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终于，2022年度科学杂志的最大奖项公布！12月16日，science官网重磅发布了「2022年度科学十大突破」，其中韦伯望远镜摘得桂冠，并刊登在最新一期封面上。Science杂志给出的获奖理由是：由于其建造和发射的技术壮举以及探索宇宙的巨大前景，詹姆斯韦伯望远镜被评为Science杂志2022年度科学突破。此外，包括AIGC、NASA成功撞击小行星、云南大学创制多年生稻等在过去的一年里科学界的重大成就也纷纷入选。接下来一起来回顾一下过去一年里的这些重磅研究。年度突破—韦伯望远镜7月12日，NASA发布的

​如今，脱发已经成为让当代年轻人十分头疼的问题。由于日常工作与生活节奏快、压力大，以及作息习惯不规律等问题，脱发秃顶、发际线变高已经逐渐年轻化。忽略年龄，对于任何人而言，脱发都是一件令人十分苦恼的事情，因为一个人的发型往往与他们的自信程度存在一定关联。面对“秃如其来”的窘迫状况，有些人选择接受秃头的现实，有些人则希望能够重新获得满头的乌黑秀发。如今，人工智能（AI）技术或许可以成为人们摆脱脱发困扰的好帮手。近日，青岛科技大学环境与安全工程学院王丽娜副教授团队、材料科学与工程学院朱之灵副教授团队及其合作者，

上世纪九十年代，斯坦福大学的知名生物信息学教授RobTibshirani曾拟了一个词汇表，将机器学习与统计学中的不同概念作了简单而粗暴的对应关系：一方面，这个表格为理解机器学习提供了基础的认识，但同时，其简单地将深度学习或机器学习中的概念归纳为统计学中的词义，也引起了大多数人对深度学习本质的认知偏差：即深度学习是“简单的统计”。然而，在深入探讨中，这样的认知在一定程度上阻碍了研究者理解深度学习成功的本质原因。在今年六月的一篇文章“Theuneasyrelationshipbetweendee

毫无疑问，企业高管希望获得生成式人工智能的力量，因为ChatGPT等工具继续激发公众的想象力。根据毕马威公司日前公布的一项针对美国企业高管的研究报告，绝大多数(60%)的受访者表示，尽管他们预计生成式人工智能将产生巨大的长期影响，但他们距离采用生成式人工智能解决方案还需要一两年的时间。总部位于多伦多的Cohere公司为企业提供由大型语言模型支持的自然语言处理服务，该公司总裁兼首席运营官MartinKon表示，“很多企业不能等太久。一旦他们看到竞争对手在创新，他们要么尽力追赶，要么落后于人。”毫不奇怪，很多

2022年有关人工智能(AI)和自动学习(MachineLearning或ML)的新闻猛增，预计2023年会加速。许多人声称这些技术将是有史以来最具颠覆性和变革性的技术。GoogleCEOSundarPichai声称人工智能对人类的影响将比火或电更显着；“它将从根本上改变我们的生活方式，并将改变医疗保健、教育和制造业，”桑达尔说。好吧，很难真正想象它的影响，但有一件事是肯定的：到2022年，AI和ML的趋势将继续成为世界各地的头条新闻。企业对自动化的需求，加上AI/ML硬

5月18日，联想携手英特尔首次对外展示了位于重庆的两个车联网明星项目：国内首个商业化L4+I4级车路协同自动驾驶智慧物流配送系统——重庆两路寸滩保税港区；以及我国西部地区首个山地城市车联网示范项目——两江协同创新区。并于当日下午举办了“5G+AI算力赋能智慧交通”主题论坛。天翼交通科技有限公司副总经理吴湘东，重庆邮电大学自动化与机器人工程系教授、系主任岑明、联想云网融合事业部总监李与英特尔公司高级平台架构师、V2X专家雷鸣出席论坛并做了主题分享，产学研代表齐聚一堂，共同探讨AI时代的车联网发展。智慧交通的

尽管机器人攻击比以往任何时候都更加普遍，但围绕它们存在一些未经证实的神话。通过了解这些误区，您将能够更好地保护您的网站免受潜在损害并让您的客户满意。以下是七个最常见的机器人神话及其真相。1.防火墙将阻止复杂的机器人攻击73%的企业认为遗留WAF将保护他们免受机器人攻击。WAF是保护Web应用程序的第一道防线之一。它涵盖了最关键的风险，包括但不限于OWASPTop10。WAF可用于通过创建WAF规则来阻止恶意机器人程序。它的基本缓解措施包括应用速率限制来管理可疑的IP块机器人

人工智能火爆了天，但可惜的是。服务要么人家不让用，要么被墙了，要么被阉割。新时代的打工人，非常纠结。当你忙着各种内测，忙着各种捣鼓账号的时候，开源届的AI，也已经相当的繁荣昌盛了。其实，一台PC机，就可以搭建各种服务，不联网，把机器人领回家。唯一让人感觉无奈的是，要想玩的爽，还是需要一块牛X一点的显卡。刚刚经历了挖矿的洗礼，又要接受AI的鞭挞。显卡（尤其是N卡），真是的生不逢时。（注：本文图片，都是AI绘制的）机器人绘画stable-diffusion-webui要说机器人绘画，最流行的

