聚焦智能驾驶市场,核心价值、技术终点、发展瓶颈何在?
聚焦智能驾驶市场,核心价值、技术终点、发展瓶颈何在?
聚焦智能驾驶市场,核心价值、技术终点、发展瓶颈何在?
今年以来,越来越多国内银行积极拥抱大模型技术,并将其广泛应用在众多金融场景。与之同时,算力瓶颈正成为布局大模型技术的一大挑战。 “算力的基础,是先进的AI芯片。但由于美国限制对华出口先进的AI芯片(包括GPU芯片),国内银行在研发金融大模型方面普遍遇到算力瓶颈。”
2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划的通知》,标志着我国数字化建设进入了崭新的发展阶段。新一轮的科技革命和产业变革为全球带来新的发展机遇,特别是在中国,数字经济发展尤其迅猛,预计到2025年我国数字经济的规模将超过60万亿元,数字经济新的浪潮将带来从创新应用到信息基础设施等各个层面新一轮
编译 | 陈彩娴编辑 | 陈大鑫在过去的十年里,机器学习确实取得了巨大的突破,计算机视觉与语言处理方面也因此出现了许多改变世界的重要应用。但是,这股“春风”却没有吹到智能机器人领域。针对机器人学习所面临的瓶颈,麻省理工学院机器人专家Leslie Pack Kaebling在《Science》上发表一
文生图的战争尚未结束,视频生成已经开始加速跑了。Pika 爆火以后,视频生成技术的进步成为大众眼中 AIGC 的一个新焦点。马斯克则直接做出预判称,明年将是 “人工智能电影” 元年。而比起文生图的生成效果,如今市面上的 AI 视频生成效果,在实际体验中可以说是一言难尽。
人形机器人赛道正在吸引越来越多的玩家涌入——除了大型科技公司和以特斯拉为代表的许多车企提前布局外,不少创业公司也纷纷涉足该领域。 事实上,自动驾驶和机器人研发所需的底层技术十分类似,都是基于对环境的感知进行逻辑推理和决策,从而实现对车辆或机器人的运动控制。
·排序算法是世界各地的计算机不断使用的基本功能,虽然数十亿人每天都在使用该算法,但没有人意识到算法还存在优化空间。Google DeepMind表示:“看起来,现在AI不仅可以帮人写代码,而且可以帮我们写出更好的代码。”·“通过优化和推出全球开发人员使用的改进排序和哈希算法,AlphaDev展示了其
9日讯,马斯克8日接受挪威央行投资管理公司CEO Nicolai Tangen访问时表示,“我猜大约明年底或两年内,AI就会比任何一个人类都聪明。”他预测,接下来五年,AI的能力大概会超越所有人类。马斯克还表示,AI发展面临的芯片供给吃紧问题正在缓解,今年的瓶颈是变压器(voltage transf
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI雅达利游戏,又被推上了强化学习基础问题研究的舞台。来自谷歌大脑的最新研究提出,强化学习虽好,效率却很低下,这是为啥呢?——因为AI遭遇了「灾难性遗忘」!所谓灾难性遗忘,是机器学习中一种常见的现象。在深度神经网络学习不同任务的时候,相关权重的快速
罗鸿胤是人工智能领域的青年科学家、MIT 计算机学与人工智能实验室(CSAIL)的博士后研究员,主要关注自然语言处理方向,