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相互作用的电子在不同能量和温度下表现出多样的独特现象，假如我们对其周围环境进行改变，它们又会出现新的集体行为，例如自旋、配对波动等，然而处理电子之间的这些现象还存在很多困难。很多研究者使用重整化群（RenormalizationGroup,RG）来解决。在高维数据背景下，机器学习(ML)技术和数据驱动方法的出现在量子物理中引发了研究者巨大的兴趣，到目前为止，ML思想已被用于电子系统的相互作用。本文中，来自博洛尼亚大学等机构的物理学家利用人工智能，将一个迄今为止需要10万个方程的量子问题，压缩

​今天给大家介绍一篇2023.1发在arixv的多元时序预测文章，出发点比较有趣：如何提升多变量时间序列的公平性。文中采用的建模方法都是之前在时空预测、DomainAdaptation等中使用过的常规操作，但是对于多变量公平性这个点的提出比较新颖。论文标题：LearningInformativeRepresentationforFairness-awareMultivariateTime-seriesForecasting:AGroup-basedPerspective下载地址：ht

​译者|李睿审校|孙淑娟​可以想象一下，你正准备和朋友一起下国际象棋，但他并不是人类，而是一个不了解游戏规则的计算机程序。但这个应用程序却明白自己致力实现一个目标，就是在游戏中获胜。​因为计算机程序不知道规则，所以开始下棋的招数是随机的。其中有些招数完全没有意义，而对你来说获胜很容易。在这里假设你非常喜欢和这个朋友下国际象棋，以至于沉迷于这个游戏。​但计算机程序最终会获胜，因为它会逐渐学会击败你的方法和招数。虽然假设的这个场景看起来有些牵强，但它应该能让你对强化学习(机器学习的一个领域)的大致工作

1.用于文本、语音和视觉的人工智能将继续成为主流在客户与呼叫中心高管的对话中，隐藏着情报的宝藏。这些非结构化的语音和文本对话正迅速成为最简单的情报来源之一。在某些情况下，有可能获得关键的消费者洞察来改进产品和服务，设计虚拟助手来帮助员工解决复杂的客户问题，并提高客户满意度。其他一些有价值的情报包括识别常见问题，并为他们创建适当的自助服务渠道，增加客户参与度，识别和规定交叉销售和追加销售的机会，以及大量其他相关机会。此外，语言和口音中和功能可以使管理人员跨地域为客户提供服务。在构建这些解决方案时存在几个障碍

​大数据文摘出品作者：Caleb这两天相信大家都没有少玩ChatGPT吧？自去年11月推出以来，ChatGPT就迅速走红，不到一周，用户数突破100万，月访问量达2100万人次；2023年1月末，月活用户已经突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。正如比尔·盖茨所说，“像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人的兴起与互联网的诞生或个人电脑的发展一样重要”，“人工智能将成为2023年最热门的话题”。在硅谷，ChatGPT也引发了一场没有硝烟的战争。就在谷歌宣布其下一代对话AI系统Bard之后，微

2022年8月11日，网上疯传一段视频，两个人在最内车道上下车停留，一人蹲在车后，一人准备摆放三脚架警示后方来车时，一辆小鹏P7忽然冲了上来，直接撞飞其中一人。据了解，当时小鹏P7的车主开启了高级辅助驾驶功能，当时车速为80km/h，但车辆在危险即将发生时并未监测到前方有人，就径直撞了过去。车主称，之前开着高级辅助驾驶时，都会有预警，而这次却没有任何提示，且当时刚好分神。小鹏汽车在事故发生后回应：“经核实，8月10日下午，宁波一车主驾驶车辆与前方检查车辆故障人员发生碰撞，发生人员伤亡。我们为本次事故中不幸

神经科学Top期刊Neuroimage，编辑委员会42名科学家全体辞职抗议。该期刊采用开放获取模式，向发表论文的学者而不是读者收费。在上面发表一篇论文需要支付超过3450美元（2.3万人民币）的版面费（APC，ArticleProcessingCharge）。在出版社拒绝降低费用后，整个编辑委员会都辞职了，包括牛津大学、伦敦国王学院和卡迪夫大学的教授。他们称这种收费是“不道德的”，与所涉及的成本无关。出版社利润比谷歌亚马逊都高根据卫报旗下观察家报消息，该期刊背后出版社声称出版了世界上25%的科学论文，去年

随着互联网技术和人工智能的发展，越来越多的内容创作者开始采用各种AI工具来提高创作效率和质量。本文将介绍8个最流行的AI工具，它们可以帮助你轻松实现10倍的效率提升，让你更快地完成内容创作任务，同时保证内容的高质量和创意。Chatsonic一个类似chatgpt的聊天机器人，具有实时数据、图像、语音搜索等功能。专门为内容创作者设计的AI聊天机器人来提升你的生产力。网址：https://writesonic.com/chatMidjourney一个由人工智能驱动的系统，根据用户输入的提示创建图像。网址：ht

