“有温度”的交互,人形机器人如何避免恐怖谷效应?
在刘宏眼中,将输入的感知信息转化为输出的运动执行,才能被定义为具身智能。同时需要具备安全性、灵活性、流畅度、自主性,即行为越来越像人,才能实现人机自然交互。行为认知学习和未来运动预测是行动交互的关键。在行为认知方面,多位业内人士都表示需要以人脑为参考。忆海原识总裁助理陈诗薇在论坛上表示,需要为具身智...
人机混合智能:新一代智能系统的发展趋势
我们把智能分为两种,一种以数学计算为基础的机器智能,另一种是以价值算计为基础的人类智能(这意味着传统的因果关系发生了变化,一种是计算式的传统因果逻辑关系。另一种则是算计式变易了的人造因果关系)。人机混合智能理论侧重于描述人机环境系统相互作用产生的一种新的智能形式,不同于人类智能和人工智能,它是结合物...
一文带你了解端到端自动驾驶技术与挑战
深入探讨了几个关键挑战,包括多模态、可解释性、因果混淆、稳健性和世界模型等。此还此外讨论了基础模型和视觉预训练的当前进展,以及如何将这些技术整合到端到端驾驶框架中,作者维护了一个活跃的资源库,其中包含最新文献和开源项目,地址为:httpsgithub/OpenDriveLab/End-to-end-Autonomous-Driving。主要贡献...
释放比特自由——Wolfram的“一种新科学”介绍
在每个时刻,机器头都要从当前纸带上读入一个方格信息,然后结合自己的内部状态查找程序表,根据程序输出信息到纸带方格上,并转换自己的内部状态,然后进行移动。在NKS中,我们可以把不同时刻的纸带像一维元胞自动机一样排在一起形成一个二维的世界。而机器头可以用一个黑点表示,如图:小黑箭头就是图灵机的读写头,它...
预测与解释:走向因果表征的传播学
我们认为解释和预测的明确区分及有效整合将帮助传播学实现更好的因果识别和科学预测,本文归纳国内传播学实证研究在计算社会科学背景下的研究设计,澄清两者在本学科方法运用上的现状及问题。依据Pearl提出的因果阶梯,结合传播学议题特殊性将运用在线数据进行实证研究提取为四个层级的目标和任务:(1)关联分析;(2)干预...
万字硬核解读:“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变?
除此之外大语言模型端到端的核心逻辑是预测未来发展,本质是习得因果关系(www.e993.com)2024年9月18日。当前神经网络与人类有差距,神经网络是概率输出,知其然而不知其所以然;人类可通过观察及无监督交互学习物理世界运行常识,能判断合理与不可能,通过少量试验学习新技能并预测自身行为后果。而生成式AI端到端大模型就是希望神经网络也具备像人类这样...
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
之所以会在两天内出现戏剧性一幕以及诸多争论和思考,一方面说明大家对AGI到ASI的期待与关注,另一方面,也体现出当前AI不管在以chatGPT为代表的序列自回归预训练LLM,还是之前以AlphaGO/AlphaZero及当下AlphaDev为代表的RL之中都会存在底层理论的缺失和形式上的统一。
单一系统的情况-信号与系统考研复习大全
因果性(Causality):因果系统意味着系统的输出只与当前及过去的输入有关,而与未来的输入无关。这是现实世界中大多数系统所具备的性质,因为未来的输入在当前时刻是无法预知的。稳定性(Stability):稳定系统指的是在有界输入下,系统的输出也是有界的。换句话说,系统不会因为输入信号的微小变化而产生巨大的、无法...
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
确保Sora的输出始终安全且无偏见是一个主要挑战。视频生成领域正在迅速发展,学术和行业研究团队正在不懈努力。竞争性文本到视频模型的出现表明,Sora可能很快就会成为一个动态生态系统的一部分。这种协作和竞争环境促进了创新,导致视频质量的提高和新应用的出现,这些应用有助于提高工人的生产力并使人们的生活更加有趣...
郑志峰:人工智能产品责任的立法更新 | 法律科学202404
基于此,本文针对人工智能产品责任的立法更新进行研究,重点探讨三个问题:一是人工智能产品的识别问题,旨在解决人工智能软件的性质、人工智能输出信息的界定、人工智能产品与服务的区分等难题;二是人工智能产品责任构成要件的更新问题,以构建一套人工智能产品缺陷与因果关系认定的判断规则;三是人工智能免责事由的配置问题,...