业界资讯

人脸识别的目标总结两点，第一，认出同一个人，不管你的状态怎么变，都能知道你就是你。第二、区分不同的人，可能这两个人长得很像，或者两个人都化妆了，但不管状态怎么变化，人脸识别都能知道这是两个不同的人。人脸识别本身是作为生物识别技术的一种，主要是提供身份认证的手段，从精度上来讲，人脸识别并不是最高的。人脸识别受到很多其他条件的影响，比如说光照。人脸识别的好处在于一般不需要用户做太多的配合，现在各个地方的监控摄像头，包括电脑的摄像头、手机各种视频输入设备，照相设备已经非常非常的普及，用这种可见光的设备就可以做人

引言​斯坦福教授、Tcl语言发明者JohnOusterhout曾写过一本书《软件设计的哲学》，系统讨论了软件设计的通用原则和方法论，整书的核心观点是：软件设计的核心在于降低复杂性。实际上，这个观点也适用于涉及底层硬件适配的软件设计。以视觉模型开发为例，以往视觉模型开发过程中，人们一般会更加关注模型本身的优化来提升速度与效果。而对于图像前处理（预处理）和后处理阶段，人们则很少关注。当模型计算即模型训练和推理主阶段的效率越来越高时，图像的前后处理阶段愈发成为图像处理任务的性能瓶颈。​具体而言，在传统的

1简介大家好我是费老师，scikit-learn作为经典的机器学习框架，从诞生至今已发展了十余年，但其运算速度一直广受用户的诟病。熟悉scikit-learn的朋友应该清楚，scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限，并不能很充分地利用算力。而今天我要给大家介绍的知识，可以帮助我们在不改变原有代码的基础上，获得数十倍甚至上千倍的scikit-learn运算效率提升，let'sgo！2利用sklearnex加速scikit-learn为了达到加速运算的效果，我们只需

为了满足对人工智能和机器学习模型越来越大的需求，特斯拉创建了自己的人工智能技术，来教特斯拉的汽车自动驾驶。最近，特斯拉在HotChips34会议上，披露了大量关于Dojo（道场）超级计算架构的细节。本质上，Dojo是一个巨大的可组合的超级计算机，它由一个完全定制的架构构建，涵盖了计算、网络、输入/输出（I/O）芯片到指令集架构（ISA）、电源传输、包装和冷却。所有这些都是为了大规模地运行定制的、特定的机器学习训练算法。GaneshVenkataramanan是Tesla自动驾驶硬件高级总监，负责D

当前，大型语言模型（LLM）被认为是人工智能突破的方向。人们正在尝试用它们做各种复杂的事情，比如问答、创作、数学推理以及编写代码等。近段时间ChatGPT持续的爆火是最好的例证。然而，对于机器学习从业者来说，大模型的门槛很高：因为体量太大难以训练，很长时间里这个方向一直被大公司垄断。不过最近，简化GPT模型的方法越来越多了。1月中旬，前特斯拉AI高级总监AndrejKarpathy（现已回归OpenAI）就发布了​​从零开始构建GPT模型的完整教程​​​。不过训练出的GPT和

L4自动驾驶，今年走到了“大洗牌”、“大变局”的时刻。一半是寒冬。平台型自动驾驶明星Aurora、背靠福特和大众的Argo……今年都先后传出裁员或破产的消息，还有不少之前专注Robotaxi的企业，转轨做起了乘用车辅助驾驶。资本对于L4的故事，变得无比谨慎。于是人们说：L4寒冬已至。另一半，却是火焰。王冠上的明珠遥遥在望，龙头公司已经窥见了决赛曙光，拿到入场券。百度Apollo、谷歌Waymo、通用Cruise高歌猛进，进展不断。比如，Waymo、Cruise在旧金山、凤凰城的商业运营范围、时长不断取得突

机器人正逐渐被部署在世界各地的建筑工地上，其应用范围从自动化砌砖、3D打印到现场勘测。这些机器人已经证明了它们比人类工人更快、更准确地执行任务的能力。然而，仍有一些挑战需要克服，如投资成本高，需要重新设计工作流程以及变革的阻力，TrimbleSolutions印度及SAARC区域销售总监HarshPareek分享了他对AI在建筑行业的应用。随着通货膨胀、地缘政治不确定性、生态限制以及更快地为更多人提供住房的需求等大趋势共同挑战着该行业，建筑自动化的潜在好处似乎比以往任何时候都更加巨大和不可否认。在一个将提

