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我国AI期刊影响力首超美国;AI脑回路演化引热议;腾讯四足机器狗上线 周报
发布时间:2024-03-28 04:04:02 来源:亿百体育 作者:亿百体育官方 [返回]

   

  导读:在曩昔的 2020 年,虽然全球经济收到新冠疫情严重影响,但没能阻挠 AI 范畴的高速开展。近来,《斯坦福 2021 年 AI 指数陈述》出炉,陈述指出,我国 AI 期刊论文引证数量初次超越美国。该陈述由斯坦福大学联合 OpenAI、Google、麦肯锡等组织联合发布。从 2017 年开端,该 AI 指数陈述就成为了业界重要参阅。本年的陈述由斯坦福 “以人为本” 人工智能学院(HAI)出品,HAI 是 19 年斯坦福大学建立的由李飞飞教授领导的新部分。

  两个月前颤动网络的 AI 规划大师 CLIP,刚刚被 OpenAI “扒开” 了脑子。没想到,这个功用强壮的 AI 竟和人类思想方法如此相像。

  打个比方,不管你听到 “炸鸡” 二个字,仍是看到炸鸡什物,都或许流口水。因为你的大脑里有一组 “炸鸡神经元”,专门担任对炸鸡起反响。

  不管听到 “蜘蛛侠” 三个字,仍是看到蜘蛛侠的相片,CLIP 的某个特别区域就开端呼应,乃至本来用来呼应赤色和蓝色的区域也会 “烦躁”。OpenAI 发现,本来 CLIP 有一个 “蜘蛛侠神经元”。

  在脑科学中,这并不是啥新鲜事。因为早在 15 年前,研讨人脑的科学家就发现了,一张脸对应一组神经元。

  可是对 AI 来说却是一个巨大的跋涉。曩昔,从文字到图画,和从图画到文字,用的是两套体系,作业方法都不相同。而 CLIP 却有着和人脑极为相似的作业方法,CV 和 NLP 不只技能上打通,连脑子里想的都相同,还有专门的处理区域。

  并且,OpenAI 还惊奇地发现,CLIP 对图片的呼应好像相似与癫痫患者颅内神经元,其间包含对心情做出反响的神经元。说不定 AI 往后还能协助医治神经类疾病。

  关于个人偏好的查询,人类姑且还需求考虑揣摩,何况是机器,怎么做到呢?但最近赫尔辛基大学和哥本哈根大学的一个研讨成果证明:AI 了解你想要的美。

  这项试验经过创造新的人像,定制契合个人审美偏好的面孔。 对一些客观性的知道,比方金发碧眼、是否浅笑这些表面特征,核算机模型能够快速辨认,可是招引力就不同了,它跟文明和心思要素有关,并且这些要素在咱们的审美观众往往是一种无意识的存在。研讨人员运用人工智能来解读大脑信号,并将脑机接口和生成的人脸模型相结合。

  试验中,研讨人员运用生成对立神经网络 (GAN) 创建了几百幅人工肖像。并把这些图画一次一张展现给 30 名受试者,并要求他们留意那些他们自己以为有招引力的肖像。与此一起,研讨人员会经过脑电图记载他们的大脑反响。

  这项研讨标明,经过将人工神经网络与大脑反响联系起来,咱们能够生成契合个人偏好的图画。能够完结对个人招引点的评价是十分重要的,因为这其间包含了太多个人审美的不同特色。

  到现在为止,核算机视觉在根据客观形式的图画分类方面现已十分成功。经过引进大脑对杂乱审美的反响,这项试验证明了根据心思特点,如个人味觉等检测和生成图画是或许的。

  终究,经过人工智能处理计划和脑机接口之间的交互,进步核算机学习和了解片面偏好的才能,这项研讨或许对社会有利。假如人工智能能够区分招引力这样片面的要素,那么未来还能够研讨其他认知功用,如感知和决议计划。

  3. 10 亿参数,10 亿张图!Facebook 新 AI 模型 SEER 完结自监督学习,LeCun 大赞最有出路

  无需标签,自我剖析数据!Facebook 的新 AI 模型在革核算机视觉的命?

  近来,Facebook 宣告了一个在 10 亿张图片上练习的 AI 模型 ——SEER,是自监督(Self-supervised)的缩写。

  该模型包含 10 亿个参数,能够在几乎没有标签协助的状况下辨认图画中的物体 *,* 并在一系列核算机视觉基准上取得了先进的成果。

  要知道,大多数核算机视觉模型都是从符号的数据集中学习。而 Facebook 的最新模型则是经过露出数据各部分之间的联系从数据中来生成标签。这一步被以为对有朝一日完结人类终极智能至关重要。

  一封来自两个世纪之前、层层折叠的函件,怎么在不拆开的状况下阅览其内容?算法能够做到。

  来自 MIT CSAIL 等组织的研讨者,运用主动化的核算展平算法,在不损坏函件印章及未运用任何方法危害函件自身的状况下,成功 “阅览” 了一封 19 世纪三十年代的陈旧函件。这项研讨已于近来正式宣布在尖端期刊《天然 - 通讯》上。

