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英伟达AI芯片升级与自动驾驶新平台发布

黄仁勋还发布了英伟达在自动驾驶领域的雄心勃勃的项目Alpamayo,这是一个开源的AI模型与仿真平台,使车辆能够像人类一样推理复杂的驾驶场景。xAI的Grok近期在X平台上推出了一项“编辑图像”工具,允许任何用户即时修改他人的照片,而无需原发布者的同意或通知,这引发了大量的非自愿性图片编辑。用户普遍提示Grok“给这个女孩穿上比基尼”、“脱掉衣服”或“脱掉裙子”,该机器人通常会照做,即使是包含未成

#人工智能#自动驾驶#机器学习
英伟达AI芯片升级与自动驾驶新平台发布

黄仁勋还发布了英伟达在自动驾驶领域的雄心勃勃的项目Alpamayo,这是一个开源的AI模型与仿真平台,使车辆能够像人类一样推理复杂的驾驶场景。xAI的Grok近期在X平台上推出了一项“编辑图像”工具,允许任何用户即时修改他人的照片,而无需原发布者的同意或通知,这引发了大量的非自愿性图片编辑。用户普遍提示Grok“给这个女孩穿上比基尼”、“脱掉衣服”或“脱掉裙子”,该机器人通常会照做,即使是包含未成

#人工智能#自动驾驶#机器学习
Jetson T4000与JetPack 7.1加速边缘AI推理

借助由 JetPack 7.1 驱动的 Jetson T4000,某机构将 Blackwell 级 AI、实时推理和先进的多媒体能力扩展到了更广泛的边缘和机器人应用中。从 LLM、语音和 VLA 工作负载的强劲性能提升,到 TensorRT Edge-LLM 和统一 Video Codec SDK 的引入,T4000 在性能、效率和软件成熟度之间实现了平衡。Jetson T4000 使开发者能够在

#人工智能#边缘计算#机器人
Jetson T4000与JetPack 7.1加速边缘AI推理

借助由 JetPack 7.1 驱动的 Jetson T4000,某机构将 Blackwell 级 AI、实时推理和先进的多媒体能力扩展到了更广泛的边缘和机器人应用中。从 LLM、语音和 VLA 工作负载的强劲性能提升,到 TensorRT Edge-LLM 和统一 Video Codec SDK 的引入,T4000 在性能、效率和软件成熟度之间实现了平衡。Jetson T4000 使开发者能够在

#人工智能#边缘计算#机器人
AI重塑气候风险预警:从预测到影响

传统的早期预警系统难以解释这些复杂的相互作用,通常狭隘地关注预测灾害本身,而非其更广泛的影响。展望未来,下一个前沿是将能够无缝集成气象、地理空间和社会经济数据的多灾害、多尺度基础模型,与基于物理的模型相结合,形成有望提供更好可解释性和科学一致性的混合方法。与对未来灾害预警的看法一致,早期预警系统的未来必须拥抱模块化和互联性。通过共同努力,可以帮助人工智能赋能的早期预警系统不仅减轻风险,而且为全球有

#人工智能#AI#机器学习 +1
哥大与某机构共推AI技术新 fellowship 与科研项目

虽然这些技术对顶层准确率的影响通常可以忽略不计,但调整后的模型与其派生出的全精度模型在输出上表现出细微的差异。我们提出了一种新的攻击,称为对抗性偏差攻击(ADA),该攻击通过在输入数据中添加对抗性噪声,最大化原始模型和边缘模型之间的输出差异,从而利用模型量化、压缩和剪枝中的差异。这类研究在对话系统、虚拟化身和机器人中尤其有用,因为共情行为可以鼓励用户更喜欢说话者,认为说话者更聪明,真正采纳说话者的

#人工智能#机器学习#自然语言处理 +2
哥大与某机构共推AI技术新 fellowship 与科研项目

虽然这些技术对顶层准确率的影响通常可以忽略不计,但调整后的模型与其派生出的全精度模型在输出上表现出细微的差异。我们提出了一种新的攻击,称为对抗性偏差攻击(ADA),该攻击通过在输入数据中添加对抗性噪声,最大化原始模型和边缘模型之间的输出差异,从而利用模型量化、压缩和剪枝中的差异。这类研究在对话系统、虚拟化身和机器人中尤其有用,因为共情行为可以鼓励用户更喜欢说话者,认为说话者更聪明,真正采纳说话者的

#人工智能#机器学习#自然语言处理 +2
UCLA与某机构公布AI研究资助及奖学金名单

这些奖学金为UCLA萨缪利学院选定的博士生提供最多两个学年的资助,以支持他们开展独立的研究项目。某机构与UCLA于2021年10月启动了该科学中心,并同步向UCLA全校教师征集研究提案,以及某机构奖学金的提名。该中心的顾问组从55份提交的提案中选出了。受赠研究奖项的获得者将获得资金,用于人工智能和机器学习的探索性项目。该UCLA科学中心由某机构资助,并设立于UCLA萨缪利工程学院,旨在促进学术研究

#人工智能#机器学习#AIGC +1
实时无效机器人广告点击检测技术

我们将购买点击视为人类点击分布的代表,并将FPR定义为被算法无效化的购买点击的比例。这两种点击都被标记为人类点击;我们还描述了我们的系统设计,该设计支持持续的离线再训练和大规模的实时推理,并分享了从部署SLIDR中学到的重要经验,包括使用防护措施防止异常模型更新,以及用于减轻或纠正故障模型决策的灾难恢复机制。我们还开发了灾难恢复机制,例如在观察到指标急剧偏差时快速回滚到先前稳定的模型,以及一个回放

#机器人#深度学习#AIGC +1
南非区域Bedrock全球跨区域推理技术详解

使用Amazon Bedrock构建AI应用时,吞吐量挑战可能影响应用的可扩展性。af-south-1区域的全球跨区域推理功能改变了这一现状。您现在可以从开普敦区域调用模型,同时Amazon Bedrock会自动将请求路由到具有可用容量的区域。您的应用获得一致的响应时间,用户获得可靠的体验,而您的CloudWatch和CloudTrail日志仍集中存储在af-south-1区域。

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