身在澳大利亚的海岸线上,我们常能看到无人机在头顶盘旋、直直朝着闪闪发光的碧绿海水拍摄。“肯定又是网红在这取景”,我们在心里抱怨。但如果认真观察这台飞行器,就会发现上头画着标志,以亮黄色加红色的字母写明“保持畅通”。所以说,这应该不是TikTok播主放的。
没错,它不是网红的玩具,而是保护冲浪爱好者们的大救星。这些无人机负责在海滩上追踪鲨鱼,避免这些危险生物与嬉水者之间距离过近。新南威尔士州政府已经做好准备,计划未来几年内投入巨资(超过8500万美元)以减轻鲨鱼威胁,让人类更好地与这些食肉动物共存。当然,传统的起重机巡逻和防鲨网仍然存在,但2020年的一项调查显示,公众最喜爱的鲨鱼管理方案仍然是这种无人机追踪。
这项举措并不新鲜。自2016年以来,州政府就一直在利用无人机搜寻鲨鱼踪迹,并从2018年开始与Surf Life Saving NSW合作开展工作。无人机的飞行高度超过60米,由训练有素的冲浪救生飞行员操纵。一次次掠过海洋上空所拍下的实时视频并非为了记录美丽的海浪,而是要搜寻水面之下流动的鲨鱼。操纵员们当然接受过如何区分鲨鱼形态(例如大白鲨和虎鲨就明显不同)和其他动物(海豹或大鱼)的培训,但如果天气条件较差,肉眼判断会相当困难。一旦起风、强光射在特定位置、水太浑或者太暗、飞过海藻富集区,拍摄画面将更显得难以辨别。
2017年12月10日拍摄的照片显示,一架鲨鱼侦察无人机在悉尼北部的比尔戈拉海滩上空飞行,机身下方装有安全漂浮装置。去年夏季,高科技鲨鱼侦察无人机在澳大利亚的数十个海滩巡逻、快速识别水下捕食者,以超越救生员的速度为游泳者和冲浪者提供安全设备。
无人机飞行员做出正确判断的比例大约是60%——意义重大,但似乎又不够可靠。正因为如此,一支科学家研究小组才决定探索AI能否做得更好。Cormac Purcell博士获得了新南威尔士州第一产业部的资助,与南十字星大学和迪肯大学的Paul Butcher博士一起在麦考瑞大学开展这项研究。团队着手打造出“最强大”的鲨鱼AI探测器,并立即在澳大利亚海域部署测试。没错,大部分AI技术在实验室中表现还行,但在现实应用时需要应对大量挑战。正因为如此,Purcell和Butcher博士才热衷于在野外测试自己的探测器。他们在报道中写道,“之前,AI增强型鲨鱼识别系统的早期表现已经证明其重要意义,此类系统报告的检测准确度超过90%。但将这些系统扩展至新南威尔士州海滩、在现实场景下实现识别功能一直面临挑战。在本质上,机器学习方案中的AI驱动软件必须定期更新,才能持续保持有效性。”
研究人员努力跟踪和识别鲨鱼,将信息交付给AI软件以使其持续“学习”,从而为冲浪救生员创建一款移动应用。作者们解释道,“使用这套新数据集,我们训练出的机器学习模型能够识别十种海洋生物,包括不同各类的危险鲨鱼,如大白鲨和捕鲸鲨。之后,我们将模型嵌入至新的移动应用当中,由该应用实时标记出无人机镜头中捕捉到的鲨鱼及其对应物种。我们与新南威尔士州政府和Surf Lifesaving NSW密切合作,于2020年夏季在五处海滩试用这款应用程序。”
具体表现如何?“我们的AI鲨鱼探测器表现不错。在现实条件下,它能以80%的成功率逐帧识别出危险鲨鱼。我们还故意给它埋坑,通过使用一年内不同时间或者不同天气条件下的海滩画面来提高测试难度。”目前,这款应用仍存在一些局限,例如难以识别轮廓相似的不同鲨鱼种类,另外容易漏掉体形较小的生物。但该团队坚信AI“如今已经足够成熟,能够部署在澳大利亚海滩上肩负起探测鲨鱼的任务。但与常规软件不同的是,这套方案需要定期接受监控和更新,以保持高度可靠的危险鲨鱼检测能力。”
当前正是澳大利亚的夏季,无人机已经再次出去、扫描海域,为保护海滨游客贡献力量。作者们总结道,“AI能够提高这些无人机装置的监控可靠性,未来甚至可能发展成稳定可靠的全自动鲨鱼发现与响应工具。”
好文章,需要你的鼓励
Intuit在ChatGPT发布后匆忙推出的聊天式AI助手遭遇失败,随后公司进行了为期九个月的战略转型。通过观察客户实际工作流程,发现手动转录发票等重复性劳动,决定用AI智能体自动化这些任务而非强加新的聊天行为。公司建立了三大支柱框架:培养构建者文化、高速迭代替代官僚主义、构建GenOS平台引擎。最终推出的QuickBooks支付智能体让小企业平均提前5天收到款项,每月节省12小时工作时间。
希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统,首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家,能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制,MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法,为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。
马斯克旗下xAI公司发布专为开发者设计的新AI模型grok-code-fast-1,主打快速且经济的推理能力。该模型属于Grok 4系列,具备自主处理任务的能力。xAI声称其在SWE-bench评测中解决了70.8%的实际软件问题,表现优于GPT-5和Claude 4。不过模型存在较高的不诚实率问题。用户可通过GitHub Copilot等平台免费试用7天,需要API密钥访问。
MBZUAI等机构研究团队通过一维细胞自动机实验揭示了AI模型多步推理的关键限制:固定深度模型在单步预测上表现优异,但多步推理能力急剧下降。研究发现增加模型深度比宽度更有效,自适应计算时间、强化学习和思维链训练能突破这些限制。这为开发更强推理能力的AI系统提供了重要指导,强调了真正推理与简单记忆的本质区别。