Peranti teknologi
AI
Robot humanoid pertama Tesla 'Optimus Prime' muncul di Persidangan Kepintaran Buatan Dunia
Robot humanoid pertama Tesla 'Optimus Prime' muncul di Persidangan Kepintaran Buatan Dunia
Memandu China News pada 30 Jun 2023, dilaporkan bahawa dari 6 hingga 8 Julai 2023, Shanghai akan menjadi tuan rumah Persidangan Kepintaran Buatan Dunia. Dari segi robot pintar, lebih daripada 20 robot akan didedahkan pada persidangan ini, termasuk robot humanoid Tesla "Optimus Prime" dan robot bipedal Youda. Kebanyakan robot ini membuat penampilan sulung mereka.
Menurut pengasas Tesla Musk, "Optimus Prime" mempunyai ketinggian kira-kira 173 sentimeter, berat kira-kira 56 kilogram, berjalan pada kelajuan kira-kira 8 kilometer sejam, dan boleh membawa sehingga 20 kilogram barang. Selain itu, ketua "Optimus Prime" juga dilengkapi dengan skrin supaya pengguna boleh mendapatkan maklumat yang berguna.
Tesla menyatakan bahawa reka bentuk "Optimus Prime" diilhamkan oleh struktur badan manusia dan berharap tingkah lakunya akan sedekat mungkin dengan manusia.
Atas ialah kandungan terperinci Robot humanoid pertama Tesla 'Optimus Prime' muncul di Persidangan Kepintaran Buatan Dunia. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1376
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Robot humanoid universal bersaiz penuh Qinglong muncul di WAIC, mempercepatkan kemasukan ke era kecerdasan yang terkandung
Jul 11, 2024 pm 02:03 PM
Pada petang 4 Julai, di bawah bimbingan Pejabat Jawatankuasa Penganjur Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia, yang dihoskan oleh Pejabat Jawatankuasa Penganjur Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia, dan dianjurkan oleh Pusat Inovasi Robot Humanoid Kebangsaan dan Tempatan dan Institut Elektronik China, ini tapak, "Teknologi dan Aplikasi Robotik" Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia WAIC 2024 Robot Humanoid dan Forum Pembangunan Kecerdasan Terwujud yang dianjurkan bersama oleh majalah itu akan diadakan di Pusat Pameran dan Konvensyen Ekspo Dunia Shanghai pada petang 4 Julai. Forum ini menjemput 12 cendekiawan dalam dan luar negara, wakil perniagaan dan wakil pembangun dalam bidang robot humanoid dan menjelmakan kecerdasan untuk memberikan laporan utama, perkongsian teknologi dan perbincangan meja bulat, dan mengeluarkan hasil inovatif robot humanoid. Forum itu menarik lebih daripada 200 khalayak profesional dalam bidang robot humanoid dan menjelmakan kecerdasan, dan mereka ditonton dalam talian melalui berbilang platform siaran langsung.
Debut pengkomputeran super Tesla Dojo, Musk: Kuasa pengkomputeran latihan AI menjelang akhir tahun akan lebih kurang sama dengan 8,000 GPU NVIDIA H100
Jul 24, 2024 am 10:38 AM
Menurut berita dari laman web ini pada 24 Julai, Ketua Pegawai Eksekutif Tesla Elon Musk (Elon Musk) menyatakan dalam panggilan persidangan pendapatan hari ini bahawa syarikat itu akan menyelesaikan kluster latihan kecerdasan buatan terbesar setakat ini, yang akan dilengkapi dengan 2 Ribu NVIDIA H100 GPU. Musk juga memberitahu pelabur mengenai panggilan pendapatan syarikat bahawa Tesla akan berusaha membangunkan superkomputer Dojonya kerana GPU daripada Nvidia mahal. Tapak ini menterjemah sebahagian daripada ucapan Musk seperti berikut: Jalan untuk bersaing dengan NVIDIA melalui Dojo adalah sukar, tetapi saya fikir kami tidak mempunyai pilihan sekarang. Dari perspektif NVIDIA, mereka pasti akan meningkatkan harga GPU ke tahap yang boleh ditanggung oleh pasaran, tetapi
Menggunakan Apple Vision Pro untuk mengawal robot dari jauh, NVIDIA: Tidak sukar untuk 'mengintegrasikan manusia dan mesin'
Aug 01, 2024 am 03:16 AM
Huang Renxun berkata: "Gelombang AI seterusnya ialah robot, dan salah satu perkembangan yang paling menarik ialah robot humanoid Hari ini, ProjectGR00T telah mengambil satu lagi langkah penting." Semalam, pengasas NVIDIA Huang Renxun bercakap tentang model asas universal robot humanoid "ProjectGR00T" dalam ucapan Dasar SIGGRAPH2024 beliau. Model ini menerima satu siri kemas kini dari segi kefungsian. Zhu Yuke, seorang penolong profesor di Universiti Texas di Austin dan seorang saintis penyelidikan kanan di NVIDIA, tweet, menunjukkan dalam video bagaimana NVIDIA mengintegrasikan sistem RoboCasa dan MimicGen, rangka kerja latihan simulasi berskala besar untuk robot isi rumah umum, ke dalam Platform NVIDIA Omniverse dan mesin Isaac
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
