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具身智能的最新发展成果

回答

具身智能的最新发展成果包括以下方面:

  • 在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。
  • 在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。
  • 2003 年,日本工业技术研究院推出 HRP 系列的 4C 和 5P,5P 可替代人类完成重力作业。
  • 2009 年,双足机器人 PETMAN 亮相,用于检测化学防护衣。
  • 2013 - 2017 年,波士顿动力 Atlas 运动能力逐步增长,实现复杂运动动作。
  • 2024 年,波士顿动力宣布液压人形机器人 Atlas 退役,推出全电动人形机器人 Atlas。
  • 2021 年,特斯拉正式入局人形机器人行业;优必选发布 WalkerX,具备多种功能。
  • 2023 年,智元机器人发布远征 A1,接入人工智能大模型。
  • 2024 年,NVIDIA 于 GTC 大会上发布 Project GR00T,这是一款多模态人形机器人通用基础模型,能理解自然语言并模仿人类动作,实现快速学习与技能适应。
  • 人形化是未来趋势之一,人形机器人外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。

然而,具身智能仍面临诸多挑战,如智能体身体设计以最大化智能表现、在复杂多变环境中有效学习、处理与人类社会的伦理和安全问题等。从目前技术发展和数据积累速度看,2024 年可能不会出现能用的“人的模型”或“具身智能”,但作为技术/应用的主线,重大进展有望看到。

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参考资料

问:具身智能是什么?

具身智能的一个重要应用是在机器人领域,特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能,机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境,提供更加自然和有效的人机交互。此外,具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用,通过创造更具沉浸感和交互性的体验,丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展,但它仍面临许多挑战。例如,如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题,以推动具身智能的发展和应用。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

最后,“具身智能”的意义并不仅仅如此,它是AGI通往物理世界的桥梁。也是AI可以灵活自主操控“广义机器人”的重要路径。要注意,大多数的“广义机器人”长得并不是人样:机器狗、机械臂、无人机、自动驾驶汽车会是主流。从目前的技术发展速度以及数据积累速度角度来看,我并不认为2024年会出现能用的“人的模型”或“具身智能”,但作为技术/应用的主线,重大进展大概是看得到的。"Human is the key"; Lian 2024,with Dall-E

具身智能赛道爆发的前夕,我们应该了解些什么?(上)|Z研究第 5 期

2003年,日本工业技术研究院推出HRP系列的4C和5P,5P可以替代人类完成重力作业。2009年,双足机器人PETMAN亮相,PETMAN设计用于检测化学防护衣的人形机器人。第三代机器人:高动态发展阶段(以波士顿动力仿人机器人为代表)2013~2017年,波士顿动力Atlas运动能力逐步增长,逐步实现了在碎石堆上行走、跳跃、空翻等复杂运动动作。2024年,波士顿动力宣布液压人形机器人Atlas退役同时推出全电动人形机器人Atlas。2021年,特斯拉正式入局人形机器人行业;优必选发布WalkerX,能上下楼梯、操控家电、端茶倒水、给人按摩、陪人下棋; 2023年,智元机器人发布远征A1,接入人工智能大模型2024年NVIDIA于GTC大会上发布Project GR00T,这款多模态人形机器人通用基础模型,能理解自然语言并模仿人类动作,实现快速学习与技能适应两大发展趋势:人形化:从目前开发的人形机器人进展及对比中我们不难发现,在未来趋势上,人形机器人一致以外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动,灵活、环境判断能力为主。

