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  梅雨季来了,Folx 5助您欢快宅家刷剧

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  2022出圈的ML研究：爆火的Stable Diffusion、通才智能体Gato，LeCun转推

  2022年即将步入尾声。在这一年里，机器学习领域涌现出了大量有价值的论文，对机器学习社区产生了深远的影响。今日，ML&NLP研究者、MetaAI技术产品营销经理、DAIR.AI创始人ElvisS.对2022年热度很高的12篇机器学习论文进行了汇总。帖子很火，还得到了图灵奖得主YannLeCun的转推。接下来，我们一一来看。论文1：AConvNetforthe2020s视觉识别的快速发展始于ViT的引入，其很快取代了传统ConvNet，成为SOTA

  732天前 机器学习 0

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  人工智能在交通领域的应用

  1、缓解交通拥堵当前城市交通治理最核心的问题之一是如何缓解交通拥堵。利用人工智能算法调节交通信号灯是这两年各大互联网和IT企业开始尝试缓解拥堵问题的一种策略，并纷纷在一线城市建设试点，最终也取得了不错的效果。通过AI算法对路口运行效率进行实时监测和展示，从而起到优化信号灯配时作用，主要针对两种现象，一是路口运行失衡，二是出口溢出。当一个交叉口某个方向非常拥堵，而其他方面运行顺畅，则称之为路口失衡。这种情况可以适当增加拥堵方向的信号配时，减少顺畅方向的配时来缓解路口的拥堵。对于严重失衡的路口，系统会发出报

  732天前 人工智能 交通领域 0

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  「数学菜鸡」ChatGPT很懂人类喜好！在线生成随机数，竟是宇宙终极答案

  ChatGPT可能是一位废话艺术家、错误信息的传播者，但它不是「数学家」！近日，一位Meta的数据科学家ColinFraser发现，ChatGPT并不能生成真正的随机数，而更像是「人类的随机数」。通过实验，Fraser得出的结论是：「ChatGPT非常喜欢数字42和7。」网友表示，意味着人类非常喜欢这些数字。ChatGPT也爱「宇宙终极答案」在他的测试中，Fraser输入的prompt如下：「Pickarandomnumberbetween1and100.Justreturnthe

  732天前 ChatGPT 数学 0

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  纽约将在4月实施新的人工智能雇佣法

  在纽约市有员工的公司还有四个月时间来适应第144号地方法律，这是全美第一部规范人工智能在招聘中使用的法律。该法律于1月1日生效，但该市将执法推迟至4月15日。144当地法律规定了使用自动就业决策工具（AEDT）的限制，这些工具用来帮助公司进行候选人评估，并协助他们决定聘用谁。该法律直接针对人工智能和人工智能辅助的招聘，并要求AEDT用户由认证审计员进行“偏见审计”，以查看每个工作类别的种族/族裔和性别选择率。根据法律，专业术语“自动就业决策工具”是指“源自机器学习、统计建模、数据分析或人工智能的任何计算过

  732天前 人工智能 机器学习 工具 0

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  浏览器增强版ChatGPT无敌了？超强插件Monica，能聊能写效率Max

  提起Monica，你会想到什么？是老友记里的主角之一Monica·Geller，一个热心肠的女主人形象；还是心跳文学部里的疯疯癫癫的Monika？或者，最近爆火的Chrome插件——Monica。它的功能实在是太强大了，用完一次保你爱不释手。毕竟，搭载了ChatGPT的网页助手，能是俗物吗？Monica功能大赏首先明确一点，Monica是ChatGPT在网页上的应用，换句话说，Monica就是靠着ChatGPTAPI的强大功能才厉害。而仔细看看Chrome商店中的介绍，我们就会发现Monica真的是无所不

  732天前 插件 Chrome 0

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  得益于OpenAI技术，微软必应的搜索流量超过谷歌

  3月23日消息，外媒报道称，分析公司Similarweb的数据显示，在整合了OpenAI的技术后，微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。​​​​截至3月20日的数据显示，自微软2月7日推出其人工智能版本以来，必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%，而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生成式人工智能主导地位的快速竞赛中取得领先地位的一个早期迹象，这要归功于ChatGPT背后的技术。微软在OpenAI上进行了大量投资。几十年来，谷歌一直是在线搜索市场的主导

  732天前 人工智能 OpenAI 微软必应 0

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  机器学习、深度学习、神经网络之间的区别

  机器学习、深度学习和神经网络是您在人工智能领域会听到的一些最常见的技术术语。如果您不专注于构建AI系统，可能会感到困惑，因为这些术语经常互换使用。在本文中，我将介绍机器学习、深度学习和神经网络之间的区别，以及它们之间的关系。让我们从定义这些术语开始。什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个子领域，专注于算法和统计模型的开发，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。机器学习主要分为三种类型：1.监督学习：为计算机提供标记数据(已经分类或分类的数据)并学习根据该数据进行预测。例如，可以通过为

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  特斯拉自动驾驶算法和模型解读

  特斯拉是一个典型的AI公司，过去一年训练了75000个神经网络，意味着每8分钟就要出一个新的模型，共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。01感知OccupancyNetwork特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是OccupancyNetwork(占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupancygrid不会陌生，occupancy表示空间中每个3D体素（voxel）是否被占据，可以是0/1二元表示，也可以是[0,1]之间的一个概率值

  732天前 算法 自动驾驶 0

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  一文浅析自动驾驶多传感器融合

  智能网联汽车，与自动驾驶有什么关系？自动驾驶核心在于车，那智能网联系统又是什么呢？智能网联的载体也是车，但核心是需要连接的网络。一个是汽车内部的传感器和智能控制系统构成的一张网络，另一个是所有汽车连接、共享的网络。网联就是将一台车置身到一张大的网络之中，去交换重要的信息，比如位置、路线、速度等信息。智能网联系统的发展目标就是通过汽车内部传感器和控制系统的设计优化能够改善汽车的安全性和舒适性，使汽车更加人性化，当然终极目标是在实现无人驾驶。自动驾驶汽车三大核心辅助系统：环境感知系统、决策与规划系统和控制与执

  732天前 技术 自动驾驶 0

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  sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading

  标签传播算法是一种半监督机器学习算法，它将标签分配给以前未标记的数据点。要在机器学习中使用这种算法，只有一小部分示例具有标签或分类。在算法的建模、拟合和预测过程中，这些标签被传播到未标记的数据点。LabelPropagationLabelPropagation是一种在图中查找社区的快速算法。它只使用网络结构作为指导来检测这些连接，不需要预定义的目标函数或关于群体的先验信息。标签传播通过在网络中传播标签并基于标签传播过程形成连接来实现。接近的标签通常会被赋予相同的标签。单个标签可以在密集连接的节点组中占主导

  732天前 算法 机器学习 标签传播 0