第 100 页-探索人工智能技术的未来

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分类：: 人工智能 IT业界

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北汽极狐发布达尔文2.0技术体系，引领新能源汽车技术迈向新高度

4月11日，特斯拉2.0技术在北京盛大发布，极狐汽车再次以智慧出行领域的创新之举引领未来。达尔文2.0技术体系是极狐汽车对智能出行领域的深度探索和实践的结晶。它整合了七大技术板块，包括智能驾驶、智能互联、智能安全等多个方面，为用户提供全方位、智能化的出行体验。通过先进的传感器和算法，该技术体系能够实现对车辆辆行驶状况的精准感知和智能决策，确保用户在各种交通环境下都能够享受到安全、舒适的驾驶体验。同时，达尔文2.0技术还注重用户体验的升级。它通过与智能设备的无缝连接，实现了车载系统与手机、智能家居

人工智能 1031 2024-04-12 09:04:13
基于因果推断的推荐系统：回顾和前瞻

本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望。为什么在推荐系统中需要使用因果推断技术？现有的研究工作用因果推断来解决三类问题（参见Gaoetal.的TOIS2023论文CausalInferenceinRecommenderSystems:ASurveyandFutureDirections）：首先，在推荐系统中存在各种各样的偏差（BIAS），因果推断是一种有效去除这些偏差的工具。为了解决数据稀缺性和无法准确估计因果效应的问题，推荐系统可能面临挑战。为了解决

人工智能 699 2024-04-12 09:01:07
长文本杀不死RAG：SQL+向量驱动大模型和大数据新范式，MyScale AI数据库正式开源

大模型和AI数据库双剑合璧，成为大模型降本增效，大数据真正智能的制胜法宝。大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在LLM这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态……这当中，LLM处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达100万token的能力让不少研究者开始思考，RAG（R

人工智能 1239 2024-04-12 08:04:24
面壁智能完成新一轮数亿元融资，继续面向AGI的高效大模型征程

近日，面壁智能完成新一轮数亿元融资，由春华创投、华为哈勃领投，北京市人工智能产业投资基金等跟投，知乎作为战略股东继续跟投支持。本轮融资完成后，面壁智能将进一步推进优秀人才引入，加固大模型展开的基础算力与数据基础，持续引领“高效大模型”路线，推动大模型高效训练，快速应用落地。本轮由光源资本担任独家财务顾问。基于扎实的原创性AI技术基础，面壁智能是世界范围内对“高效大模型”探索最为前列的大模型团队之一，目前已完成了贯彻高效训练、高效落地与高效推理的大模型全栈技术生产线布局。核心研发团队脱胎于清华NL

人工智能 1053 2024-04-11 21:22:01
探索智能体的边界：AgentQuest，一个全面衡量和提升大型语言模型智能体性能的模块化基准框架

基于大模型的持续优化，LLM智能体——这些强大的算法实体已经展现出解决复杂多步骤推理任务的潜力。从自然语言处理到深度学习，LLM智能体正逐渐成为研究和工业界的焦点，它们不仅能理解和生成人类语言，还能在多样的环境中制定策略、执行任务，甚至使用API调用和编码来构建解决方案。在这种背景下，AgentQuest框架的提出具有里程碑意义，它不仅仅是一个LLM智能体的评估和进步提供了一个模块化的基准测试平台，而且通过其易于扩展的API，为研究人员提供了一个强大的工具，以更细粒度地跟踪和改进这些智能体的性能

人工智能 1102 2024-04-11 20:52:21
多个SOTA ！OV-Uni3DETR：提高3D检测在类别、场景和模态之间的普遍性（清华&港大）

这篇论文讨论了3D目标检测的领域，特别是针对Open-Vocabulary的3D目标检测。在传统的3D目标检测任务中，系统需要在预测真实场景中物体的定位3D边界框和语义类别标签，这通常依赖于点云或RGB图像。尽管2D目标检测技术因其普遍性和速度展现出色，但相关研究表明，3D通用检测的发展相比之下显得滞后。当前，大多数3D目标检测方法仍依赖于完全监督学习，并受到特定输入模式下完全标注数据的限制，只能识别经过训练过程中出现的类别，无论是在室内还是室外场景。这篇论文指出，3D通用目标检测面临的挑战主要

人工智能 376 2024-04-11 19:46:18
AI安全公司TrojAI获得种子轮追加融资

加拿大AI安全解决方案提供商TrojAI本周宣布获得575万美元的种子轮追加融资。TrojAI提供的企业AI安全平台可帮助客户保护AI模型和应用程序远离风险和攻击。其平台可在部署前测试AI模型并保护应用程序免于敏感数据泄露等问题，来帮助企业遵守OWASPAI框架等基准以及隐私法规。其主要业务模块如下：AI模型风险检测：TrojAI平台可以于AI和MLOps工作流程集成，在生产前自动渗透测试和扫描AI模型以识别潜在的风险和漏洞，例如后门、数据泄露和偏见。AI应用程序保护：TrojAI平台可以保护A

人工智能 816 2024-04-11 19:43:17
到2028年，智能建筑AI市场规模预计达64.8亿美元

这项新研究以人工智能(AI)市场分析为基础，着眼于人工智能的广泛能力及其专业应用所取得的进展，这些应用使建筑环境更加智能、更加可持续、响应速度更快。这是两部分系列报告中的第一部分，第二部分关于人工智能市场格局的报告将于今年晚些时候发布。该报告探讨了我们在迈向“真正认知建筑”的道路上所处的位置。当今的商业建筑技术正在从基于规则的分析转向人工智能预测机器学习模型，但采用率仍处于中等水平。现实世界的部署范围仍然很窄，主要是由能源优化、空间利用和安全方面更易于理解的用例所驱动。阻碍人工智能应用的挑战禁碍

