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啥时候发1000星琼？Ti12中国战队晋级胜者组，崩铁Buff它真有用
都说“希望越大失望越大”，但当你不抱希望时，后面发生的事就有很大概率都是惊喜了。今年参加Ti12国际邀请赛的两支中国Dota2队伍，就是在这种情况下取得了阶段性的胜利，并再度建立起了CN刀斯林们的信心...
游戏资讯 2023-10-19 02:44:12 -
萤石网络发布家用及商用清洁机器人布局具身智能
10月16日，萤石网络在2023清洁机器人新品发布会上发布了两款采用具身智能理念研发的清洁服务机器人新品。在杭州举行“智无感 净无忧——2023清洁机器人新品发布会”，带来了两款采用具身智能理念研发的清洁服务机器人新品...
互联网 2023-10-19 02:42:20 -
韩网爆料S13训练赛：WBG输给了TW！LNG和北美战队五五开
S13世界赛入围赛的比赛结束后，即将迎来更加激烈的瑞士轮，LPL四支参赛战队也将在瑞士轮阶段展现出自己的实力。最近韩网收集整理了关于目前S13世界赛各种训练赛的小道消息，一起来看看具体的爆料是什么吧！韩网的消息如下，首先是PSG表示训练赛中最难打的对手是DK，Maple也透露没有跟T1、GEN打过训练赛，DK在训练赛中很强...
游戏资讯 2023-10-19 02:41:07 -
韩网曝S13训练赛近况，LPL战队状态堪忧，WBG输给外卡淘汰队伍！
随着S13入围赛阶段的全部比赛结束，2023英雄联盟全球总决赛的大幕即将正式拉开，而备受瞩目的LPL四支战队即将在10月19日打响的瑞士轮的比赛登台亮相。相比往年不同的是，今年LPL队伍反常的没有太多训练赛消息泄露出来，这难免让观众对四支LPL战队的近期状态感到担忧。而在近日由韩网粉丝整理统计的S13各战队训练赛消息吸引了网友的热议，其中也包含了不少LPL队伍训练赛的零散信息。由于今年需要备战亚运会英雄联盟项目的关系，LPL出征队伍里有不少选手受到影响，比如Bin、Knight这些参加亚运会的选手大量时间用来练习13.12，而在S赛开打前才能够有机会归队在世界赛版本下进行训练。由于在世界赛版本练习时间还比较短，难免会有观众担心会对世界赛队伍的状态造成影响。而从韩网整理的一些近期世界赛选手、教练接受采访透露了训练赛信息来看，似乎LPL几支队伍的状态确实不太理想。比如GAM战队分析师就曾透露过“听说DK宁愿打JDG”的信息，从这个言论不难看出，JDG似乎训练赛表现出的实力不如预期。除此之外，GAM这支这位入围赛成功突围的战队分析师还爆料，已经被淘汰的VCS二号种子TW曾经在训练赛赢过WBG。甚至就连被公认为四大赛区里最弱的LCS，训练赛面对LPL也是势均力敌的情况。根据LCS官方油管视频给出的信息，某支匿名的LCS战队在和LNG的训练赛打成了3比3，而在和GEN打训练赛战绩却是惨淡的0-6。从这个训练赛的内幕消息来看，LNG的状态也不是很好，毕竟LCS赛区的几支战队在这次瑞士轮算得上是比较弱的一档。从韩网整理的近期关于LPL队伍的训练赛信息可以看出，这次S13因为赛制的更改加上版本、训练时间等外界因素的影响，在最近几支队伍的状态其实比较差。瑞士轮即将拉开大幕，再次也希望四支LPL队伍能尽快调整好状态，能尽快适应版本吧。网友们怎么看这件事呢？欢迎在下方评论区留言，分享自己的看法。 ...
游戏资讯 2023-10-19 02:39:52 -
knight采访放话：JDG今年S赛夺冠，就是历史第2战队！仅次于SKT
S13世界赛即将开赛，最近对于各大战队选手的采访也越来越多。这几天Knight也接受了外媒的采访，在采访中knight放话如果JDG夺冠，将成为历史第二战队，仅次于SKT...
