第 87 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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小红书让智能体们吵起来了！联合复旦推出大模型专属群聊工具

语言，不仅仅是文字的堆砌，更是表情包的狂欢，是梗的海洋，是键盘侠的战场（嗯？哪里不对）。语言如何塑造我们的社会行为？我们的社会结构又是如何在不断的言语交流中演变的？近期，来自复旦大学和小红书的研究者们通过引入一种名为AgentGroupChat的模拟平台，对这些问题进行了深入探讨。WhatsApp等社交媒体拥有的群聊功能，是AgentGroupChat平台的灵感来源。在AgentGroupChat平台上，Agent们可以模拟社会群体中的各种聊天场景，帮助研究人员深入理解语言在人类行为中的影响。该

人工智能 1157 2024-04-30 18:40:23
GitHub版Devin上线，会打字就能开发应用，微软CEO：重新定义IDE

微软的“GitHub版Devin”——CopilotWorkSpace，终于上线了！WorkSpace是一种“Copilot原生”的全新开发环境，目的是让所有开发者都可以用自然语言，把脑海里的创意转化成应用。也就是说，只要有想法，而且会打字，就可以搞软件开发了。而WorkSpace这种全自然语言的工作流程，也让它获得了网友颁发的“GitHub版Devin”称号。GitHubCEO多姆克则表示说，WorkSpace已经超越了Copilot起初的功能，将重新定义开发者的体验。微软CEO纳德拉也再次提

人工智能 546 2024-04-30 17:55:24
如何在网络服务中利用人工智能和机器学习

将人工智能技术集成到各种产品中已经成为游戏规则的改变者，特别是在网络服务系统中。人工智能的定义已经扩展到包含编程代码中的启发式和概率，为更高效的数据处理和问题解决能力铺平了道路。机器学习（ML）市场正正在全球范围内蓬勃发展。2022年，其价值约为192亿美元。专家预测，到2030年，这一数字将飙升至2259.1亿美元。本文深入探讨了人工智能和机器学习（ML）对网络服务的深远影响，揭示了它们如何彻底改变我们处理大量数据的方式。在过去的几年中，机器学习技术在各个领域取得了巨大的突破，尤其是在数据处理

人工智能 783 2024-04-30 17:50:01
量子人工智能潜力有多大

在人工智能（AI）不断变化的沙尘中，一只凤凰从灰烬中重生，开启了计算智能的新时代，也就是量子物理学和计算魔法的融合。请读者们注意，量子人工智能的诞生，这一划时代的融合将重新定义我们所知的技术进步轨迹。理解量子人工智能：量子力学与人工智能的结合从本质上讲，量子人工智能就像量子物理的空灵领域和人工智能的计算交响之间的舞蹈，类似于神秘和算法之间的探寻。与在二进制道路上步履蹒跚的传统计算机不同，量子人工智能能在量子舞台上优雅地旋转，挥舞着量子比特或量子位的神秘魅力。这些神秘的有机体，让人想起谔谔定谔的猫

人工智能 451 2024-04-30 17:49:13
史上最大重建25km²！NeRF-XL：真正有效利用多卡联合训练！

原标题：NeRF-XL:ScalingNeRFswithMultipleGPUs论文链接：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/assets/nerfxl.pdf项目链接：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/作者单位：NVIDIA加州大学伯克利分校论文思路：本文提出了NeRF-XL，这是一种原理性的方法，用于在多个图形处理器（GPUs）之间分配神经射线场（NeRFs）

人工智能 947 2024-04-30 16:50:14
「非常接近GPT-4」的WizardLM-2被微软紧急撤回，有什么内幕？

前段时间，微软搞了个乌龙：隆重地开源了WizardLM-2，又在不久后撤回得干干净净。目前可查询的WizardLM-2发布信息，这是一个“真正媲美GPT-4”的开源大模型，在复杂聊天、多语言、推理和代理方面的性能得到了提高。该系列包括三个模型：WizardLM-28x22B、WizardLM-270B和WizardLM-27B。其中：WizardLM-28x22B是最先进的模型，也是对高度复杂任务进行内部评估后得出的最佳开源LLM。WizardLM-270B具备顶级推理能力，是同等规模的首选；W

人工智能 519 2024-04-30 16:40:12
Python团队还没解散完，谷歌又对Flutter、Dart动手了

上周，「谷歌解雇Python基础团队」的消息引发热议。“谷歌Python指导委员会成员ThomasWouters的一条动态让所有人感到惊讶：「当与你直接共事的每个人，包括你的主管，都被裁员——哦，是职位被削减，而你被要求安排他们的替代者入职，这些人被告知在不同的国家担任同样的职位，但他们并不为此感到高兴，这是很艰难的一天。」”就在人们讨论谷歌裁撤Python团队的原因时，谷歌再度传来「解雇Flutter、Dart、Python等关键团队的员工」的消息。根据外媒TechCrunch报道，据谷歌确认