4月9日消息，据Theregister报道，加拿大隐私专员办公室正调查OpenAI的生成式聊天应用ChatGPT，因为该监督机构收到了一份投诉，指控ChatGPT在未经同意的情况下收集、使用和披露个人信息。加拿大隐私专员PhilippeDufresne表示：“人工智能技术及其对隐私的影响是我办公室的重点关注领域。我们需要跟上并领先于快速发展的技术进步，这也是我作为专员的主要关注点之一。”ChatGPT是由GPT-3.5大型语言模型驱动的，它是通过从互联网上抓取大量文本进行训

数智化的绩效管理变革数智目标设定绩效计划连接公司繁荣战略与运营，作为绩效管理的第一个环节，它是绩效管理成功实施的关键因素。组织通过数智技术收集的大量数据可用于设定员工的目标，数智目标设定包括两个方面：算法任务分配和绩效目标设定。算法任务分配主要存在于零工经济和平台工作中。比如，在快递员、外卖骑手、网约车司机的工作背景下，算法将劳动者的实时地理位置信息与任务相关信息（如新订单、优先级变化、截止时间）联系起来，系统智能派单并提供最优路线，同时在客户界面提供准确的预期交付时间。在阿里巴巴仓库里进行的一项为期15

人工智能(AI)正在被各行业采用，以利用数据的力量，并使用其来做出更明智的决策。本文将介绍如何在机器视觉应用程序中识别AI的机会。人工智能系统的业务需求管理期望AI方法有特定的用例。毕竟不是万能的解决方案，解决不了所有的问题。有些应用程序更适合传统的计算机视觉，有些可能两者都需要，而有些可能只需要人工智能。人工智能系统是昂贵的——无论是成本还是前期所需的资源。开源工具需要大量的开发时间，而外部工具往往很昂贵。此外，通常需要GPU才能在系统上实现足够的性能。许多制造商往往没有GPU或同等的处理能力。因此，重

在广泛数据集上基于自监督学习的预训练基础模型，已经展现出将知识迁移到不同下游任务的优秀能力。因此，这些模型也被应用到长期推理、控制、搜索和规划等更复杂的问题，或者被部署在对话、自动驾驶、医疗保健和机器人等应用中。未来它们也会提供接口给外部实体和智能体，例如在对话应用中，语言模型与人进行多轮交流；在机器人领域，感知控制模型在真实环境中执行动作。这些场景为基础模型提出了新的挑战，包括：1)如何从外部实体（如人对对话质量的评价）的反馈中学习，2)如何适应大规模语言或视觉数据集中不常见的模态（如机器人动作），3)

在如火如荼的ChatGPT大潮当中，已经衍生出了各种各样的周边产品。Python作为著名的万金油工具，怎么能没有它的身影呢。今天我们就介绍两种通过Python调用ChatGPT的方法，一起来看看吧！chatgpt-wrapper这是一个开源在GitHub上的项目，通过自动化工具Playwright来驱动调用CHatGPT。我们配置好这个工具之后，就可以在命令行以及Python代码中使用ChatGPT了。安装配置首先当然是安装克隆该项目了。pipinstallgit+htt

3月15日消息，今天OpenAI发布了全新的GPT-4大型语言模型，随后微软官方宣布，BingChat此前已经升级使用OpenAI的GPT-4技术。微软公司副总裁兼消费者首席营销官YusufMehdi确认BingChat聊天机器人AI已经在GPT-4上运行，ChatGPT基于最新版本GPT-4，由OpenAI开发。微软Bing博客网站上的一篇帖子进一步证实了这一消息。微软表示，如果用户在过去五周内的任何时间使用过新的Bing预览版，那么用户已

AI在过去十多年的飞速发展，得益于高校、企业与个人开发者的通力合作，让人工智能领域内遍布开源的代码、数据及教程。谷歌也一直是AI行业的领军者，发表的论文横跨自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域，为行业内贡献了诸如Transformer,Bert,PaLM等诸多基础模型与架构。但OpenAI打破了游戏规则，不仅拿着Transformer开发出了ChatGPT，还凭着初创公司的优势，如受法律、舆论的影响更少，无需透露训练数据、模型规模、架构等信息，甚至还挖走了不少谷歌等大厂的员工，打得谷歌是节节败退。

