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分类：: 人工智能 IT业界

ChatGPT之父舌战国会山！OpenAI欲与政府联手，权力通天
上次是周受资，这次，轮到了SamAltman。不过这一次，国会议员对他的态度截然不同——友好，耐心，做足了功课，虚心请教。北京时间昨晚，OpenAICEOSamAltman在美国参议院就AI技术的潜在危险作证，并敦促立法者对制造先进AI的组织实施许可要求和其他法规。SamAltman不用接受刁钻的问话，他坐在席位上游刃有余、侃侃而谈，再次向世界证明：作为全世界最受瞩目的初创公司CEO，他在书写着科技世界的规则和未来。面对美国国会，SamAltman再次斩钉截铁地保证：在未来六个月内，OpenAI
人工智能 . 科技周边6862023-05-18 09:22:21
GPT-4拿下最难数学推理数据集新SOTA，新型Prompting让大模型推理能力狂升
近期，华为联和港中文发表论文《Progressive-HintPromptingImprovesReasoninginLargeLanguageModels》，提出Progressive-HintPrompting(PHP)，用来模拟人类做题过程。在PHP框架下，LargeLanguageModel(LLM)能够利用前几次生成的推理答案作为之后推理的提示，逐步靠近最终的正确答案。要使用PHP，只需要满足两个要求:1)问题能够和推理答案进行合并，形成新的问题；2)模型可以处理这个新的问题，给出新的
人工智能 . 科技周边7672023-05-18 09:13:05
拧瓶盖螺丝，高度灵活的柔性机器人为你开可口可乐
在制造机器人的过程中，灵活、适当地组合各种性能是一项具有挑战的任务，因为这些性能有时是相互矛盾的。比方说，制造一个既灵活又强壮的机器人并非易事，但也不是不可能。最近一项研究中，东京工业大学的研究人员制造出了这样一种机器人，它具有高度灵活性，同时仍保持其「肌肉」内的高度张力，使其躯体能进行充分的扭转，从而完成困难的任务。研究结果发表在1月13日的《IEEE机器人和自动化通讯》。论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10016717在实验中，研究人员展
人工智能 . 科技周边5072023-05-18 09:04:05
亚马逊计划用 ChatGPT 技术改造 Alexa，提升语音助手的智能性和趣味性
5月7日消息，亚马逊的语音助手Alexa曾经风靡硅谷，成为众多产品的标配。但近年来，Alexa的业绩不佳，遭遇了裁员和成本削减。与此同时，OpenAI的ChatGPT技术成为了新的焦点，亚马逊的竞争对手微软和谷歌也纷纷推出了自己的语音助手产品。为了挽回颓势，亚马逊计划用ChatGPT技术改造Alexa，让其更加智能、更有趣、更赚钱。据Businessinsider报道，内部文件透露，亚马逊CEO安迪・杰西（AndyJassy）有一个宏大的目标，就是让Alexa变得像是在思考而不是从数据库中提取信
人工智能 . 科技周边9692023-05-18 08:46:51
自动驾驶标注员的辛酸与无奈：两毛钱拉一个框，月薪 3000 元
5月15日消息，自动驾驶技术是人工智能领域的重要应用之一，需要大量的数据来训练和优化。而这些数据的来源，就是自动驾驶数据标注公司。据雪豹财经社报道，这些公司在三四线城市雇佣数千名员工，为甲方提供一张张带有数据框的图片。这些图片通过系统传输给甲方后，被用来训练自动驾驶技术，让它更像一个自然人司机。但这些为自动驾驶行业提供“水源”的公司和员工，并没有享受到行业发展的红利。相反，他们面临着低收入、高压力、无发展的困境。据麦肯锡预测，到2030年，国内自动驾驶汽车总销售额将达到约2300亿美元，到204
人工智能 . 科技周边2692023-05-18 08:32:51
AI学习必须了解的十种常用算法，你知道几个?