人工智能 1229 2024-04-30 16:01:28
2024年开源人工智能的重要性

到2024年，对开源人工智能的需求将继续增长。开源人工智能使开发人员能够够访问和构建彼此的工作成果，从而实现该领域的合作、透明度和创新。这加速了人工智能技术的发展，提高了可访问性，并使人工智能能力民主化。让我们简要讨论一下开源人工智能的重要性。以下是关于2024年开源人工智能重要性的一些要点：合作：开源人工智能促进开发人员、研究人员和组织之间的合作，共享知识和资源，从而加速该领域的进步。通过公开共享算法、模型和工具，随着全球集体思维维持有助于完善和推进人工智能能力，创新的步伐将会加快。透明度：开

人工智能 887 2024-04-30 09:07:22
人大系多模态模型迈向AGI：首次实现自主更新，写真视频生成力压Sora

在4月27日召开的中关村论坛通用人工智能平行论坛上，人大系初创公司智子引擎隆重发布全新的多模态大模型Awaker1.0，向AGI迈出至关重要的一步。相对于智子引擎前代的ChatImg序列模型，Awaker1.0采用全新的MOE架构并具备自主更新能力，是业界首个实现“真正”自主更新的多模态大模型。在视觉生成方面，Awaker1.0采用完全自研的视频生成底座VDT，在写真视频生成上取得好于Sora的效果，打破大模型“最后一公里”落地难的困境。Awaker1.0是

人工智能 1107 2024-04-30 08:13:07
GTC大会开完一个月，英伟达的Omniverse Cloud API正在快速落地

今年的GTC大会上，英伟达宣布利用生成功能AI等技术构建了业内领先的元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。基于英伟达实时模拟和协作平台Omniverse。随着OmniverseCloudAPI的推出，模拟现实环境的工具已经扩大了覆盖范围，现在已经被很多公司用于创建工业数字孪生应用程序和工作流程。在3月，共有五个新的OmniverseCloud应用程序编程接口被引入，使开发人员能够轻松地将核心Omniverse技术直接集成到数字孪生的现有设计和自动化软件应用程序中，或者用于测试和验证机器人或自

人工智能 551 2024-04-30 08:10:22
从材料设计合成，到催化剂创新、碳中和，清华王笑楠团队探索「AI+材料」前沿与落地

作者|清华大学王笑楠编辑|凯霞在当今科技飞速发展的时代，新材料的研究与开发已成为推动科学进步和工业革命的关键力量。从能源存储到信息技术，再到生物医药，创新材料的设计、合成及其功能表征是实现这些领域突破的基石。新材料的研究与开发已经呈现出多领域突破的趋势。在能源存储方面，研究人员致力于开发更高效、更安全的电池材料，以满足可再生能源的存储需求。同时，信息技术的进步也促使材料科学家随着人工智能（AI）技术的不断进步，在新材料研究中的应用已经开启一个全新的研究范式，成为超越传统研发模式的新质生产力。特别

人工智能 1461 2024-04-29 21:19:01
华为软件精英挑战赛成功举办十届，超2000名软件精英加入华为

2024年4月28日，2024年第十届华为软件精英挑战赛-“普朗克计划”全球总决赛及颁奖典礼圆满落幕。历时两个月，来自全球800多所高校、近30000名选手、超5700支队伍经过八大赛区区域初赛、区域复赛、全球总决赛等环节的激烈角逐，最终，京津东北赛区来自哈尔滨工业大学的“元梦之星”队一举夺得全球总冠军，独揽20万元奖金。2023华为软件精英挑战赛总决赛选手合照2024华为软件精英挑战赛全球总冠军华为软件精英挑战赛是华为公司面向全球在校大学生举办的大型软件编程竞赛，以"普朗克计划"为主题，旨在寻

人工智能 484 2024-04-29 19:22:29
超级智能体生命力觉醒！可自我更新的AI来了，妈妈再也不用担心数据瓶颈难题

哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。模型是啥？中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁？智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高

人工智能 1145 2024-04-29 18:55:14
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练，以至于它从中学习了噪声，那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改："过拟合的原因：用一个复杂的模型来解决一个简单的问题，从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如

人工智能 1297 2024-04-29 18:50:15
工业4.0革命：预测性维护成功的四阶段蓝图

为工业4.0设计预测性维护解决方案代表着企业维护和运营方式的范式转变。通过使用先进的预测性维护技术，主动预防运营挑战是这个新工业时代的关键方面。这些解决方案不仅有助于获取新的收入来源和节省成本，而且在防止停工和生产停机方面也发挥着重要作用。在工业4.0时代，企业需要利用智能化的物联网设备和传感器来收集和分析大量的生产数据。这些数据可以用于预测设备故障和维修需求。通过使用这些预测性维护技术，企业可以提前识别潜在问题并采取相应的措施，从而最大程度地减少停工时间和生产中断。这种主动预防维护的方法可以大

人工智能 462 2024-04-29 18:22:23