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  2022中国智能网联汽车算法挑战赛（CIAC）报名火热进行中

  自2022年9月30日正式启动报名以来，开发者积极参与本次中国智能网联汽车算法挑战赛，截至2022年10月11日，报名队伍规模已达100+支，来自40余所高校队伍报名参加，包括中国科学院大学、北京理工大学、北京航空航天大学、复旦大学、同济大学、华中科技大学、天津大学、天津师范大学、西安电子科技大学、东北大学、长安大学、江苏大学等国内知名高校；此外，来自10余个企业团队也报名参加了本次算法挑战赛，包括长城控股集团、上海帆一尚行科技、中国移动通信研究院、中国电信等知名企业。当前算法挑战赛仍在报名阶段，预选赛即

  718天前 算法挑战赛 中国智能网联汽车 CIAC 0

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  谷歌PaLM模型也被外行宣布觉醒了？业内人：理性测试只比GPT好3%

  「通用人工智能」现在几乎已经成了2020年代的「水变油」科技，差不多每半个月都会有人宣布发现/确信某个大模型的表现是已经觉醒了人性、AI「活过来」了。最近此类消息闹得最凶的是谷歌。广为人知的是前研究员BlakeLemoine说大语言模型LaMDA「活了」，这位老哥不出所料地进入了被离职流程。其实几乎与之同时的，还有《大西洋月刊》的谷歌准软文在说，另一个新款大语言模型PaLM也成了「真正的通用人工智能」（Itisatrueartificialgeneralintelligence）。《大

  718天前 模型 0

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  轨迹预测的视觉方法综述

  最近一个综述论文“Trajectory-PredictionWithVision:ASurvey”，来自现代和安波福的公司Motional；不过它参考了牛津大学的综述文章“Vision-basedIntentionandTrajectoryPredictioninAutonomousVehicles:ASurvey”。预测任务基本分为两部分：1）意图，这是一项分类任务，为智体预先设计一组意图类；通常将其视为一个监督学习问题，需要标注智体可能的分类意图；2）轨迹，需要预测智体在后面未来帧中的一组可能位置，称

  718天前 智能 视觉 0

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  生成式AI将给金融行业带来哪些颠覆性创新？

  麦肯锡在不久前发布的《今日科技重塑明日金融：影响全球金融业未来格局的七大科技》中指出，金融科技有四大趋势尤其值得关注：技术日趋成熟，应用深入渗透，从试点走向规模化应用；新兴技术涌现，拓宽技术内涵，为金融领域注入新的活力；多元技术叠加发挥乘数效应，为金融注入创新动能；隐私保护觉醒，信息安全增值，成为金融科技新的增长点。基于四大趋势，麦肯锡将人工智能、云计算、元宇宙与全面虚拟技术、区块链与Web3.0、下一代通信、下一代集成开发和信任架构与数字身份这七项技术列为重塑金融业未来格局的新技术。今年年初发布的《20

  718天前 技术 大会 0

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  人工智能与物联网的融合：智慧城市如何改变城市生活

  人工智能和物联网技术的结合正在彻底改变我们在智慧城市中的生活和工作方式，使城市运行更加高效、可持续和宜居。来自多个设备的实时数据分析正在简化决策和管理任务，优化资源利用并改善公共安全。智慧城市概念使用技术来改善生活质量，包括交通、固体废物管理、污染减少、可持续社区、灌溉、公共安全、交通管理和医疗保健等。如今，包括新加坡、阿姆斯特丹、巴塞罗那和迪拜等在内的城市正在利用人工智能和物联网技术的优势来改变城市生活。人工智能(AI)和物联网(IoT)技术正在一起使用以发挥彼此的优势。传感器、计算机、车辆、智能手机、

  718天前 人工智能 物联网 0

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  BLOOM可以为人工智能研究创造一种新的文化，但挑战依然存在

  ​译者|李睿审校|孙淑娟BigScience研究项目日前发布了一个大型语言模型BLOOM，乍一看，它看起来像是复制OpenAI的GPT-3的又一次尝试。但BLOOM与其他大型自然语言模型(LLM)的不同之处在于，它在研究、开发、培训和发布机器学习模型方面所做的努力。近年来，大型科技公司将大型自然语言模型(LLM)就像严守商业机密一样隐藏起来，而BigScience团队从项目一开始就把透明与开放放在了BLOOM的中心。其结果是一个大型语言模型，可以供研究和学习，并可供所有人使用。BLOOM所

  718天前 人工智能 语言模型 BLOOM 0

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  T 前线 | 专访作业帮首席AI架构师王岩：AI的普惠性在于思路创新

  嘉宾|王岩作者|云昭栏目介绍：“T前线”是51CTO内容中心专为技术人物开设的深度访谈栏目之一，通过邀请技术界内的业务负责人、资深架构师、资深技术专家等对当下的技术热点、技术实践和技术趋势进行深度的解读和洞察，推动前沿科技的传播与发展。​人工智能被称为第四次工业革命，被社会各界寄予了无穷大的期望。它在改善人们生活的同时，提高了整个社会的运行效率。近年以来的大模型、多模态也再一次助推了相关研究的火热。​而在聚光灯下，可能大家更多看到的是，业内正在将AI推向极致的一面，却往往忽略了它“水利万物”的另外

  718天前 人工智能 作业帮 T前线 0

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  AI绘画新思路：国产开源50亿参数新模型，合成可控性、质量实现飞跃

  论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像，但可控性有限。可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如100个图像，每个有8个表征，产生大约100^8种组合）。类似的概念在语言和场景理解领域得到了探索，其中的组合性被称为组合泛化，即

  718天前 绘画 AI 0

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  基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络？

  论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.15508代码地址：https://github.com/squareRoot3/Rethinking-Anomaly-Detection面向结构化图数据的异常检测：背景与挑战异常检测是数据挖掘的经典任务之一。分析异常数据有助于企业或用户理解其背后的形成机制，从而做出相应决策，避免损失。随着网络发展，面向结构化数据的异常检测，即图异常检测，受到越来越多关注。图异常检测具体可定义为：寻找图上的少部分对象（节点、边、子图等），它们与其余大多数对象

  718天前 数据 结构 0

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  人工智能需遵循哪些道德原则

  随着数据科学变得越来越复杂，消费者渐渐要求更个性化的客户体验，人工智能是帮助企业更好地了解客户和受众的工具。但是，即使人工智能拥有世界上所有的潜力，如果我们无法弄清楚如何解决仍然存在的道德挑战，那么这种全部潜力可能永远无法实现。随着这项技术的发展，所有寻求实施人工智能战略的领导者都应该牢记一个问题，就是如何在合乎道德和负责任的情况下在企业内最大限度地利用人工智能。为了实施和扩展能够带来正投资回报的AI功能，同时最大限度地降低风险、减少偏见并推动AI实现价值，企业应遵循以下四项原则：1.了解目标、目的和风险

  718天前 人工智能 数据科学 风险 0