代理杀人,以暴制暴。19禁爆款漫画改编爽剧来了!
2024-07-05 18:57·红餐网
2024年12月17日，英伟达：2024年，机器人学的致命弱点是什么？2024-01-09 09:08·爱动的盖世小虫来自 Jim Fan（英伟达研究员的判断）在 2024 年，除了大型语言模型（LLMs），最重要的发展是机器人技术。我们距离实体人工智能智能体的 ChatGPT 时刻大约还有 3 年。长期以来，我们一直受到莫拉维克悖论的困扰，这是一个违反直觉的现象，即“人类觉得容易的任务对 AI 来说极其困难，反之亦然”。2024 年将被视为 AI 社区首次大规模反击这一诅咒的一年。我们不会立即取得胜利，但我们将走上胜利的道路。在 2023 年，我们已经瞥见了未来机器人的基础模型和平台：具有机器臂作为物理输入/输出设备的多模态大型语言模型：VIMA、PerAct、RvT（NVIDIA）、RT-1、RT-2、PaLM-E（谷歌）、RoboCat（DeepMind）、Octo（伯克利、斯坦福、CMU）等。连接系统 1 高层次推理（LLMs）和系统 2 低层次控制的算法：Eureka（NVIDIA）、Code as Policies（谷歌）等。在固件上取得了惊人的进展：特斯拉 Optimus @elonmusk、Figure @adcock_brett、1X @ericjang11、Apptronik、Sanctuary、Agility+Amazon、Unitree 等。数据一直是机器人学的致命弱点。研究社区正联合起来策划下一个 ImageNet，如 Open X-Embodiment（RT-X）数据集。虽然它还不够多样化，但一小步也是一大步。模拟和合成数据在解决机器人灵巧性甚至一般计算机视觉问题中将发挥关键作用。(1) NVIDIA Isaac 能以实时的 1000 倍速度模拟现实。随着计算的扩展，数据流规模也在扩展(2) 硬件加速光线追踪可以实现真实感渲染。这些逼真的渲染还自带免费的真实注释，如分割、深度、3D 姿势等。(3) 模拟器甚至可以将真实世界的数据扩展成更大的数据集，大大减少了昂贵的人类示范工作。MimicGen（NVIDIA）是一个代表性的例子。#人工智能#
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再次银行业危机严重打击科创产业与美国科技脱钩弊政相迭加的负面效应不容忽视
经销商投资人虽然已经了解了直营、他营的切换政策，但投资人们也担心后续的管理、运营模式，骨干人员是否能够留下来。此外，投资人接纳直营员工后，相关的薪酬福利等都需要再度讨论。但是在经过充分沟通之后，投资人的信心也得到了逐渐加强，态度也从之前的观望，迅速转变至“这个事儿大有可为，是趋势，宜早不宜迟，要全力促成快速切换。”投资人如此迅速的转变，是看到了模式切换之后的光明前景，同时也是对阿维塔公司实力的深度认可。再到后来叁哥买了几辆大车搞运输，从不超载营运，遵纪守法赚合法的钱，他雇了很多个司机，知道下力干活的人不容易，叁哥从不亏待人家，总是给司机拿上饭，怕在他们路上饿着！买上烟，让他们在路上提神！