首先，人们需要了解什么是AI算法？简单地说，AI算法是使机器能够从数据中学习的数学模型。它们有不同的形式，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习算法从标记的例子中学习，而非监督学习算法则从未标记的数据中学习。标记的数据是用预定义的目标值进行注释的数据，而未标记的数据是未分配任何目标值的数据。强化学习算法通过试错来学习，因此在游戏(如国际象棋和围棋)和机器人行业中非常流行。十种常用的AI算法：（1）人工神经网络(ANN)人工神经网络的灵感来自人类的大脑，用于图像和语音识别以及自然语言处理。人
人工智能 . 科技周边4902023-05-17 23:51:36
2024年后，Arm芯片只能用公版？高通被禁用自研GPU
今年9月，Arm和高通在美国地方法院就知识产权许可问题卷入了一场复杂的法律斗争。对于大型科技公司来说，吃官司并不罕见，但这一次可能会对芯片业界产生深远的影响。该案最近提交的一份文件表明，Arm与芯片制造商、OEM伙伴的合作方式可能正在发生根本性变化。高通在诉讼中提交的一份文件显示，Arm正在大幅改变其商业模式，令制造服务器和其他计算设备的OEM合作伙伴必须直接从Arm获得许可。通常，Arm将其架构设计和相关IP授权给英伟达、高通等芯片制造商，后者进一步设计和生产芯片，然后出售给使
人工智能 . 科技周边3352023-05-17 23:46:04
NIST：人工智能偏见远远超出数据本身
到目前为止，应该没有人会质疑大多数人工智能都是建立在某种程度上有问题的偏见之上的，而且目前也在使用这种偏见。这是一个被观察和证实了数百次的挑战。组织机构面临的挑战是根除人工智能偏见，而不是仅仅满足于推动更好的、无偏见的数据。在对其出版物《迈向人工智能中识别和管理偏见的标准》(NIST1270特别出版物)的一次重大修订中，在去年的公众评论期之后，美国国家标准与技术研究所(NIST)提出了一个强有力的论点，即超越数据甚至ML过程来发现和摧毁AI偏见。作者们没有指责收集不当或标记不当的数据，而是表示
人工智能 . 科技周边8792023-05-17 23:10:05
不止是中国版ChatGPT！李开复剑指大模型，宣布打造新公司！
“我正在亲自筹组ProjectAl2.0，一个致力打造Al2.0全新平台和Al-first生产力应用的全球化公司，这是一家由技术愿景驱动，拥有卓越中国工程底蕴的创新企业，在全球范围号召世界级的人才，加入我们一起打造这个世界级的公司！”今日，李开复在朋友圈发文，表示要筹办新公司。李开复在朋友圈中提到，ProiectAl2.0不仅仅要做中文版ChatGPT，他认为Al2.0不仅仅是个高能聊天工具，也不仅仅是图文创作的AlGC生成，Co-pilot和如今看到的应用都还只是AI2.0能力的开端。
人工智能 . 科技周边2962023-05-17 22:49:04
六个惯性传感器和1个手机实现人体动作捕捉、定位与环境重建
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.01599项目主页：https://xinyu-yi.github.io/EgoLocate/开源代码：https://github.com/Xinyu-Yi/EgoLocate简介随着计
人工智能 . 科技周边10662023-05-17 21:16:26
为数据而生，为隐私而战：隐私计算产业加速崛起
数字经济时代，数据作为新的生产要素和战略性资源，是科技进步、政策制定和经济发展的重要动力。但是，只有在隐私和安全得到保障的前提下，数据的价值才能最大化。近年来，随着《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》的颁布与实施，国家、行业、地方相继出台了一系列数据安全相关配套性政策文件，完善数据要素治理制度，保障数据流通交易安全。特别是2022年底发布的「数据二十条」，进一步推动了公共数据、企业数据、个人数据合规高效流通使用，数据「可用不可见」「可控可计量」成为法定要求。在推动数据二十条理念落地的
人工智能 . 科技周边6262023-05-17 19:58:13
一次读完半本「三体」！GPT-4最强竞品突然升级10万token，啃论文代码演示全搞定
在GPT-432K还在内测阶段，OpenAI的劲敌直接把上下文长度打了上去。就在今天，初创公司Anthropic宣布，Claude已经能够支持100K的上下文token长度，也就是大约75,000个单词。这是什么概念？一般人用时大约5个小时读完等量内容后，还得用更多的时间去消化、记忆、分析。对于Claude，不到1分钟就搞定。把「了不起的盖茨比」整本书扔给它，大约有72ktoken，并将其中的一句话进行改动：Mr.Carraway是一个在Anthropic从事机器学习工具的软件工程师。你敢相信？
人工智能 . 科技周边6002023-05-17 17:52:18
一文带你了解什么是梯度下降
梯度下降是机器学习的动力之源经过前面两节内容的铺垫，我们可以开始讲一讲机器学习的动力之源：梯度下降。梯度下降并不是一个很复杂的数学工具，其历史已经有200多年了，但是人们可能不曾料到，这样一个相对简单的数学工具会成为诸多机器学习算法的基础，而且还配合着神经网络点燃了深度学习革命。1、什么是梯度对多元函数的各参数求偏导数，然后把所求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。具体来说，两个自变量的函数f（x1，x2），对应着机器学习数据集中的两个特征，如果分别对x1，x2求偏导数，那么求得的
人工智能 . 科技周边10382023-05-17 17:04:12
AI时代数据中心面临的挑战及投资策略
人工智能应用必须拥有海量计算能力的支持，这意味着更大、更丰富的数据中心。人工智能使用的增加导致数据中心市场快速增长，以适应这些技术所产生的数据爆炸。将人工智能添加到已经大量可用的技术中，包括物联网(IoT)设备，将生成更多的客户数据，从而导致数据量呈指数级增长。底线是所有这些数据都需要驻留在某个地方，组织将转向数据中心。Cherre创新主管KevinShtofman解释到，人工智能将增加对计算能力的需求，需要对人工智能专用硬件进行投资，采用新的数据中心设计，并探索边缘计算等新兴技术。Shtofm
人工智能 . 科技周边9022023-05-17 16:51:38
深度学习架构的对比分析
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含有多个隐藏层的多层感知器是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，以表征数据的类别或特征。它能够发现数据的分布式特征表示。深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经之路。那么，各种深度学习的系统架构之间有哪些差别呢？1.全连接网络（FCN）完全连接网络（FCN）由一系列完全连接的层组成，每个层中的每个神经元都连接到另一层中的每个神经元。其主要优点是“结构不可知”，即不需要对输入做出特殊的假设。虽然这种结构不可知使得完
人工智能 . 科技周边8602023-05-17 16:34:26