游戏资讯 2023-10-19 02:27:17 -
T1战队三人合同将到期，Zeus首次成自由人；训练赛LPL被欧美看衰
沉寂多日，英雄联盟S13世界赛瑞士轮阶段的赛程即将拉开大幕。关于选手、战队的话题讨论随之陡然增加，T1战队的选手们则已经把这次的世界赛，视作五人组参加的最后一场国际大赛； 与此同时，经过连日来训练赛的不断接触，LEC和LCK赛区决出了各自的“训练赛战神”。只是在欧美选手的评价中，LPL队伍的处境似乎相当不妙....
游戏资讯 2023-10-19 02:19:51 -
不谈四强了！左手：JDG如能夺冠，就是仅次于SKT的历史第二战队！
随着入围赛以及瑞士轮抽签的结束，本届世界赛即将进入更为紧张刺激，且更加相当公平的“瑞士轮阶段”。全新的赛制，也可以有效地避免以往大家经常吐槽的，所谓的上上签或者下下签的情况...
游戏资讯 2023-10-19 02:18:03 -
百度李震宇：大模型将走向多模态，塑造完全自动驾驶的汽车机器人
雷递网 乐天 10月17日百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏昨日在百度世界大会上表示：“未来的AI原生应用一定是多模态的，在信息世界之外，一定会重构物理世界，自动驾驶就是视觉大模型重构物理世界的一个典型应用。大模型会让百度的自动驾驶能力超越经验系统，更聪明地处理复杂场景，实现更广泛的时空覆盖。”在当天下午的百度世界大会2023“大模型‘重构’智能汽车”论坛上，百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇表示：大模型的“智能涌现”带来理解、生成、推理、记忆等核心能力的突破，让汽车具有EQ和IQ，将重构智能汽车业态。未来的大模型还将走向多模态，塑造出完全自动驾驶的汽车机器人。萝卜快跑将越来越接近商业化盈利在智舱方面，语言大模型的上车，让人和车交互方式会从“命令式”升级到“对话式”，推动人车关系升级为人和虚拟人的关系。大模型将重构人车交互方式，让交互更加自然。以文心大模型为基础，百度Apollo为汽车座舱打造了专属大模型技术底座。人和车的交互不再需要复杂的按键操作，用语音就能操控，即便是七嘴八舌、多人指令、声音交织、连续对话的情况下，智能座舱也能理解每个人不同的需求，同时满足。目前，百度Apollo智舱大模型加持的产品将在极越01、凯迪拉克、别克、吉利银河等品牌车型中实现量产搭载。在智驾方面，通过Transformer和BEV等新技术彻底重构自动驾驶技术栈，感知能力获得代际感提升，加速纯视觉方案的成熟和普及。百度称，百度Apollo纯视觉高阶智驾方案可应用于高速、城市、泊车等全域场景，将在今年第四季度实现量产，这是国内首个纯视觉方案在城市场景落地。去掉激光雷达让整车成本更低，提升了市场竞争力。大模型还将走向多模态，重构物理世界，自动驾驶就是大模型重构物理世界的一个典型代表。大模型让自动驾驶超越经验系统，更聪明地处理复杂场景，实现更广泛的时空覆盖，塑造出完全自动驾驶的汽车机器人。百度称，百度自动驾驶出行服务平台萝卜快跑，已经是全球最大的自动驾驶出行服务商，累计提供了超过400万次服务。随着运营规模的不断扩大、技术水平的不断提升，成本更低的自动驾驶车辆的规模化部署，萝卜快跑将越来越接近商业化盈利。李震宇表示，百度在人工智能、深度学习等领域投入超过十年，在智能汽车领域也探索了十年，十年日拱一卒的技术积累、实践是百度Apollo信心和底气的来源。大模型让全无人自动驾驶真正落地，汽车智能化的浪潮也将快速到来。大模型“重构”智能汽车的三条关键路径近年来，智能驾驶在用户整体购车因素的占比快速上升，在“选购前最重视因素”占比从1.2%突破到30%，成为用户购车核心决策因素。智能汽车市场正处在规模化量产前夕，智能汽车底层智能化技术也在发生重构，让AI原生出行时代更快到来。李震宇认为，大模型对智能汽车行业的重构主要体现在三个方面。