爱范儿

即使开会或者视频通话的过程中人动设备不动,也能实现自动追踪,始终让用户处于取景框中心。骁龙XElite强大的AI性能,还能助力用户在设备本地快速进行图片智能处理,不仅能自动抠图,也能用于消除画面中的元素,速度和效果都有点超出预期。2024年,所有的厂商都在绞尽脑汁,如何让AI和产品进行有机结合,AIPC...

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

车载摄像头的图像处理模块对捕捉到的图像进行一系列处理,如去噪、增强、白平衡调整等。这些处理步骤旨在提高图像质量,使其在不同光照条件下都能提供清晰、稳定的视觉信息。3)计算机视觉与模式识别计算机视觉技术通过分析图像中的特征,如边缘、纹理、颜色等,实现物体识别与分类。模式识别算法,如卷积神经网络(CNN),在图...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

传统机器人依赖电力和计算机芯片来传递指令,硬件和软件的分离导致复杂操作时常受限。伦敦国王学院的研究团队在AntonioForte的带领下,受到人类身体部分工作方式的启发,首次实现了无电力控制的复杂指令传输,为未来机器人解放计算资源提供可能性。研究团队开发了一种可重构的气动阀门系统,该系统通过两个关键参数进行调节:制造...

...智驾与机器人的星辰大海——智能体专题报告之一(中银计算机团队)

依托大模型的涌现能力,具身的智能体能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式,在仅仅依靠网络数据知识的情况下就可以完成没有预先编程的新场景。自动驾驶:端到端大模型存在平台级DriveGPT机会。自动驾驶落地进程快于机器人,未来1-3年内L4、L5级别的自动驾驶技术有望实现,而搭载智能体的机器...

《麻省理工科技评论》深度长文:什么是人工智能?

(旁注:本文主要聚焦于美国和欧洲的人工智能辩论,很大程度上是因为许多资金最充裕、最先进的AI实验室都位于这些地区。当然,其他国家也在进行重要的研究,尤其是中国,他们对人工智能有着各自不同的看法。)部分原因在于技术发展的速度,但科学本身也非常开放。如今的大型语言模型能够完成令人惊叹的事情,从解决高中数学问题...

算力+算法,自动驾驶企业“左拥右抱”

“大模型的引入对自动驾驶云端数据处理、感知、认知的算法模型训练、仿真训练,以及智算中心的算力、存储、通信等都提出新的要求(www.e993.com)2024年11月15日。只有具备成熟的云端数据闭环能力,自动驾驶系统在车端落地的效果才能更好。”他称。北京智源人工智能研究院理事长、北京大学计算机学院教授黄铁军告诉记者,算法是自动驾驶创新最重要的部分,...

4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...

因而,理论上,只要对世界模型进行微小的调整或者增加一些输出链路及模块,就可以实现OneModel端到端自动驾驶。走这种路线的代表性公司有Wayve(GAIA-1)、蔚来。(图片摘自公众号“雪岭飞花”)基于世界模型的OneModel端到端有一个任务是“预测驾驶场景的像素变化”。这个难度极高的任务,会逼迫模型不仅仅学习优秀驾驶...

科教兴国专题——历史情况

为了实现国家科学技术规划,主要依靠专业科学研究机构(包括中国科学院、国务院各部门、高等学校和地方所属的研究机构)、高等学校以及若干重要厂矿、农场的科学研究试验的力量。与此同时,应该大力开展群众性的科学实验活动。群众性的科学实验活动,不仅可以及时就地解决大量的生产技术问题,而且也是科学技术创造的泉源。群众性...

AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道

第一,对于国内企业来讲,兼容CUDA代码是短期内能够实现硬件商业化落地的较优选择,但存在一定弊端。以ToB商业模式的直观逻辑来看,由于系统生态壁垒的存在,硬件的切换成本被抬高,假设不考虑其他因素,性能高于竞品很多的产品才可能被考虑。从中短期的现实角度来看,业内认为兼容CUDA是一条较为容易实现生态建设的路径。但CUD...

创新者因计算而相遇,《麻省理工科技评论》中国正式发布“2023年...

遵循第一性原理,着眼于从基础方法论层面对当前以深度学习为代表的AI范式进行功能提升,进而探索有数理理论基础的机器智能极限态形式及其实现路径。应用场景:人工智能、工业、医疗等刘斌从根本上对深度学习范式进行功能提升,提升其处理复杂动态物理世界现实问题的能力,包括高效持续学习能力、不确定性量化推理能力、自主...