人口密度的增加和技术的发展导致了新的习惯和构想生活的方式。与此同时，由于能源在我国社会发展和经济增长中的高度参与和相关性，能源需求也出现了平行增长。能源对生产力、健康、教育、供应、通信等的直接影响将其定义为一个基本因素。很明显，能源是一个基本要素，但其负面后果，例如：环境恶化、资源枯竭和能源依赖，使能源效率替代方案和/或解决方案成为人们关注的焦点。面对减少气体排放和发展更可持续、更生态的经济模式的惊人需求，新技术正变得越来越突出。因此，企业和机构正在实施人工智能和大数据等技术，以改进替代方案。节省能源工业

在本文中将对训练和验证可能产生的情况进行总结并介绍这些图表到底能为我们提供什么样的信息。让我们从一些简单的代码开始以下代码建立了一个基本的训练流程框架。fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportmake_classificationimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.optim

AI孙燕姿这么快翻唱了这么多首歌，到底是咋实现的？关键在于一个开源项目。最近，这波AI翻唱趋势大火，不仅是AI孙燕姿唱的歌越来越多，AI歌手的范围也在扩大，就连制作教程都层出不穷了。而如果在各大教程中溜达一圈后就会发现，其中的关键秘诀，还是要靠一个名为so-vits-svc的开源项目。它提供了一种音色替换的办法，项目在今年3月发布。贡献成员应该大部分都来自国内，其中贡献量最高的还是一位玩明日方舟的广西老表。如今，项目已经停止更新了，但是星标数量还在蹭蹭上涨，目前已经到了8.4k。所以它到底实现了哪些技术能

2月25日消息，Meta在当地时间周五宣布，它将推出一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，与微软、谷歌等一众受到ChatGPT刺激的公司一同加入人工智能竞赛。Meta的LLaMA是“大型语言模型MetaAI”（LargeLanguageModelMetaAI）的缩写，它可以在非商业许可下提供给政府、社区和学术界的研究人员和实体工作者。该公司将提供底层代码供用户使用，因此用户可以自行调整模型，并将其用于与研究相关的用例。Meta表示，该模型对算力的要

2016年，是人工智能的崛起之年。自从AlphaGo完胜围棋世界冠军李世石之后，代表围棋顶尖水平的玩家再也不是人类。然而，今天金融时报的一篇文章让围棋重回人们的视野：人类找到了战胜AI的方法！蛰伏7年，人类棋手要卷土重来了吗？围棋逆风翻盘，人类战胜AI？FT报道称，来自美国的业余四段棋手KellinPelrine，一举击败了顶级的下棋AI——KataGo。在15场线下比赛中，Perline在没有计算机的帮助下，赢得了14场比赛。而这个让人类棋手夺回围棋桂冠的计划，出自加州研究公司FARAI的研究人员之

人工智能的爆炸正在扭曲我们的时间感。你能相信StableDiffusion只有4个月大，而ChatGPT的出现还不到一个月吗？打个形象的比喻，只要眨一下眼，你就会错过一个全新的行业。2022年的AI领域，大规模的生成模型像雨后春笋一样地冒出，改变了整个AI界的格局。而且，这些模型正在迅速走出实验室，在现实中被应用。比如，LLM技术就启发了两个新兴的领域——决策代理（游戏、机器人等等）和AI4Science。李飞飞高徒JimFan为我们总结了2022年的十大AI高光时刻。让我们把时间倒转，看看2022

哈喽，大家好。关注渡码的老读者都能体会到，渡码公众号的文章从去年中旬开始转向人工智能的方向。因为当时我认定了人工智能就是未来，逻辑也很简单，互联网时代把人们从看报纸、看电视的场景中解放出来，PC时代把人们从机房、网吧场景中解放出来，移动互联网把人们从电脑桌上解放出来。而人工智能天然地会把人们从各种各样的场景中解放出来。今天要写的是最近爆火的ChatGPT，大家看完文章可以亲手试试，看看有哪些场景可以被它解放了。准备了6个chatgpt账号，大家可以免费使用，获取方式放在文末了。1.注册账号在淘宝

在业内有“人工智能教父”之称的计算机科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)表示，相较于气候变化，人工智能(AI)可能是对人类“更紧迫”的威胁。在采访中辛顿表示，心气候变化是一个巨大的风险，但人工智能的风险确实更加紧迫。他补充道，人类应对气候变化，相对而言，更容易提出一些有效的应对策略，比如说减少碳的排放，如果你这样做，最终一切都会好起来的。但对于人工智能的风险，你根本不知道如何下手。Hinton对深度学习和神经网络(模仿人脑的数学模型)的研究帮助奠定了人工智能发展的基础——这为他赢得了“人工