  在电子邮件、即时通讯软件等东西呈现之前,人们一般运用纸质函件沟通。这些手写的信纸一般会经过精心折叠,用蜡封住,并加以防盗办法,此类技能被称为 “锁信(letterlocking)”。锁信的前史最早可追溯到 1494 年。

  论文作者之一 Jana Dambrogio 介绍说:“几个世纪以来,在不同的文明、国家、社会阶层中,锁信都是十分常见的保密方法。它在保密体系的开展史中占有重要的一席,因为古代社会的物理通讯安全技能与现代社会的数字密码学之间原理大为不同,这项研讨将提醒被保密函件自身的隐秘。”

  这项突破性的技能是文物修正人员、前史学家、工程师、印象学家和其他学者进行国际和跨学科协作的成果。MIT 图书馆的文物修正人员 Thomas F. Peterson 表明,这些函件自身的折痕、缝隙都是前史学和文物维护方面的名贵材料,因而怎么在不对函件形成不行拯救的危害的状况下,完结检查函件里的内容,是前史文献研讨方面的严重进展。

  2. Nature 封面:水下 10900 米运动自若,浙大软体机器人成功应战马里亚纳海沟,创意来自这种鱼

  比陆地更广阔的是海洋,海水覆盖了地球约 71% 的表面积。不过,海洋学者以为人类只探究了其间的 5% 罢了。人们常常对较浅的海洋进行勘探,但因为极点的静水压力,深海区域根本仍是一片奥秘范畴。

  现在,规划精巧的水下机器人在深海使命中具有超卓的机动性和功用性,勘探深度能到达 3000-11000 米,比方我国自主研制的 “蛟龙号”“奋斗者号” 等载人潜水器,在深海探矿、海底高精度地势丈量、可疑物勘探与捕获、深海环境与生物查询等使命中都扮演着要害人物。

  可是,这些深海潜水器一般需求特制的压力容器或压力补偿体系来维护内部机电体系,考虑到海底极点条件下结构损坏的危险,深海勘探仍然具有危险性和应战性。

  但是,大天然是奇特的,没有耐重压体系的深海生物却能够在极深的海域繁衍生息,灵敏游走。

  受深海生物特性的启示,来自浙江大学、之江试验室的科研团队及其协作者开发了一种能用于深海勘探的无线自供能软体机器人,他们经过在马里亚纳海沟最深 10900 米处和南海最深 3224 米处进行实践测验,验证了这种机器人具有极好的耐压和游水功用。

  在博尔赫斯的一篇小说《博闻强识的富内斯》中,描写了一个具有超凡查询力和记忆力的天才 —— 富内斯(Funes)。

  这篇小说给秘鲁的数字查询组织 ojo-publico 带来了创意。他们以为博尔赫斯笔下 Funes 就像现在的算法,能够发掘出表象下许多潜藏、不知道的隐秘。

  该组织中的查询记者、数据库工程师、算法专家和法令参谋,总共四人通力协作。根据秘鲁政府揭露的 245000 份政府收购、工程建造、推举捐献的合同和账务明细,历时两年,练习出了一个用于检查问题合同的 AI 模型。

  这个 AI 模型能够判别合同中的糜烂、违规的危险。查询团队以为这个算法有着查询、审阅一切细节的超才能,问候了博尔赫斯的经典小说,便将模型命名为 Funes。到现在,根据 Funes 详尽的核对作业,共核对出了 110000 份问题合同(共 245000 份合同),金额为 570 亿新索尔(约为 1009 亿人民币)。

  根据这些问题合同的头绪,记者团队进行了更深化的查询和求证,揭露了多项秘鲁政府糜烂、违规的政府收购行为,触及到秘鲁多家大型企业,涉案金额近千亿欧元。

  3 月 2 日,腾讯在微博、微信等多个渠道发布音讯称,增加了一名 “新成员”—— 机器狗 Max。这只机器狗是腾讯首个多模态四足机器人,软硬件都由 Robotics X 试验室自研完结,未来将有望成为人类的智能同伴。随后机器狗 Max 登上热搜,网友敞开了关于机器狗的功用与立异的热议。

  机器狗 Max 选用腾讯 Robotics X 试验室原创自研的足轮交融计划,让 Max 成为了一只要腿又有轮的狗。这一立异的膝关节足轮一体式规划结合了当前机器狗两大干流行走方法。其间,足式更适合杂乱的地上环境,机器狗能够运用四肢行走、跑动、跳动,以及绕过地上妨碍物等动作,而轮式行走在平整的道路上能够充沛发挥优势,大大进步机器狗的跋涉速度。

  在腾讯发布的视频中,为了展现机器狗的功用,作业人员为其设置了 “铁狗五项” 应战,包含 “妨碍跨过”“低位过杆”“跳高”“载物高速跋涉”“平稳性测验”。在这些比拼中,机器狗 Max 灵敏机动地调理跋涉形式、速度、高度,并且在面对正面冲击时仍然坚持平衡,展现了特殊的运动天分。