论文链接：​https://arxiv.org/pdf/2302.06476.pdf​大型语言模型（LLM）已经被证明能够解决各种自然语言处理（NLP）任务，而且对于给定的下游任务，它们不依赖任何训练数据，借助适当的prompt就能实现模型调整。这种根据指令执行新任务的能力可以被视为迈向通用人工智能的重要一步。尽管目前的LLM在某些情况下取得了不错的性能，但在zero-shot学习中仍然容易出现各种错误。此外，prompt的格式可以产生实质性的影响。例如，在prompt中添加「Let’s

大型预训练语言模型其中一个重要的特点就是上下文学习（In-ContextLearning，ICL）能力，即通过一些示范性的输入-标签对，就可以在不更新参数的情况下对新输入的标签进行预测。性能虽然上去了，但大模型的ICL能力到底从何而来仍然是一个开放的问题。为了更好地理解ICL的工作原理，清华大学、北京大学和微软的研究人员共同发表了一篇论文，将语言模型解释为元优化器（meta-optimizer），并将ICL理解为一种隐性的（implicit）微调。论文链接：​https://arxiv.org/abs/

在过去的几年里，企业需要快速创建新的商业模式和营销渠道，这加速了人工智能的采用。在医疗保健领域尤其如此，数据分析加速了新冠疫苗的开发。在消费包装商品方面，哈佛商业评论报道称，Frito-Lay公司在短短30天内创建了一个电子商务平台Snacks.com。新冠疫情还加速了人工智能在教育中的采用，因为学校被迫在一夜之间启用在线学习。只要有可能，世界就会转向“非接触式”交易，彻底改变银行业。新冠疫情期间的三项技术发展加速了人工智能的采用：持续廉价的计算能力和存储新的数据架构新数据源的可用性人工智能发展的利弊以下

人工智能(AI)使人们能够将更多时间花在最重要的人身上。人工智能正在将人们聚集在一起，无论是协助计划家庭度假、安全到达某个地方、让每个人都能在视频通话中看到对方，还是让购买礼物变得更容易。人工智能的不断发展有可能彻底改变人们的生活、工作和互动方式。虽然人工智能经常被描绘成一种可能导致失业和社会不平等的分裂力量，但它也有能力将人们聚集在一起，并为协作与合作创造新的机会。在本文中，我们将探讨人工智能可以用来弥合社会、文化和语言障碍的一些方式，并促进不同社区之间更好的理解和同理心。1、打破语言障碍人工智能最重要

SamAltman这个名字，在硅谷科技圈已经崭露头角快十年了，不过直到最近，这个名字才开始家喻户晓。谁也不会想到，这个年轻人会在自己38岁这年，成为全世界AI竞赛的领跑者。如果你读完他的故事，大概会这样感慨：这个世界，还是属于社牛的。聪明人解决技术，社牛把他们团结在一起作为一个社牛，Altman有不少传奇的人生经历。根据Insider最近发表的长文，他和亿万富翁PeterThiel下棋，为投资人KeithRabois主持圣巴茨岛的婚礼，与Stripe联合创始人JohnCollison讨论驾驶技巧，和风险资

4月11日消息，本周三，人工智能开发领域顶尖企业的高管和员工将开会讨论制定关于如何使用人工智能技术的标准。据外媒报道，OpenAI、微软、谷歌、苹果、英伟达、StabilityAI、HuggingFace和Anthropic等公司的代表预计将出席周三举行的此次会议。这次会议由顶级投资公司SVAngel召集，与会代表计划讨论如何以最负责任的态度继续开发人工智能。几周前，以马斯克为代表的多位科技行业大佬联名发表了一封公开信，呼吁OpenAI和其他公司暂停开发人工智能技术6个月的时间，在此期间制定并落实安

近年来，图已被广泛应用于表示和处理很多领域的复杂数据，如医疗、交通运输、生物信息学和推荐系统等。图机器学习技术是获取隐匿在复杂数据中丰富信息的有力工具，并且在像节点分类和链接预测等任务中，展现出很强的性能。尽管图机器学习技术取得了重大进展，但大多数都需要把图数据集中存储在单机上。然而，随着对数据安全和用户隐私的重视，集中存储数据变的不安全和不可行。图数据通常分布在多个数据源（数据孤岛），由于隐私和安全的原因，从不同的地方收集所需的图数据变的不可行。例如一家第三方公司想为一些金融机构训练图机器学习模型，以帮

