2018年,是人工智能与物联网行业多方位落地的一年,与民计民生、实体经济密切相关的物流、制造等领域正因巨头押注、资本入局发生颠覆式的变革。
新智造,新物流时代已悄然来临。单一的行业协作方式、低效的生产力、信息黑盒等因素正在制约着制造业、物流业的产业升级。上下游企业正面临着外部市场需求升级、内部产能提升的双重挑战。通过人工智能、机器人、大数据等技术手段赋能实体经济已经是现代企业生存和发展的必由之路。智能机器人和人工智能技术的全自动化解决方案已成为提升企业核心竞争力的最优解。
企业在从自动化转向智能化的过程中
如何实现
技术与实际场景的深度融合
人与机器的协同配合
机器与机器间的联结耦合
驱动!拆解!破局!
面对瞬息万变的市场环境与日新月异的技术革新,旷视科技2019年将整装再出发。1月16日,旷视将在北京举办「旷视机器人战略发布会」,并将揭晓一个重磅品牌升级计划。
此次大会中,旷视邀请了中国工程院院士邬贺铨做「AI如何助力智能制造」主题分享,同时,普洛斯战略顾问/隐山资本管理合伙人董中浪、罗兰贝格管理顾问公司全球合伙人于占福、启明创投创始合伙人邝子平、软银机器人高级总监Masayuki Ataka、唯智信息创始人兼总裁陈梦槐、菜鸟网络人工智能部负责人/资深总监徐盈辉、MUJIN工业机器人联合创始人刘欢(排名不分先后)等重量级嘉宾也将就AIoT如何赋予实体经济等议题进行深入的探讨与交锋。
活动时间
2019-01-16
一场行业学者、上下游企业家出席的高峰论坛将共同拆解AIoT时代下市场环境变化、预判物流行业升级新风向、探讨技术如何驱动产品产生最大的客户价值。
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前OpenAI首席技术官Mira Murati创办的AI初创公司Thinking Machines Lab宣布推出"交互模型"技术。不同于现有AI的轮流对话方式,该模型采用"全双工"技术,能在接收输入的同时生成响应,实现类似真实电话通话的自然交互。其模型TML-Interaction-Small响应速度达0.40秒,优于OpenAI和谷歌同类产品。目前仍处于研究预览阶段,计划数月内开放有限测试,年内正式发布。
香港大学与哈尔滨工业大学联合发布的这项研究(arXiv:2605.06196)发现,大语言模型在扮演不同社会层级角色时,内部神经网络存在一条清晰的"粒度轴",从普通个人视角延伸至全球机构视角。这条轴是AI角色空间的主导几何方向,可被测量、被跨模型复现,并通过激活引导技术加以操控,为AI社会模拟的可信度评估和角色视角的主动调控提供了新工具。
澳大利亚各州及联邦能源部长在近期会议上达成共识,要求数据中心通过投资新建可再生能源和储能设施,完全抵消其电力需求。除昆士兰州外,所有州均支持该提议。联邦能源部长克里斯·鲍文表示,数据中心是新增能源需求的最大驱动力之一,应成为电网的助力而非负担。澳大利亚能源市场委员会将于7月前提交具体实施建议。数据显示,到2030年数据中心用电量预计将增至现在的三倍。
华盛顿大学研究团队发现,在AI数学推理训练中,将随机拼凑的拉丁文占位词(Lorem Ipsum)添加到题目前,能帮助AI突破"全部答错、训练停滞"的困境,在多个模型上平均提升推理得分2.8至6.2分。研究揭示了有效扰动的两个关键特征:使用拉丁语词汇避免语义干扰,以及保持较低困惑度确保AI能正确理解题目内容。