Nvidia 正在更新其 Windows 平台上的 G-Assist AI 助手,将其功能从优化游戏和系统设置扩展到更多应用。G-Assist 上个月作为主要致力于提升 PC 游戏体验的聊天机器人首次推出,而如今它加入了插件支持,让你可以让这个 AI 助手控制 Spotify、检查 Twitch 上某个主播是否正在直播,以及查看股票或天气更新。
全新基于 ChatGPT 的 G-Assist 插件构建器允许开发者和爱好者为 Nvidia 的 AI 助手创建自定义功能。G-Assist 将能够连接到外部工具并使用 API 来扩展目前 Nvidia 提供的功能。
Nvidia 已在 GitHub 上发布了示例插件,供编译后由 G-Assist 使用:
Spotify — 免提音乐播放和音量控制
Google Gemini — 允许 G-Assist 调用 Gemini 进行云端复杂对话
Twitch — 你可以使用此插件通过语音命令检查某位主播是否正在直播,例如命令:“嘿, Twitch, [主播] 正在直播吗?”
外围设备控制 — 调整 Logitech G、Corsair、MSI 和 Nanoleaf 设备的 RGB 灯光或风扇速度
股票查询 — 提供实时股票价格
天气更新 — 提供任意城市的当前天气状况
这些插件全部在本地运行,借助 Nvidia RTX GPU 上的小型语言模型,同时开发者还可以通过 GitHub 分享他们自己定制的插件。G-Assist 使用的本地小型语言模型需要近 10GB 空间来支持其助手功能和语音能力。该 AI 助手适用于多种 RTX 30、40 和 50 系列桌面 GPU,但你需要至少一块拥有 12GB VRAM 的显卡。
如果你有兴趣试用 G-Assist 或构建插件,该应用作为 Nvidia Windows 主应用的一个可选组件提供。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。