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Teslas erster humanoider Roboter „Optimus Prime' wird auf der World Artificial Intelligence Conference vorgestellt
Teslas erster humanoider Roboter „Optimus Prime' wird auf der World Artificial Intelligence Conference vorgestellt
Driving China News vom 30. Juni 2023 berichtet, dass Shanghai vom 6. bis 8. Juli 2023 Gastgeber der Weltkonferenz für künstliche Intelligenz sein wird. Was intelligente Roboter angeht, werden auf dieser Konferenz mehr als 20 Roboter vorgestellt, darunter Teslas humanoider Roboter „Optimus Prime“ und Youdas zweibeiniger Roboter. Viele dieser Roboter geben ihr Debüt.
Laut Tesla-Gründer Musk ist „Optimus Prime“ etwa 173 Zentimeter groß, wiegt etwa 56 Kilogramm, läuft mit einer Geschwindigkeit von etwa 8 Kilometern pro Stunde und kann bis zu 20 Kilogramm Gegenstände transportieren. Darüber hinaus ist der Kopf von „Optimus Prime“ auch mit einem Bildschirm ausgestattet, sodass Nutzer nützliche Informationen erhalten können.
Tesla gab an, dass das Design von „Optimus Prime“ von der menschlichen Körperstruktur inspiriert wurde und hofft, dass sein Verhalten dem des Menschen so nahe wie möglich kommt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTeslas erster humanoider Roboter „Optimus Prime' wird auf der World Artificial Intelligence Conference vorgestellt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Tesla Dojo-Supercomputing-Debüt, Musk: Die Rechenleistung der Trainings-KI wird bis Ende des Jahres etwa 8.000 NVIDIA H100-GPUs entsprechen
Jul 24, 2024 am 10:38 AM
Laut Nachrichten dieser Website vom 24. Juli erklärte Tesla-CEO Elon Musk (Elon Musk) in der heutigen Telefonkonferenz zu den Ergebnissen, dass das Unternehmen kurz vor der Fertigstellung des bisher größten Schulungsclusters für künstliche Intelligenz stehe, das mit 2.000 NVIDIA H100 ausgestattet sein werde GPUs. Musk teilte den Anlegern bei der Gewinnmitteilung des Unternehmens auch mit, dass Tesla an der Entwicklung seines Dojo-Supercomputers arbeiten werde, da GPUs von Nvidia teuer seien. Diese Seite übersetzte einen Teil von Musks Rede wie folgt: Der Weg, über Dojo mit NVIDIA zu konkurrieren, ist schwierig, aber ich denke, wir haben keine andere Wahl. Wir sind jetzt zu sehr auf NVIDIA angewiesen. Aus der Sicht von NVIDIA werden sie den Preis für GPUs unweigerlich auf ein Niveau erhöhen, das der Markt ertragen kann, aber
Mit Apple Vision Pro Roboter aus der Ferne steuern, NVIDIA: „Mensch und Maschine zu integrieren ist nicht schwer'
Aug 01, 2024 am 03:16 AM
Huang Renxun sagte: „Die nächste Welle der KI sind Roboter, und eine der aufregendsten Entwicklungen sind humanoide Roboter.“ Heute hat ProjectGR00T einen weiteren wichtigen Schritt getan. Gestern sprach NVIDIA-Gründer Huang Renxun in seiner SIGGRAPH2024-Keynote-Rede über sein universelles Basismodell des humanoiden Roboters „ProjectGR00T“. Das Modell erhält eine Reihe von Updates hinsichtlich der Funktionalität. Zhu Yuke, Assistenzprofessor an der University of Texas in Austin und leitender Forschungswissenschaftler bei NVIDIA, twitterte und demonstrierte in dem Video, wie NVIDIA die Systeme RoboCasa und MimicGen, das groß angelegte Simulationstrainings-Framework für allgemeine Haushaltsroboter, in das System integriert NVIDIA Omniverse-Plattform und Isaac-Maschine
Der universelle humanoide Roboter Qinglong in Originalgröße debütiert am WAIC und beschleunigt den Eintritt in die Ära der verkörperten Intelligenz
Jul 11, 2024 pm 02:03 PM
Am Nachmittag des 4. Juli fand dies unter der Leitung des Organisationskomitees der World Artificial Intelligence Conference statt, veranstaltet vom Büro des Organisationskomitees der World Artificial Intelligence Conference und organisiert vom National and Local Humanoid Robot Innovation Center und dem China Institute of Electronics Website „Robotiktechnologie und -anwendungen“ Das von der Zeitschrift mitorganisierte WAIC World Artificial Intelligence Conference Humanoid Robot and Embodied Intelligence Development Forum 2024 findet am Nachmittag des 4. Juli im Shanghai World Expo Exhibition and Convention Center statt. Dieses Forum lud 12 in- und ausländische Wissenschaftler, Unternehmensvertreter und Entwicklervertreter auf dem Gebiet humanoider Roboter und verkörperter Intelligenz ein, Keynote-Berichte, Technologieaustausch und Diskussionsrunden zu halten und innovative Ergebnisse humanoider Roboter zu veröffentlichen. Das Forum zog mehr als 200 Fachpublikum aus den Bereichen humanoide Roboter und verkörperte Intelligenz an und konnte online über mehrere Live-Übertragungsplattformen verfolgt werden.
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
