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制造业处于十字路口。其中一条道路是由劳动力老龄化、职业项目缺乏、错误的工作观念和不断变化的技能组合引发的日益扩大的技能危机。这条道路的最终结果是产出受限、数字化延迟和竞争优势丧失。另一条道路采用人工智能驱动的新培训范式。这条路线将导致丰富的技能发展、放大的人类潜力和能够推动下一次工业革命的劳动力。Inthemanufacturingindustry,weareatacrossroads.Oneroadisleadingustoagrowingskillscrisis,triggeredbyanagingw
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最初，公司转向更便利的劳动力以提高效率——比如孟买的John和马尼拉的Rosie，然后，他们意识到孟买后台操作所采用的依据流程的方法非常适合自动化，机器人流程自动化（RPA）应运而生，现在数字代理正蚕食着后台办公室，而聊天机器人也在观看马尼拉的Rosie的工作，结果，一切都变得更好、更快、更便利，接着，GenAI出现了。UiPath、RPA和GenAI我们不仅因为赞助商付费而对他们赞不绝口，这些人不仅长得好看，而且还提出了一些很棒的问题，例如，许多人问GenAI是否为解决方案过时了，这些问题背后的动力是我
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轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序？A：先看survey，p
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写在前面&笔者的个人理解本文介绍了一种用于3D目标检测和多目标跟踪的相机-毫米波雷达融合方法（CR3DT）。基于激光雷达的方法已经为这一领域奠定了一个高标准，但是它的高算力、高成本的缺陷制约了该方案在自动驾驶领域的发展；基于相机的3D目标检测和跟踪方案由于其成本较低，也吸引了许多学者的关注，但是由于其成果效果差。因此，将相机与毫米波雷达的融合正在成为一个很有前景的方案。作者在现有的相机框架BEVDet下，融合毫米波雷达的空间和速度信息，结合CC-3DT++跟踪头，显著提高了3D目标检测和跟踪的精度
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近期，具身智能方向取得了诸多进展。从谷歌的RT-H到OpenAI、Figure联合打造的Figure01，机器人的交互性、通用性越来越强。如果未来机器人成为人们日常生活的助手，你期待它们能够完成哪些任务？泡一杯热气腾腾的手冲咖啡，整理桌面，甚至帮你精心安排一场浪漫的约会，这些任务，只需一句指令，清华的具身智能新框架「CoPa」都能完成。CoPa（RoboticManipulationthroughSpatialConstraintsofParts）是清华大学机器人研究团队在高阳教授的领导下提出的最新智能框
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3月18日消息，据腾讯科技报道，包括图灵奖得主约书亚・本吉奥、杰弗里・辛顿、姚期智等在内的数十位的中外专家日前在北京联合签署了由智源研究院发起的《北京AI安全国际共识》，涉及人工智能“风险红线”和“路线”两大块，其中“风险红线”包含“自主复制、改进”“权力寻求”“协助不良行为者”和“欺骗”四个部分。本站整理四部分内容大致如下：人工智能的“自主复制、改进”：强调人在该过程的作用，要求任何人工智能系统都不应在人类没有明确批准和协助的情况下复制或改进自身，包括制作自身的精确副本、创造具有相似或更高能力的新人工智
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学习科技周边要努力，但是不要急！今天的这篇文章《室温超导新瓜！LK-99团队展示全新材料完全悬浮及电阻测量结果，报告现场人挤人》将会介绍到等等知识点，如果你想深入学习科技周边，
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3月19日消息，谷歌今日官宣了一系列在医疗保健行业部署AI模型的计划。根据计划，谷歌研究团队和其拥有的Fitbit公司正在开发一系列新的人工智能功能：从腕带中提取数据并指导用户的个人健康，该工具由谷歌人工智能模型Gemini提供支持。此外，谷歌还宣布与印度医疗中心ApolloRadiologyInternational达成合作，在印度提供AI驱动的肺结核、肺癌和乳腺癌筛查服务。详细来看，谷歌宣称开发了一套AI系统来解读胸部X光扫描，以发现结核病的早期症状。AI将能够使筛查更广泛地普及，并提供额外的检查，以
