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自动驾驶传感器融合面临的三大挑战
问道。"SoC提供了很多机会来整合系统，使其更小、更省电、更高性能，所以有所有这些选择。但如果你从未设计过SoC,这意味着你必须建立起真正了解SoC设计或架构的团队。当然，你可以与服务公司合作构建芯片...
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Nightshade:艺术家全新反击工具，可用损坏训练数据“毒害”AI模型
de的数据毒害技术难以防御，因为它需要AI模型开发人员清除包含被毒害像素的任何图像，而这些像素是经过设计的，对人眼来说并不明显，甚至可能连软件数据抓取工具也难以检测到。 已经被摄入到AI训练数据集中的...
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外媒：英伟达正设计基于Arm架构的PC芯片 最早于2025年开售
据主导地位。现在，它正在个人电脑领域向英特尔发起新的挑战。 据知情人士透露，英伟达正悄悄利用英国芯片设计公司Arm的技术，设计可运行微软Windows操作系统的中央处理器（CPU）。这些芯片将在个人电...
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对人工智能发展至关重要的四种非人工智能技术
量用于数据服务器以进行人工智能训练。 半导体的结构修改可以提高人工智能驱动电路的数据使用效率。半导体设计的变化可以提高人工智能内存存储系统的数据移动速度。除了增加功率之外，存储系统也可以变得更加高效。...
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从基础到实践，回顾 Elasticsearch 向量检索发展史
知。 2. 初步尝试：简单向量检索的引入 Elasticsearch 最初并未专门针对向量检索进行设计。然而，随着机器学习和人工智能的兴起，对于高维向量空间的查询需求逐渐增长。 在 Elastics...
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NVIDIA发布AI系统Eureka：支持机器人编程
，远比人类通过编程训练约可快上80%，并且能让机器手臂执行效率提升50%。 在Eureka解决方案的设计中，人工智能训练方式会在过程中进行执行结果评估，让机器手臂能以更快效率完成训练，并且做出更正确执...
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2023年人工智能的六大预测
建全新的东西。 “但生成式人工智能模型不仅仅擅长像DALL-E那样创建数字图像。其被用来发现用于电池设计、碳捕获和其他创新负载的新材料。Krause预测，生成模型将在2023年达到新的高度。例如，例如...
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一文读懂全新深度学习库Rust Burn
适应多种用户需求的通用框架，包括研究人员、机器学习工程师和底层软件工程师。 Rust Burn的关键设计原则包括灵活性、高性能和易用性。 灵活性：能够快速实现前沿研究想法，并进行实验。 高性能：通过...
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英伟达推出 AI 系统 Eureka，可令机器人执行转笔传球等复杂工作
andkumar 认为，过去 10 年以来“强化式学习”虽然有所进展，但仍存在不少挑战，例如“奖赏设计”等环节，现在还停留在“试错”阶段。而目前英伟达公布的 Eureka，则是为执行困难的任务而设...
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百度大模型加持，元宇宙竟然还能「卷」出新玩法！AI一键作画、智能NPC秒回
小希都不在话下—— 「这取决于许多因素，包括科技进步的速度、资金投入、人类的生存环境和生命支持系统的设计等。有科学家表示，未来人类最远或能到达距离地球100光年的系外行星。」 走到街区的三面画墙之前...