扎克伯格在社交媒体上称，Facebook AI Research研发的LLaMA是“目前水平最高的”大型语言模型，目标是帮助研究人员推进他们在人工智能(AI)领域的工作。“大型语言模型”(LLM)可以消化大量的文本数据，并推断文本的单词之间的关系。随着计算能力的进步，以及输入数据集与参数空间的不断扩大，LLM的能力也相应提高。目前，LLM已经被证明能高效地执行多种任务，包括文本生成、问题回答、书面材料总结等。扎克伯格称，LLM在自动证明数学定理、预测蛋白质结构等更复杂的方面也有很大的发展前景。值得一提的是

长期以来，数据标记一直是许多机器学习和人工智能计划的关键组成部分。近年来，随着该过程对众多项目的成功变得越来越重要，对准确可靠的数据标记的需求急剧上升。但究竟什么是数据标记？2023年数据标记将如何影响企业？我们现在应该注意哪些趋势将塑造数据标记的未来？在此文中，我们将探讨这些问题，以更好地了解这项技术在未来几年的发展方向。市场上对数据标记工具的需求主要由以下三个因素驱动：1.自动化数据标记工具和基于云的计算资源的使用越来越多；2.企业越来越多地使用数据标记工具来准确标记大量AI训练数据；3.随着对自

软件测试中的人工智能方法是一种强大的工具，它比传统的自动化更能提高效率。就场景而言，这里所说的人工智能指的是其现代状态，而不是理想目标。人们生活在一个狭义的人工智能或弱人工智能的世界中，它在个别任务上击败了人类，例如比开发人员更快地排除基本的故障。但距离真正强大的人工智能还有几年或几十年的时间，而未来的人工智能几乎可以做人类能做的任何事情。这意味着人工智能测试不会在没有人工输入的情况下进行，但可以最大限度地减少工作量。人工智能实施如何改进软件测试过程?软件测试中的人工智能是自动化测试的自然演变。人工智能测

过去短短不到一年里，ChatGPT、GPT-4的相继面世，不断刷新人们对AI的认知。新技术带来变革，也引发了外界对AI是否会取代人的讨论，OpenAI首席执行官SamAltman也公开表示，对人工智能技术的强大能力有些担忧。近日，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授汪军在接受AI科技评论采访时坦言，虽然ChatGPT的语言能力、对话能力很强，但其并无法进行系统性决策，例如机器控制、群体协作、动态调度等，而这些是AI技术浪潮中更具革命性的部分。汪军，伦敦大学学院（UCL）计算机系

7月26日，Meta首份元宇宙白皮书发布，以移动设备的发展为依据，预测了元宇宙技术对全球经济的影响。据估计，元宇宙在未来几年内市场将达到8000亿美元-20000亿美元。回归到技术层面，元宇宙不是一种物品或者空间，而是不同的技术组件相互联系的方式，包括：AR、VR、MR、区块链、NFT等等。将打破互联网对于设备和地理位置的依赖，通过身临其境、自然无缝的体验，为人们创造一种无须亲临现场也能参与的线上体验。沉浸、舒适、互通，将是元宇宙体验的发展趋势。而这种体验的革新，不仅会成为互联网行业新的催化剂，还让传统行

现在用AI画画，完整草图都不需要了。每一笔落下，AI都会实时交上“新作业”细节、颜色、画布空白，它都自动补全。还能通过提示词来控制生成图像的内容和风格。比如加一句“一个穿长外套的男人站在海边“，AI立马调整了作画方向：最后成稿的作品如下，效果很奈斯。怪不得网友表示，自己惊掉的下巴已经找不到了。这就是最新火起来的AI实时作画项目，Reddit上的热度有1.8万。有人还表示，这回似乎说明了，相较于取代人类，AI可能更大程度上会帮助人类艺术家创作。一个脚本搞定如上效果是靠一个Python脚本实现。通过构建一个画

chatGPT已经具备了人类独心智，这话不是我说的，是一位来自斯坦福大学计算机科学家说的。很多玩过chatGPT的人都见识过他的”无所不知”，但是，我觉得最让我吃惊的是，他比以前我们用过那些对话机器人最大的差别就是你甚至可能发现不了他是机器人。这就是在业内大家普遍认为的他可以通过图灵测试。即使这样，很多人也不担心，因为毕竟他只是个大语言模型，主要就是做内容生成的机器人罢了。但是，有学者在对chatGPT的同源模型GPT-3.5做了一系列测试以后，发现它具有了理解他人或自己心理状态的能力，能解决93%的心智

​前言随着人工智能及其软硬件技术的进步，近年来自动驾驶获得了快速发展。自动驾驶系统已经被应用于民用汽车辅助驾驶器、自动物流机器人、无人机等领域。感知组件是自动驾驶系统的核心，它使得车辆能够分析并理解内外交通环境信息。然而，与其他软件系统一样，自动驾驶感知系统困扰于软件缺陷。并且，自动驾驶系统运行于安全攸关场景，其软件缺陷可能导致灾难性后果。近年来，已经发生多起自动驾驶系统缺陷导致的人员伤亡事故。自动驾驶系统测试技术受到学术界和工业界的广泛重视。企业与研究机构提出了一系列包括虚拟仿真测试、实景道路测试和虚实