人工智能 983 2024-04-11 19:31:16
蚂蚁集团CodeFuse 发布'图生代码”功能，超五成程序员用AI写代码

4月11日，蚂蚁集团自研的智能研发平台CodeFuse推出了"图生代码"新功能，支持开发人员用产品设计图一键生成代码，大幅提升前端页面的开发效率。目前相关功能正处于内测中。与许多互联网公司一样，蚂蚁集团正全面推行AI编程，使用CodeFuse支持日常研发工作的工程师达到50%以上，这些工程师提交的代码中有10%由AI生成。Gartner在2024年发布的十大战略技术趋势中指出：到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI编程助手。CodeFuse就是这一趋势下的探索尝试。据介绍，CodeFus

人工智能 505 2024-04-11 18:52:22
编程的'Devin AI 时代”，软件开发者的喜与忧

作者|KeithPitt编译|伊风出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）这篇文章的作者基思-皮特（KeithPitt），是一家软件开发公司Buildkite的创始人兼CEO。2013年，他与另一位软件工程师蒂姆-卢卡斯（TimLucas）创立了该公司，致力于为技术行业提供持续集成和持续交付（CI/CD）平台，最近刚刚获得了由OneVentures和AirTree共同领投的2100万美元B轮融资。一位拥有20年编程经验的老手，以及一家服务于软件开发者的公司的首席执行官，基思-皮特（K

人工智能 1157 2024-04-11 17:10:12
能对当今公司IT市场产生重大影响的六大趋势

每个人都在谈论AI，它指出许多公司已经将AI融入其业务中。"它已经被内置，或正在被内置进最大提供商的现有SaaS平台中。"然而，随着AI的到来，也伴随着一定程度的恐惧和忧虑，Fox说。问题重重。“一个完全启用AI的公司会是什么样子?它会有相同的工作力量，在相同的位置吗?”她说，这些不是今天需要回答的问题，但确实需要考虑。这和其他几个新兴趋势可能即将重塑IT和商业领域。这也是为什么Asana公司的CIOSaketSrivastava认为，成为一位CIO从未有过更好的时机。尽管AI和未来工作的不确定

人工智能 902 2024-04-11 17:07:01
效率狂增16倍！VRSO：纯视觉静态物体3D标注，打通数据闭环！

标注之殇静态物体检测（SOD），包括交通信号灯、导向牌和交通锥，大多数算法是数据驱动深度神经网络，需要大量的训练数据。现在的做法通常是对大量的训练样本在LiDAR扫描的点云数据上进行手动标注，以修复长尾案例。手动标注难以捕捉真实场景的变异性和复杂性，通常无法考虑遮挡、不同的光照条件和多样的视角（如图1中的黄色箭头）。整个过程链路长、极其耗时、容易出错、成本颇高（如图2）。所以目前公司都寻求自动标注方案，特别是基于纯视觉，毕竟不是每辆车都有激光雷达。VRSO+是一种以视觉为主、面向静态对象标注的标

人工智能 670 2024-04-11 16:16:20
人工智能如何使计算更简单?

人工智能（AI）和机器学习（ML）在我们的日常生活中变得越来越普遍，但我们往往并没有意识到。这些技术简化了计算的各个方面，使其更加高效、易于访问且用户友好。人工智能的简化和集成Gerry和Wolf提出的智能“简单与力量”（SP）理论是一个致力于人工智能开发的研究项目。SP理论不是专注于人工智能的单一领域，例如推理或计算机视觉，而是旨在开发一个适用于多个人工智能学科的框架。通过简化和整合个人智能、主流计算、数学、人类学习、感知和认知的观察和概念，SP理论成功地创造了一个统一的框架来表达各种知识和智

人工智能 933 2024-04-11 15:55:08
激发大语言模型空间推理能力：思维可视化提示

大语言模型（LLMs）在语言理解和各种推理任务中展现出令人印象深刻的性能。然而，它们在人类认知的关键一面——空间推理上，仍然未被充分研究。人类具有通过一种被称为心灵之眼的过程创造看不见的物体和行为的心智图像的能力，从而使得对未见世界的想象成为可能。受到这种认知能力的启发，研究人员提出了“思维可视化”（VisualizationofThought，VoT）。VoT旨在通过可视化其推理迹象来引导LLMs的空间推理，从而引导后续的推理步骤。研究人员将VoT应用于多跳空间推理任务，包括自然语言导航、视觉

人工智能 1107 2024-04-11 15:10:17
人工智能驱动的工作空间：是福还是祸？

人工智能驱动的工作空间：是福还是祸？人工智能（AI）已经在各行各业中取得了重大进展，其与工作空间的集成也是不可避免的。人工智能驱动的工作空间有望彻底改变我们提高生产力和协作的方式，同时引发了人们对隐私、安全和未来工作的担忧。本文探讨了人工智能驱动的工作空间的利弊。人工智能驱动的工作空间的好处人工智能驱动的工作空间提供了许多好处，包括提高生产力、改进合作和增强用户体验。通过自动化日常任务，人工智能可以帮助员工节省时间，并专注于更具战略性和创造性的工作。例如，GPTforDocs、DialpadAI

人工智能 537 2024-04-11 15:04:30