近年来，在封锁、宵禁、供应链中断和能源紧缩之间，零售商一定感觉很恐慌。但，幸运的是，零售业可以依靠全方位的技术创新来更好地应对这些困难时期的挑战。这些技术中最有影响力的工具之一肯定是人工智能，包括其强大的子集——机器学习(ML)。下面，让我们简要介绍一下这项技术的本质，并探讨机器学习在零售业中的关键用例。机器学习在零售业中的作用零售中的机器学习依赖于自我改进的计算机算法，这些算法被创建来处理数据、发现变量之间的重复模式和异常，并自主学习这些关系如何影响或决定行业的趋势、现象和业务场景。机器学习系统的自我学

​是时候聊聊AI开源的问题了。显然，这是搞开发的人不得不面对的问题。基本从2006年开始，开不开源就已经成为了头等问题之一。MattAsay在MongoDB负责市场营销这一块。在此之前，他曾是亚马逊网络服务的负责人和Adobe的开发者生态系统负责人。而在加入Adobe之前，Asay在开源公司担任过一系列职务。MongoDB的业务发展、营销和社区副总裁、实时分析公司Nodeable（后来被Appcelerator收购）的业务发展副总裁、移动HTML5初创公司Strobe（后来被Facebook收购）的业务

ChatGPT开放API消息才出来，就有应用安排上了。然而，苹果却把这次更新阻止了！理由是人工智能可能会产生不适合所有受众的内容：要么增加内容过滤功能，要么把APP适用人群改到17岁以上。这款应用名叫BlueMail，是一个电子邮箱应用，这次本来准备接入ChatGPT技术，用于生成邮件回复等，但苹果这么一操作，直接打乱了他们的计划。如果按照苹果的意思，所有基于ChatGPT或者类似AI技术的APP，都可能会遭遇类似限制！现在，在苹果商店中，微软必应已经将这款APP的使用年龄限制改成17岁以上：△微软：躺平

5月18日消息，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2023天津世界智能大会上表示，人工智能不会让工作机会减少，会带来全球经济的下一个增长奇迹。每一次科技革命，都会让一部分工作消失，同时创造更多新工作岗位。李彦宏表示，近一百年来，世界人均GDP就翻了3.2倍，人们的工作效率得到了巨大的提升。他举例说，汽车取代马车，的确让马车夫的工作消失了。但是今天，汽车产业成为全球最大的工业体系之一，创造的就业岗位数以亿计。单在中国，就有300万人从事与汽车相关的工作。李彦宏说：“我不担心大模型会让工作消失，我认为，未

随着语言模型的能力越来越强，现有的这些评估基准实在有点小儿科了，有些任务的性能都甩了人类一截。通用人工智能（AGI）的一个重要特点是模型具有处理人类水平任务的泛化能力，而依赖于人工数据集的传统基准测试并不能准确表示人类的能力。最近，微软的研究人员发布了一个全新基准AGIEval，专门用于评估基础模型在「以人为本」（human-centric）的标准化考试中，如高考、公务员考试、法学院入学考试、数学竞赛和律师资格考试中的表现。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.06364.pdf

人工智能和机器人技术可以很好的协同工作。人工智能有可能使机器人更聪明、学习更快，并利用云来减轻物理服务器的压力。人工智能与工业或协作机器人相结合，有可能彻底改变世界。这是因为人工智能赋予了机器人新的力量；如果没有人工智能，他们会保持僵硬并对周围环境做出反应。工业行业面临着重大的颠覆风险，尽管工业流程已经广泛自动化，但人工智能可能有助于改进工业机器人。虽然人工智能和机器人技术有许多潜在用途，但目前仍有一些应用需要注意。让我们看看改变人工智能和机器人技术未来的一些趋势。机器人训练人工智能正在使机器人更容易操作

​机器人流程自动化如今成为推动跨行业数字化的数字化转型的核心。德勤公司在2019年发布的一份全球报告指出，8%以上的企业已开始广泛采用和实施自动化技术，是2018年的两倍。尽管围绕什么是RPA、RPA的好处以及成功实施RPA的尝试进行了大肆宣传，但30～50%的企业在RPA实施方面都失败了。想知道为什么吗？以下列出了可能导致企业RPA实施失败的原因：什么是机器人流程自动化？机器人流程自动化(RPA)是一种软件技术，可以帮助企业构建和部署软件机器人，以模拟在数字环境中交互的人类行为和动作。RPA其实是一系

很喜欢有些网友的一句话：「这孩子实在不行，咱再要一个吧。」谷歌还真这么干了。养了七年的TensorFlow终于还是被Meta的PyTorch干趴下了，在一定程度上。谷歌眼见不对，赶紧又要了一个——「JAX」，一款全新的机器学习框架。最近超级火爆的DALL·EMini都知道吧，它的模型就是基于JAX进行编程的，从而充分地利用了谷歌TPU带来的优势。TensorFlow的黄昏和PyTorch的崛起2015年，谷歌开发的机器学习框架——TensorFlow问世。当时，TensorFlow只是GoogleBr