华为天才少年,一年融资15亿,吃饭都是浪费时间
也因为人形机器人行业许多基础问题尚未解决,就要面临激烈竞争。去年至今,中国已出现不下20家人形机器人公司。想把机器人送进工厂的智元机器人,还要与2016年前后成立的上一波“AI+机器人”公司竞争,它们服务客户更久、经验更多;再往后,更大的威胁是对具身智能蠢蠢欲动的车企,它们能调动的资源远超一般创业...
“稚晖君” 停更这一年:想赢下人形机器人,要像运营大公司那样去创业
也因为人形机器人行业许多基础问题尚未解决,就要面临激烈竞争。去年至今,中国已出现不下20家人形机器人公司。想把机器人送进工厂的智元机器人,还要与2016年前后成立的上一波“AI+机器人”公司竞争,它们服务客户更久、经验更多;再往后,更大的威胁是对具身智能蠢蠢欲动的车企,它们能调动的资源远超一般创业...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
另一个问题是CPU不能快速向GPU提供数据,导致GPU空转。通过使用异步数据传输,我们可以解决这个问题。特定操作,如内存分配或显式同步可以完全停止GPU并导致其空闲,这再次导致GPU利用率低下。GPU利用率低的另一个原因是线程并行化效率低下,工作负载没有均匀地分布在GPU的所有核心之上。为了显著提高模型的性能,我们需...
OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会
原因是所谓的“过拟合(overfitting)”现象。当模型在一个数据集上进行训练时,它会尝试将数据拟合到一个模式中。举个简单的例子,这就像在图表上绘制一组数据点,最适合数据的模式就是在图表上穿过这些点的线。训练模型的过程,就是让它找到一条既适合训练数据(图表上已经有的点),也适合新数据(新点)的线。直线...
当AI欺骗AI,谁为狂飙的机器学习保驾护航?
事实上,即使是当前最先进的机器学习系统也很容易受到对抗性攻击,而未来即将出现的变革性AI系统也很可能同样容易受到攻击。长期致力于大模型价值对齐研究的FarAI公司创始人AdamGleave近期发表博客文章认为,有两种可能的方法可以解决机器学习系统的对齐问题:一方面是提高系统的对抗鲁棒性,另一方面则是开发容错对齐...
数字经济将向何处去
从根本上看,这是由目前AI的根本原理导致的(www.e993.com)2024年9月9日。众所周知,目前的生成式AI在生成内容时依据的主要是概率原则。因此,不当的训练数据、训练方式都可能会引发“幻觉”。打个比方:如果一个高中数学老师在设计选择题时,凡是出到关于三角函数的问题,都会将C项设定为正确的答案。那么,久而久之,他教的学生就会逐渐发现这个秘密...
2023:当我们都活成了“大模型”|大模型|宇宙|拟合|机器人|神经...
2)模型越大,参数越多,决策的“含理量”就越多。但只要用到了模型,它就对世界进行了“约化”,从而不是绝对理性。3)面对同一个问题,A、B两个大模型给出了不同的答案,但是从逻辑上,A和B都无法严格证明自己的答案比对方更正确。??以上,就是面对一个问题可以有无数“正确答案”的根本原因。(也是人...
...开源技术副总裁杨健:从预测到决策,YLearn全流程解决因果学习难题
根据福布斯的数据,全球能够投入生产的机器学习项目只有10%左右,其中绝大部分项目没有投产的最重要原因就是泛化能力不足,导致模型在线上表现不稳定,达不到业务上的要求。这其中也存在多方面的原因,包括训练层面过拟合、欠拟合问题以及数据层面数据质量、数据漂移的问题,但最核心的问题还是来自于机器学习本身的基本...
揭穿AI竞赛真实面目!各种冠军模型根本没用
j近期,一个话题引起热议:AI竞赛根本不能产生有用的模型,无法适用于现实世界;获胜的模型也不一定是最好的模型,冠军获胜只是因为他们运气好。那么,各种AI竞赛意义何在?作者的观点引发许多人反驳。最近,一个新的大型CT脑扫描数据集被发布,其目的是训练模型以检测颅内出血。围绕该数据集,北美放射学会(RSNA)发布了一...
EUV光源是怎么来的?
根本的原因还是软x光射线的成像系统的像场和波前误差不如预期;第二阶段是从1993年到1996年,在对软x光射线的尝试失败之后,科学家便把目光投向了比软x光波长略长的极短紫外光的波段,与上一阶段相同,科学家还是先搭建了一个成像系统来论证其可行性,大概经过三年的研究,他们初步确定,把13.5纳米的EUV成像系统应用于下...