5月9日消息，据泄露的内部文件显示，人工智能将成为谷歌今年开发者大会GoogleI/O的中心主题，该公司计划发布一系列生成式人工智能（AIGC）功能更新，包括推出通用的大型语言模型(LLM)。这份内部文件显示，谷歌将推出其最新、最先进的LLM——PaLM2。PaLM2支持100多种语言，在内部以“统一语言模型”的代号运行。谷歌还对其进行了广泛的编码和数学测试，以及创意性的写作测试和分析。文件还显示，在这次活动上，谷歌将宣布人工智能如何“帮助人们充分发挥其潜力”的主题，包括Bard和搜索的“生成式体验”。谷

近期ChatGPT​风头正劲，而国内的百度也宣称文心一言的正式发布。相比于这两个产品的高调，微信却非常低调的发布了AI产品，名字就叫做WeLMWeLM​是一个非常擅长理解和生成文本的通用语言模型。我们可以通过调用WeLM的API解决多种多样涉及文本的任务。WeLM没有对自然语言相关的任务做任何约束或者预置。仅通过调用模型来补全输入的文本，可以体验或者完成各种自然语言的任务。WeLM​最大的作用就是补全功能即输入文本作为Prompt，WeLM返回文本，并尝试补全我们提供的任何上下

赋予机器人对日常物体的3D理解是机器人应用中的一项重大挑战。在未知环境中进行探索时，由于物体形状的多样性，现有的物体位姿估计方法仍然不能令人满意。最近浙江大学、字节跳动人工智能实验室和香港中文大学的研究者联合提出了一个新的框架，用于从单个RGB-D图像进行类别级物体形状和位姿估计。论文地址：​https://arxiv.org/abs/2210.01112​项目链接：​https://zju3dv.github.io/gCasp​为了处理类别内物体的形状变化，研究人员采用语义原始表示，将不同的形状

​大数据文摘出品作者：Caleb​《终结者》已经成为不少科幻电影迷心中的经典。电影中机器人T-800从一个没有感情的机器人最终成长为理解人性与生命的生命体。深入人心的除了T-800的形象外，反派液态金属机器人变形模仿和自我修复的能力也同样深入人心。最近，康奈尔大学的工程师们正在努力重建这种自我修复能力。不过他们的机器人可没有这么可怕，看起来甚至有点软萌：根据研究人员的说法，就是这些小型软体四足海星机器人，能利用光来检测外部受损状况，并当场进行自我修复。正如下图所示，实验中研究人员将机器人的一条腿刺穿6次，

近日，上海数字大脑研究院（以下简称“数研院”）推出首个数字大脑多模态决策大模型（简称DB1），填补了国内在此方面的空白，进一步验证了预训练模型在文本、图-文、强化学习决策、运筹优化决策方面应用的潜力。目前，DB1代码我们已开源在Github，项目链接：https://github.com/Shanghai-Digital-Brain-Laboratory/BDM-DB1。此前，数研院提出MADT（https://arxiv.org/abs/2112.02845）/MAT（https://arxi

ChatGPT，要把人类基金经理也给替代了？英国的一家金融咨询网站Finder表示，他们在3月6日创立了一个由ChatGPT选择的股组成的投资组合，这个组合在两个月后上涨了4.93%。而同期之内，英国10大最受欢迎的基金的平均表现为-0.78%，而且在87%的交易日中表现都不及「ChatGPT指数」。同样的，同期标准普尔500指数（包含美国最有价值的500家公司的指数）也只上涨了3%。难道除了文字工作者们的岗位受到了威胁之外，「打工人」的脸面——基金经理们也要失业了吗？未曾设想的道路谁能想到，国外研究者还

最近爆火的ChatGpt相信大家都不陌生，听说它还能写代码，而且能力不凡。作为合格的嵌入式软件工程师，必须得充分利用起来！获取系统IP地址先写一个脚本，获取系统IP地址吧，没想到还有详细的注释！这不比百度好用多了？求最长回文子串完整的解析都有，很强大！点灯先来个简单的点灯吧。确实写的有模有样的，我被惊艳到了！写一个块驱动程序下面来个复杂的不得不说，框架都搭建好了，完全没问题！systemtap脚本这里手误还打错了systemtap，它也能自动纠正回来！最后还有详细的注释！这么详细，相信大家都能看懂了吧。C

3月16日下午消息，百度于北京总部召开新闻发布会，主题围绕新一代大语言模型、生成式AI产品​​文心​​一言。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏出席及百度首席技术官王海峰出席，并展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。从现场展示来看，文心一言某种程度上具有了对人类意图的理解能力，回答的准确性、逻辑性、流畅性都逐渐接近人类水平。但李彦宏也多次提及，这类大语言模型还远未到发展完善的阶段，进步空间很大，未来这段时间它一定会飞速发展，日新月异。百度同时公布了