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。就像审稿意见不仅仅是一个分数，还包括许多接受或者拒绝的理由。那么，大语言模型能否也像人类一样利用语言反馈来改善自身呢？香港中文大学和腾讯AILab的研究者们最近提出了一项名为对比式非似然训练（ContrastiveUnlikelihoodLearning，CUT）的创新研究。该研究利用语言
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有一位美国网友在Reddit上发帖说，AI女友不仅仅是一个虚拟女友，而是一个能学习你的喜好和厌恶的女友。AI女友永远不会有糟糕的一天，因此我们能够拥有一个完美的关系，无需经历真实关系的起伏。因此可以看出，AI女友非常受欢迎。最近，OpenAI的“GPT商店”悄然上线，旨在提供多种定制版本的GPT，以满足不同需求。其中，搜索关键词“女朋友”会显示至少8个AI聊天机器人，如“韩国女朋友”、“虚拟甜心”、“你的女朋友斯嘉丽”、“你的AI女朋友Tsu”等。这些AI女友在短短三天内就大量上架，引发了网友们的热议。这
