Anthropic创始人访谈:不是因为Altman 与微软合作而离开OpenAI...

Amodei说:“如果你能创建一个人们愿意加入的公司,采取人们认为合理的做法,同时还能在生态系统中保持自己的地位,其他人就会效仿。”他补充道,当商业领袖看到竞争对手采用成功的战略时,“这比你和老板争论时更能促使他们改变行为。”这位Anthropic创始人还表达了对公司命名AI模型的困扰。目前,Anthropic的模型系列...

从感知、规划来看特斯拉 FSD自动驾驶为何全球遥遥领先

02该技术采用BEV(Bird'sEyeView)+Transformer架构,实现从2D图像到3D感知的转变,提高自动驾驶的准确性。03除此之外,特斯拉还引入了时空序列特征层和OccupancyNetwork,提升感知系统的适应性和预测能力。04通过交互搜索框架,特斯拉的自动驾驶规划系统能够快速评估和优化多种可能的行驶轨迹。05未来,特斯拉将继续推动...

汽车解码器的工作原理 车钥匙的结构解析

只要接收到汽车遥控信号密码,就能自动对遥控器进行编程,生成一套完整的遥控信号密码,相当于复制了一个原装遥控器无线电接收器与笔记本电脑并用的解码器。当车主使用遥控器开启或关闭车门锁时,盗车贼利用无线电接收器截获遥控器发出的电子信号,将该电子信号输入笔记本电脑,由特定的电脑软件对该电子信号进行分析解码,再将...

激光雷达与纯视觉方案,哪个才是自动驾驶最优选?

其基本工作原理是发射一个短脉冲的激光束,这些激光束在遇到物体表面时会反射回来,传感器通过检测激光发射和反射的时间差,从而计算出物体与激光雷达之间的距离。通过对多个反射点的距离测量,激光雷达能够生成一个三维的点云图像,精确描绘出周围环境的几何形状和物体分布。激光雷达的核心组件包括激光发射器、光学系统、探测...

科学素质提升|专项答题:人工智能,助力美好生活!

1970年,能够分析语义、理解语言的系统诞生。美国斯坦福大学计算机教授维诺格拉德开发的人机对话系统SHRDLU,能分析指令,比如理解语义、解释不明确的句子、并通过虚拟方块操作来完成任务。由于它能够正确理解语言,被视为人工智能研究的一次巨大成功。上世纪90年代,由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究...

解析机器人工作原理的超详细解析,生动、形象!

一、机器人的组成部分从最基本的层面来看,人体包括五个主要组成部分:身体结构肌肉系统,用来移动身体结构感官系统,用来接收有关身体和周围环境的信息能量源,用来给肌肉和感官提供能量大脑系统,用来处理感官信息和指挥肌肉运动当然,人类还有一些无形的特征,如智能和道德,但在纯粹的物理层面上,此列表已经相当完备...

是什么让他成为现代计算机之父?丨纪念冯·诺伊曼诞辰120周年(下)

在中,著名数学家乌拉姆主要介绍了冯·诺伊曼在数学,特别是数理逻辑、集合论、希尔伯特空间和算子理论等方面的工作;而在下篇中将介绍他在理论物理、博弈论、数值计算、计算机理论以及曼哈顿计划中的贡献。冯·诺伊曼在如此广泛的领域进行了深入的探索,不禁会让人想问:他的研究是否有一条连续的脉络?作为一名问题解决者,...

阿西莫格鲁:错误的人工智能?人工智能与未来的劳动力需求

这种突破可以对海量非结构化数据进行处理和分析(譬如,无法用常规结构方法,如类似Excel表的简单数据库展示的语音数据)。AI能够卷土重来的核心原因始终是机器学习的方法和所谓的“深度学习”。机器学习的方法是指帮助计算机和算法在没有显性编程的情况下从海量数据(18.460,1.68,10.01%)中学习、预测并完成任务的统计学技巧...

自动驾驶中常聊的BEV感知到底是什么?

BEV的工作原理以下是BEV感知的大致工作原理:(1)传感器数据获取。首先,自动驾驶车辆搭载的各类传感器收集实时数据,包括但不限于来自相机的RGB图像、深度图像,或激光雷达的点云数据等。(2)传感器数据预处理。对每种传感器的数据进行必要的预处理,例如校正畸变、滤波、去除噪声等。

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

SLIViT模型自动分析3D医学影像,诊断精度媲美临床专家光学方法或高估神经信号的频率磁控基因疗法精准调控脑回路,无需植入设备新技术揭示大脑中OPCs如何修剪多余突触计算机模拟揭示大脑神经元生长过程互动游戏PainWaive将开展神经性疼痛的临床试验人类细胞驱动微型游泳机器人,突破仿生学新前沿...