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GPT-4的局限在于仅能与数字世界互动，而我们最终需要与物理世界互动。为此，机器人的出现尤为重要，它代表着具身智能的实现。张钹指出，并非必须开发人形机器人，也不需要过于复杂的硬件。他主张以一定的硬件为基础进行强化学习研究。这样的方法可以在不改变原有意义的情况下进行微调。全世界对大模型的强大能力和潜力感到惊讶，但无法解释其原因，只能将其归结为“涌现”现象。为了人工智能产业的健康发展，必须综合科学研究、技术创新和产业发展。要发展第三代人工智能，必须建立可解释和鲁棒的理论和方法，否则AI技术将永远难以令人信服。
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大型语言模型是指参数超过一亿的自然语言处理模型。由于其庞大的规模和复杂性，训练这样的模型需要大量计算资源和数据。因此，迁移学习成为训练大型语言模型的重要方法，通过利用已有的模型和数据，可以加速训练过程，同时提升性能表现。迁移学习可以将在其他任务上训练好的模型的参数和知识迁移到目标任务上，从而减少数据需求和训练时间。这种方法在研究和工业界都得到广泛应用，为构建更强大的语言模型打下了基础。迁移学习是利用已经训练好的模型，在解决其他任务时调整其参数或部分组件的一种方法。在自然语言处理领域，迁移学习可以通过预训练
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Siamese网络是一种用于度量学习的神经网络模型，它能够学习如何计算两个输入之间的相似度或差异度量。由于其灵活性，它在人脸识别、语义相似性计算和文本匹配等众多应用中广受欢迎。然而，当处理不平衡数据集时，Siamese网络可能会面临问题，因为它可能会过度关注少数类别的样本，而忽略大多数样本。为了解决这个问题，有几种技术可以使用。一种方法是通过欠采样或过采样来平衡数据集。欠采样是指从多数类别中随机删除一些样本，以使其与少数类别的样本数量相等。过采样则是通过复制或生成新的样本来增加少数类别的样本数量，使其与多
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在2024年的国际消费类电子产品展览会（CES），宝马集团展示了其全新的数字化科技，向现场观众揭示了该集团在人机交互方面的发展方向。观众们有机会在驾驶过程中亲身体验增强现实眼镜带来的乐趣，并与BMW智能个人助理进行互动。这项技术依靠亚马逊的Alexa语音助手提供支持，可以实现人车交互的快速响应和操作指导。通过这些创新科技，宝马将为驾驶者带来更加智能、便捷和愉悦的驾驶体验。宝马集团负责研发的董事韦博凡先生表示，宝马不仅代表终极驾驶机器，也代表着极致数字体验。在展览会上，我们将呈现更加丰富的数字化内容和体验。
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从大模型的根源开始优化。Transformer架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度Transformer架构的一种简单方法是将多个相同的Transformer「块」（block）依次堆叠起来，但每个「块」都比较复杂，由许多不同的组件组成，需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。自从2017年Transformer架构诞生以来，研究者们基于其推出了大量衍生研究，但几乎没有改动过Transformer「块」。那么问题来了，标准Transformer块是否可以简化？在最近的一篇论文中，
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2024全球开发者先锋大会（2024GDC）将于3月23日-24日在上海举行。在这场科技嘉年华即将拉开帷幕之际，昨日上海西岸一场别开生面的活动吸引了众多市民的目光：穿戴外骨骼机器人，牵着机器狗漫步上海街头。这一幕犹如未来科技走进现实，点燃了上海这座城市的科技热情！是的，除了敲代码，我们还可以玩转科技新宠！01外骨骼机器人外骨骼机器人作为科幻元素的"扛把子"，是一种能够增强人体肌肉力量和精确控制能力的装置。它通过硬件传感器收集人体信号，实时监测人机交互力矩，识别用户意图，并对步态做出响应。因此，它在重复劳作
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在如今颇为火热的人形机器人赛道，波士顿动力是较早入局的一位选手。近年来，全球关注的焦点之一是Atlas人形机器人的动态跑酷能力。此外，我们还见证了Atlas在模拟建筑工地上搬运物品。然而，目前Atlas仍然是一个开发平台，尚无法在实际工作中使用，其中一个原因是它的液压驱动设计的限制。波士顿动力最新演示视频揭示了Atlas和其他人形机器人在适当装备下能够完成高难度的操纵任务，包括操纵重物。在视频中，Atlas稳稳抓起一个比自己手臂还粗的汽车配件，搬运到目标位置：实际上，Atlas在很长一段时间内没有手指，而