其他人在问
具身智能用什么开发
具身智能的开发涉及多个方面,其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息,通过多种传感器感知和理解环境,例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。目前,具身智能正成为人工智能的新浪潮,在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-11-08
想建一个具身智能方面的知识库,有哪些建议
以下是关于建立具身智能知识库的一些建议: 1. 数据清洗方面: 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库,创建飞书在线文档,每个问题和答案以“”分割,可进行编辑修改和删除,添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档,注意合理拆分内容,不能将大量数据一股脑全部放入训练,例如对于章节内容,先放入大章节名称,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面: 注重智能体的交互能力,包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量,利用豆包大模型本身的行业数据和语料库,创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力,如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容: 了解具身智能本体的形态实现思路,如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义,探讨其与大模型要解决问题的差异,以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题,包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题,以及特定任务和场景的处理,还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向,例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成,如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。
2024-11-05
具身智能在制造行业的落地方向有哪些?
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:利用具身智能技术预测机器故障,帮助工厂避免停机,提高生产效率。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:优化供应链,实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息,进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程,具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度,并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题,比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端,机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样,触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
如何做一个具身智能实体?
要实现具身智能实体,以下是一些关键方面: 1. 空间智能:像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样,具身智能实体也应具备这种能力,将感知与行动联系起来,例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征:能在开放世界中探索,拥有海量世界知识,并能执行无数任务。 3. 与环境的互动:无论是在物理世界还是数字世界,具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用:有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法,利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界:在物理世界中感知环境的难度较大,需要重点关注更底层的传感,包括视觉传感和触觉传感,充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是,目前具身智能的实现仍面临诸多挑战,数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些
具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面: 1. 预测性维护:通过具身智能,能够预测机器故障,避免工厂停机,保障生产的连续性。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量,减少次品率。 3. 供应链管理:优化供应链,提高效率,降低成本。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中,第一代机器人是示教再现型,没有感知和思考能力,按预设程序重复动作,目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人,能获取周围环境和相关对象的信息。例如,日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,后续还有不断的更新和发展。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些?
具身智能在制造行业有以下应用场景: 1. 预测性维护:利用具身智能预测机器故障,避免工厂停机,提高生产效率。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:优化供应链,增强效率并降低成本。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它认为智能不仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态如在模拟环境中的虚拟角色。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中,第一代机器人是技术探索阶段的示教再现型机器人,没有感知和思考能力,按预设程序重复动作,目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人,能获取周围环境和相关对象的信息。例如日本早稻田大学研发的 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,后续还有更新版本。本田公司也开发了多种行走机器人。
2024-10-15
智能客服系统实现回复图片,不只是回复文字
以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤,其最新版本支持的功能包括: 1. 多端部署:可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话:私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别:可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成:支持图片生成和图生图(如照片修复),可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件:支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具:与操作系统和互联网交互,支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结,基于实现。 7. 知识库:通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用,基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。
2024-11-22
推荐一款能够修正英语语法,并智能扩写的AI,并简要介绍其功能
以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能: Grammarly:可以进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT:能用于英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 此外,关于内容仿写的 AI 工具,为您推荐以下几款中文工具: 秘塔写作猫:网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作:网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能处理多种文体,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外,智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏,来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册,是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册,内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。
2024-11-22
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
AI能根据阶段性成果推断出最终结果吗
在最简单的情形下,我们基本想用人工智能做归纳推理,输入一系列测量结果,让其预测尚未完成的测量结果。此时,我们把人工智能视作黑匣子,只关心其能否给出正确答案,可能认为能设置它“不做任何假设”而“遵循数据”,但人工智能不可避免存在一些底层结构,使其最终要假设某种数据模型。这是机器学习中常见的情况,比如训练神经网络来预测、分类等,若“向内看”很难明白其运作原理。应用图像识别神经网络会有最终结果,网络中约一半层产生的“中间想法”可能存在类似“猫性的最终标志”,但这不在当前科学词典中,无法用于构建解释图像的“科学叙述”。 综上,人工智能在一定程度上能根据阶段性成果进行推断,但存在诸多限制和不确定性。
2024-11-13
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面,2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
生成式人工智能如何进行评价散文学习成果
评价生成式人工智能在散文学习成果方面,可以从以下几个方面考虑: 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程: 获得标签数据(可能需要 1 个月)。 寻找人工智能团队帮助,训练数据上的模型,让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价(可能需要 3 个月)。 找到云服务来部署和运行模型(可能需要 3 个月)。 2. 生成式 AI 项目的生命周期: 建立人工智能的过程中,首先评估项目,建立系统/优化系统,内部测试,外部部署与监控。 当内部测试出现问题时,可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题,需要检查内部评估环节,甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程,需要不断实验操作,尝试,调整再尝试,再调整。 3. 相关技术概念: 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。
2024-10-13
AI 领域的前沿研究成果
以下是 AI 领域的一些前沿研究成果: 在现代 AI 理解方面,有“AI 典藏”资源列表,包含对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场分析等。其中,2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”论文向世界介绍了 Transformer 模型,开启了生成 AI 的时代。 在医疗领域,ChatGPT 和 Google Bard 等技术加速了医疗健康生物制药的研究。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。 在其他数据模态方面,如 DreamFusion:Textto3D using 2D diffusion(2022),是来自 Google 和加州大学伯克利分校的研究人员基于 NeRF 从 2D 输入生成 3D 图像的工作。
2024-08-21
最新AI资讯
以下是为您提供的最新 AI 资讯: 新手学习 AI 方面:AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 方面: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: ShowMeAI 周刊 No.12 方面: JENOVA:AI Reddit 搜索& AI Youtube 搜索功能上线,以及为啥这个需求爆了? Artifacts:与 AI 交互的形式,正在被开发者们玩出新花样 画布:更彻底的 AI 交互革命,从一维走向二维的 LLM 交互新体验 再见,会读!为体面的退场鼓掌!&&源源不断冒出的更多新产品们 AI 编程:江山代有 AI 出,各领风骚数十天,以及 AI Coding 赛道洞察 AI 陪伴:EVE 创始人 VS C.AI 工程师,到底谁才是真正的 AI 陪伴? AI 原生游戏:1001 Nights 和 Oasis,两个极端,哪种才是真正的 Native 方向? Kimi:杨植麟身陷诉讼风波,发布数学推理模型 k0math,但是回应不了一切? Scaling Law:如果此路不通向 AGI,敢问路在何方? 社群讨论:如何选择创业产品的承载形式:App、网站、小程序
2024-11-22
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2024-11-22
AI目前最新发展是什么
AI 目前的最新发展包括以下几个方面: 1. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化: 从通用能力到专业化细分:如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具)等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新:ToB 市场的深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外,AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。
2024-11-18
马斯克脑机接口最新发展
马斯克脑机接口的最新发展包括以下方面: 脑虎科技创始人彭雷指出脑机接口是人类脑计划的核心底层工具,能长期稳定读取大规模神经元活动信号。脑机接口是交叉领域,存在侵入式解决方案,如马斯克采用的柔性脑机结构,其柔性丝比头发细很多,通道无上限,可通过脑机信号控制物体。 2024 年 8 月 4 日,《马斯克最新 6 万字访谈!8.5 小时详解脑机接口、机器人、外星人,以及 AI 与人类的未来(一)》发布,这是马斯克第 5 次参加 Lex Fridman 播客,也是有史以来时间最长、最完整、信息量最大的一次,全球首位 Neuralink 脑机接口植入者 Noland 也参与了对话。 2024 年 1 月 30 日,马斯克宣布首例人类大脑芯片植入手术成功。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14