语言大模型上车，人车交互方式会从“命令式”升级到“对话式”；通过Transformer和BEV等新技术彻底重构自动驾驶技术栈，感知能力获得代际感提升，加速纯视觉方案的成熟和普及；未来的大模型还将走向多模态，塑造出完全自动驾驶的汽车机器人。会上还发布了多款智驾和舱驾融合产品。百度Apollo量产的Apollo Highway Driving Pro进一步演进，发布了新一代Apollo City Driving，使得使用场景从封闭道路升级到城市开放道路，功能场景无限接近全域。百度称，纯视觉城市领航高阶智驾产品Apollo City Driving Max将于2023年第四季度量产落地。与此同时，百度Apollo还行业首发了Apollo Robo-Cabin舱驾一体软芯融合智算平台，它是中国首个能够完成甚至是全球首个真正意义上在单SOC上实现了舱驾融合运行的平台。活动现场，百度Apollo与航盛签署战略合作，宣布将共同基于高通平台打造新一代舱驾融合产品。雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。 ...
智能设备 2023-10-19 02:14:57 -
AI机器人上岗粘假睫毛：1小时搞定，收费90美元
6月12日消息，随着人工智能技术的发展，美容美发公司开始使用计算机视觉机器人为客户粘假睫毛、做美甲，比人类技师更快更安全，价格也更低。以下为翻译内容：在过去的八年时间里，阿什利·戴维斯(Ashley Davis)每隔两周就要花上150美元给自己接假睫毛...
业界动态 2023-06-13 11:00:16 -
Instagram被曝将引入AI聊天机器人拥有30种人物性格
6月7日消息，Meta正在加速采用生成式人工智能技术，并将其整合到包括广告在内的各种平台上。现在，该公司正在Instagram上测试一项新功能...
互联网 2023-06-07 07:40:29 -
日本：敞开训练AI不用管版权，LeCun：机器学习天堂
西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI大模型狂潮下，日本政府坐不住了。直接宣布：不会对训练AI所使用的数据实施版权保护。这也就意味着，训练AI可以使用任何数据。不管是非营利还是商业目的，不论是否是复制以外的行为，只要你能搞得到，你就可以用，甚至从非法网站获得的数据也可以用。连Yann LeCun看到消息后都发文表示：日本已经成为了机器学习的天堂。确实，不少日本学术界和商界人士那是敲锣打鼓。毕竟想要在全球大模型舞台上分得一杯羹，数据本就是一大关键要素。但这引起了动漫和艺术创作者的担忧。早在四个月前，日本参议院议员、职业漫画家赤松健在YouTube上发布了一个讲用AI进行图像生成的视频，就有提到过侵权问题，以及漫画师的担忧。在那时，就有日本画友认为：希望能开发出超越“Novel AI”的AI插图服务。当然，这个AI服务的训练数据集中不能使用未经授权的转载图片。但现在，对训练AI所使用的数据集的版权限制已放开。用无视版权的方式“弯道超车”其实，日本并不是第一次在版权保护上有所松懈。日本曾经因为过于严苛的版权保护，导致版权转让极为不便，需要遵循诸多条条框框，盗版问题也很严重。之后，日本在2019年修正了版权保护制度。即便如此，这次日本被爆在训练AI方面的大尺度政策，还是令人惊讶。Technomancers.ai报道称：似乎日本认为版权问题，尤其是与动漫和其它视觉媒体相关的版权问题，阻碍了该国在人工智能技术方面的进展。作为回应，日本决定全力以赴，选择无版权的方式来保持竞争力。尽管日本目前是世界第三大经济体，但自1990年代以来，日本的经济增长一直缓慢。此时，若人工智能可以得到有效发展，就有可能在短时间内将日本的GDP提高50%或者更多。对于日本来说，这是一个令人兴奋的前景。日本还试图把手伸向西方国家的数据库，这也是日本发展人工智能的关键。相较而言，日本的日语训练数据量明显少于西方可用的英语数据资源。日本拥有很受欢迎动漫等文化内容。