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预测性人工智能（AI）是生产式人工智能的表亲，其使用历史数据中的模式来预测未来结果或对未来事件进行分类。有专家表示，该技术可用于提供可操作的见解并辅助决策和战略制定。预测性人工智能利用大规模数据分析和机器学习算法，从历史数据中发现隐藏的模式和趋势，并将其应用于未来情景。通过了解过去的模式，我们可以更好地了解未来可能发生的情况，并制定相应的战略。预测性人工智能在各个领域都有应用，例如在过去一年左右的时间里，我们看到能源行业出现了许多新的、令人兴奋的预测性人工智能应用，以更好地维护和优化能源资源产。事实上，这
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就在不久前，OpenAISora凭借其惊人的视频生成效果迅速走红，凸显出与其他文生视频模型的差异，并成为全球瞩目的焦点。继2周前推出成本直降46%的Sora训练推理复现流程后，Colossal-AI团队全面开源全球首个类Sora架构视频生成模型「Open-Sora1.0」——涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球AI热爱者共同推进视频创作的新纪元。Open-Sora开源地址：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora先睹为快，我们先看一段由Co
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背景大语言模型（LLMs）虽展现出了强大的能力，但也可能产生不可预测和有害的输出，例如冒犯性回应、虚假信息和泄露隐私数据，给用户和社会造成伤害。确保这些模型的行为与人类意图和价值观相对齐，是一个紧迫的挑战。尽管基于人类反馈的强化学习（RLHF）提供了一种解决方案，但它面临复杂的训练架构、对参数的高敏感性，以及奖励模型在不同数据集上的不稳定性等多重挑战。这些因素导致RLHF技术实现难、奏效难、复现难。为了克服这些挑战，北京大学团队提出了一种新的高效对齐范式——Aligner，其核心在于学习答案对齐与未对齐之
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人工智能（AI）正在逐渐改变全球医疗保健领域。医疗数据的不断增长，如电子病历、图像存档和通信系统、医院管理信息系统、索赔记录以及患者调查，正被广泛收集并应用于快速开发高效的人工智能模型。来自电子健康记录、物联网设备和医学文献的文本数据，为人工智能辅助诊断、决策支持和研究提供了有价值的信息。医学成像系统也有类似的应用。还可以分析来自手术或患者监测的视频，以进行技能评估、训练手术机器人并完善现有的质量范例。录音数据可用于诊断语音相关异常，从而实现自动记录程序和患者交互分析。通过分析人体手势上的人工智能，可以在
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当前人工智能技术面临的最大风险是大语言模型(LLM)和生成式人工智能技术的发展和应用速度已经远远超过了安全和治理的速度。OpenAI、Anthropic、谷歌和微软等公司的生成式人工智能和大语言模型产品的使用正呈指数级增长。与此同时，开源大语言模型方案也在高速成长，HuggingFace等开源人工智能社区提供了大量开源模型、数据集和AI应用。为了推动人工智能的发展步伐，OWASP、OpenSSF、CISA等行业组织正在积极开发和提供人工智能安全与治理关键资产，例如OWASPAIExchange、AI安全和
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LeanCopilot，让陶哲轩等众多数学家赞不绝口的这个形式化数学工具，又有超强进化了？就在刚刚，加州理工教授AnimaAnandkumar宣布，团队发布了LeanCopilot论文的扩展版本，并且更新了代码库。图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.12534.pdf最新实验表明，这个Copilot工具，可以自动化80%以上的数学证明步骤了！这个纪录，比以前的基线aesop还要好2.3倍。并且，和以前一样，它在MIT许可下是开源的。图片他是一位华人小哥宋沛洋，他是UCSB的
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中国北京，2024年4月9日——企业大数据和人工智能平台公司肯睿Cloudera今日宣布任命新任大中华区副总裁。此举旨在进一步聚焦客户成功及业务转型，并通过提供混合多云大数据和大模型能力，助力企业适应大数据和人工智能应用的发展，加速数字化转型进程。肯睿Cloudera现任命刘汨春先生为大中华区副总裁（RVP），他将负责推动肯睿Cloudera在中国的进一步拓展，并主导战略性销售、渠道发展和本地化策略方向。肯睿Cloudera大中华区副总裁刘汨春此次新任高管的任命进一步彰显了肯睿Cloudera致力于赋能中