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最近，SamAltman又在达沃斯论坛上语出惊人，在大部分他出现的场合都成了全场的焦点。他表示，现在的GPT-4模型的能力只是对未来技术所能达到可能性的一种「预览」。他认为，AI技术的进步将使世界变得越来越快，而人类只能看到前方几步，而AI的能力进化速度是指数级的。虽然技术发展的速率会非常夸张，但可能人们高估了AI技术会对世界造成的影响。「实际上，它对世界的影响会比我们想象的小得多，对工作的改变也不会像我们预期的那样大，」在不久的将来，当AGI问世后，能源或许成为影响AI能力的关键因素。因此，Altman
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写在前面&笔者的个人理解自动驾驶车辆传感器层面的域变化是很普遍的现象，例如在不同场景和位置的自动驾驶车辆，处在不同光照、天气条件下的自动驾驶车辆，搭载了不同传感器设备的自动驾驶车辆，上述这些都可以被考虑为是经典的自动驾驶域差异。这种域差异对于自动驾驶带来了挑战，主要因为依赖于旧域知识的自动驾驶模型很难在没有额外成本的情况下直接部署到一个从未见过的新域。因此在本文，我们提出了一种重建-仿真-感知（ReSimAD）方案，来提供了一种进行域迁移的新视角和方法。具体来说，我们利用隐式重建技术来获取驾驶场景
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微星在CES展会上推出了新一代的高端轻薄游戏本——绝影AIStudio系列，包含14英寸、16英寸和全新的18英寸屏幕尺寸。除了泰坦系列外，绝影AIStudio也迎来了一波升级。绝影18AIStudio此次微星绝影全系在核心配置方面进行了微调，采用了新一代酷睿Ultra处理器与RTX40系LaptopGPU的组合。绝影14AIStudio将搭载酷睿Ultra9185H处理器和RTX4070LaptopGPU（支持独显直连），而绝影16AIStudio与绝影18AIStudio则可选搭载最高性能的RTX40
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少样本学习（FSL），也称为低样本学习（LSL），是一种机器学习方法，其特征是使用有限数据集来训练。机器学习常见做法是尽可能提供大量数据来训练模型，因为数据量越多，训练后的算法可以更加有效。然而，这也会增加成本。为了降低数据分析和机器学习的成本，少样本学习的目标是减少所需数据量。通过使用少样本学习技术，我们可以在数据量较小的情况下训练出准确的模型，从而节省时间和资源。少样本学习和零样本学习有什么区别？少样本学习旨在让机器学习在训练数据集中有少量示例可用时预测正确的实例类别。零样本学习旨在预测正确的类，而不
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变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是一种无监督学习的神经网络，用于图像压缩和生成。相比传统自编码器，VAE可以重建输入图像，还能生成与之类似的新图像。其核心思想是将输入图像编码为潜在变量的分布，并从中进行采样以生成新的图像。VAE的独特之处在于使用变分推断来训练模型，通过最大化观测数据与生成数据之间的下界来实现参数学习。这种方法使得VAE能够学习到数据的潜在结构和生成新样本的能力。VAE已经在许多领域取得了显著的成功，包括图像生成、属性编辑和图像重建等任务。VAE（变分自
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教程简述在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable-Diffusion-WebUI实现AI扩图功能。随着AIGC技术的不断发展，AI扩图成为了一种创新玩法。通过给AI一张图片，AI能够预测和补充图像边界，生成更大尺寸的图像。AI扩图能够拯救废片，将半身照扩展为全身照，但有时也会出现翻车情况，生成的图像让人哭笑不得。本教程使用StableDiffusionWebUI实现AI扩图功能效果展示如下：基于本教程可以体验：新用户可免费领取价值万元的人工智能平台PAI试用资源学会
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根据Leopeva64发布的视频，据称微软正在进行名为WindowsCopilot的新功能测试。这一功能允许用户与微软的AI机器人进行聊天，并且在反馈答案选项中有一个名为“ReadAloud”的按钮，用于将相关结果内容朗读出来。据报道，WindowsCopilot新特性已经开始在Edge浏览器的侧边栏进行测试，并且Win10和Win11操作系统都将受益于此。微软已经邀请了一些用户来测试这个新功能。这个朗读功能可以提高用户获取信息的便利性，减少对于文字阅读的需求。不过，由于目前缺乏该功能的详细信息，我们只能
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基于卷积神经网络的图像风格迁移是一种将图像的内容与风格结合生成新图像的技术。它利用卷积神经网络（CNN）将图像转换为风格特征向量的模型。本文将从以下三个方面对此技术进行讨论：一、技术原理基于卷积神经网络的图像风格迁移的实现依赖于两个关键概念：内容表示和风格表示。内容表示指的是图像中对象和物体的抽象表达，而风格表示指的是图像中纹理和颜色的抽象表达。在卷积神经网络中，我们通过将内容表示和风格表示相结合，生成一张新的图像，以保留原始图像的内容并具备新图像的风格。为了实现这个目标，我们可以使用一种被称为“神经风格