在这点上，日本的立场似乎很明确：如果西方利用日本文化来训练AI，那么西方文化资源也应该可供日本训练AI。AI监管辩论还在继续TB级别的训练数据是维系大模型进化的一大核心要素。毕竟可用的高质量训练数据越多，AI 模型就越好。而关于大模型训练数据不透明等问题一直是大家讨论的热点。大模型的野蛮生长势必要带来人们对其安全合规的考量，侵权问题就是需要监管的问题之一。而此次日本这一举动也为监管辩论增添了转折。针对版权问题，美国版权局（USCO）在三月份也发布了新规。但并不是对版权进行保护，而是称：人工智能（AI）自动生成的作品不受版权法保护。因为，和人工参与创作的Photoshop作品不同，通过Midjourney、Stability AI、ChatGPT等平台生成的作品完全由AI自动完成，而且训练的数据是基于人类创作的作品，因此不受版权法保护。对此，你怎么看？参考链接：[1]https://technomancers...
智能设备 2023-06-03 10:08:55 -
奇富科技机器人团队语音论文入选INTERSPEECH2023
6月1日消息，近日，奇富科技机器人团队论文《Eden-TTS：一种简单高效的非自回归“端到端可微分”神经网络的语音合成架构》（Eden-TTS: A Simple and Efficient Parallel Text-to-speech Architecture with Collaborative Duration-alignment Learning）被全球语音与声学顶级会议INTERSPEECH 2023接收。据悉，INTERSPEECH是由国际语音通讯协会（International Speech Communication Association, ISCA）创办的语音信号处理领域顶级旗舰国际会议，是全球最大的综合性语音信号处理盛会，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。奇富科技的论文研究成果为需要文本转语音的应用场景提供了创新的解决方案，提出了一种端到端可微的非自回归神经网络语音合成模型架构。基于文本音素时长与alignment的密切关系，论文提出了一种简单高效的alignment学习方式：首先采用一种新的energy-modulated注意力机制得到guided alignment，然后利用guided alignment计算音素的时长信息，最后通过音素的时长信息构建monotonic alignment。本方法无需外部的alignment信息，无需引入额外的alignment损失函数。对业务提效而言，这种端到端可微的方法使得各个模块可以方便地替换为各种类型的神经网络模块，从而具有良好的扩展性和稳定性。相比于主流的自回归模型，推理速度提升了10倍以上，能够满足实时语音合成的需求。根据进行的多人MOS评测，该方法的MOS分值达到了4.32分（满分为5分），合成语音的自然流畅程度接近于目前最优的自回归模型，显著优于同类型的非自回归模型。此外，与同类型方法相比，该方法可以节约50%以上的训练时间，显著提升模型训练效率。奇富科技在对话机器人领域一直坚持投入、坚持自研。就在两个月前，奇富科技另一篇音频论文《基于多粒度Transformer的多模态情绪识别》（Multilevel Transformer for Multimodal Emotion Recognition）被第48届IEEE声学、语音与信号处理国际会议(IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023)接收。“我们很高兴在理解用户、优化表达方面取得了关键性的成果。随着奇富GPT对于公司各业务层的重构，我们已经极大提升了对于用户在文本上的理解能力，从语音到文本，再从文本回到语音，更好的识别是为了更好的表达和输出，我们将持续投入，用前沿技术重塑用户体验。”奇富科技首席算法科学家费浩峻表示。（一橙） ...
业界动态 2023-06-01 12:40:34