  1. 宫一尘:在地平线研讨 AI 的第五年,不止首先量产 “唇语算法”

  “我要摄影。” 在开车时下达一个这样的指令,看似能够简略完结,但却需求在机器上运转很多精准辨认方针语音的杂乱算法。在现实日子中开车,车里车外往往是一个声响喧闹的环境。怎么将语音精准别离辨认,是智能驾驭范畴的重要研讨出题之一。主动语音别离,行将一段输入音频信号别离为独自的音源。

  纯音频的语音别离存在一个根本问题,即 “标签置换问题”(label permutation problem),难以将视频中每一个独自的音源与相对应的发言人联系起来。为了处理上述问题,Google Research 的研讨员 Ariel Ephrat 等人在 2018 年提出将语音与图画进行结合研讨。他们提出了一个语音 - 视觉模型(见下图),能够在视频中存在多个发音源时,将方针发声者的声响进行别离与增强。

  但这个作业仅限于学术上的前期探究,要到达工业级的模型练习并完结量产落地完结实时猜想,还有很多的探究作业需求完结。自 2018 年 10 月入职地平线(Horizon Robotics)后,宫一尘便一直在研讨处理这个难题。根据对深度学习的广泛了解和关于地平线芯片的深度认知,他提出了在 BPU 芯片上能够高效运转的国际首个多模指令词辨认算法计划。在他与团队的不断尽力下,与地平线协作的长安 UNI-T 成为了国际上榜首款能够 “读懂唇语” 的轿车。

  在地平线的渠道上,宫一尘也完结了自我的蜕变:根据地平线 Matrix 核算渠道上首先完结唇语多模算法的落地,入职不到半年就晋升为地平线多模态语音组的担任人。宫一尘希望,接下来能够与更多对多模态语音算法感兴趣的工程师协作,在智能驾驭事务中量产更多多模语音功用(如多模态语音别离),更上一层楼。

  2. 不到 7 天就凉凉?马云、马斯克齐唱 “蚂蚁呀嘿” 的这股风潮,你跟上了吗?

  又一款 App 火遍全网,它能让包含马化腾、马云、马斯克在内的名人 “齐唱一曲”,并配有生动的表情,能够说适当魔性。

  这款 App 名叫 Avatarify,2 月底冲上苹果 App Store 免费榜榜首,到 3 月 2 日清晨从 App Store 我国区悄然 “下架”,只用了不到一周的时刻。现在官方未给出详细下架原因,业界猜想该款软件或许触及隐私安全等问题。

  “在组成媒体范畴,咱们自以为是好人,为了崇高的意图运用这项技能。”Gil Perry 表明,D-ID 对挑选什么公司协作有严厉的原则,并且其视频上打有水印,显现这些视频为人工组成。

  需求留意的是,AI 换脸系列软件在供群众文娱的一起,假如触及运用名人肖像,且存在商业用处则运用者即将承当法令危险。比方此前日本有人在网上收集揭露的女明星 DeepFake 假视频,并从中挑出比较有人气的放在自己运营的免费猥亵视频站,收取高额广告费用,虽然视频不是他做的,但此举相同会被当地警方已以声誉侵权罪申述。

  3. 李飞飞团队发布 2021 年斯坦福 AI 指数陈述:我国 AI 期刊影响力首超美国,疫情没有阻挠 AI 开展

  在曩昔的 2020 年,虽然全球经济收到新冠疫情严重影响,但没能阻挠 AI 范畴的高速开展。

  近来出炉的威望陈述《斯坦福 2021 年 AI 指数陈述》给出了定论,亮点如下:

  该陈述由斯坦福大学联合 OpenAI、Google、麦肯锡等组织联合发布。从 2017 年开端,该 AI 指数陈述就成为了业界重要参阅。

  本年的陈述由斯坦福 “以人为本” 人工智能学院(HAI)出品,HAI 是 19 年斯坦福大学建立的由李飞飞教授领导的新部分。

  4. 联合国首席 AI 参谋:咱们希望 AI 应该是完美的,但这永久不会

  联合国首席人工智能参谋 Neil Sahota 同享其对联合国严重 AI 项目以及当今 AI 面对的首要应战的观点。人工智能在各个职业和政府中广泛运用的比如一度存在于科幻小说中。

  但现在,咱们不用忧虑像许多电影里相同被机器人奴才推翻的状况产生。反之,有更大的问题影响着咱们今日的日子。例如,为了更大的利益,咱们应怎么以及何时同享数据,何时应将其保存用于专有用处?面部辨认等特定的人工智能使用是否符合品德?怎么承认人工智能的成果是能够信赖的?怎么知道人工智能何时呈现成见,以及怎么处理?

  因为现在的美国政府政党轮替的状况,这些问题就成为头等大事。政府和企业中正在进行许多项目,他们将在未来几年内遭到这些问题的影响。为了深化了解 AI 的严重问题,InformationWeek 与采访了 Neil Sahota—— 联合国首席人工智能参谋,与联合国协作举行 AI for Good 全球峰会,也是《拥抱 AI 革新》一书的作者。