人工智能火爆了天，但可惜的是。服务要么人家不让用，要么被墙了，要么被阉割。新时代的打工人，非常纠结。当你忙着各种内测，忙着各种捣鼓账号的时候，开源届的AI，也已经相当

译者|崔皓审校|孙淑娟开篇AIGC行业最大的两个竞争对手：ChatGPTvsGoogleBard!本文介绍这两个人工智能引擎之间的技术差异。截至目前GoogleBard和ChatGPT之间最大的

AI领域，重心已从学术界转移到了产业界，并且失衡还在继续。Science在最新一期正刊上发了一篇文章，整理了近几年AI领域的相关数据，结果也是一目了然：AI竞赛，学术界输了。S

5月18日，联想携手英特尔首次对外展示了位于重庆的两个车联网明星项目：国内首个商业化L4 I4级车路协同自动驾驶智慧物流配送系统——重庆两路寸滩保税港区；以及我国西

量子计算机在理论上可以解决经典计算机几十亿年都无法解决的问题，但前提是它们必须拥有足够多的量子比特。近日，来自西蒙弗雷泽大学的研究者在单个芯片上制造出了超

过去短短不到一年里，ChatGPT、GPT-4的相继面世，不断刷新人们对AI的认知。新技术带来变革，也引发了外界对AI是否会取代人的讨论，OpenAI首席执行官SamAltman也公开表示，

对人类来说，理解一张图的信息，不过是一件微不足道的小事，人类几乎不用思考，就能随口说出图片的含义。就像下图，手机插入的充电器多少有点不合适。人类一眼就能看出问题

长期以来，数据标记一直是许多机器学习和人工智能计划的关键组成部分。近年来，随着该过程对众多项目的成功变得越来越重要，对准确可靠的数据标记的需求急剧上升。但究

传统监控摄像头系统如今面临的问题是，它们通常只是被动地使用，也就是说，人们对观看视频图像的看法并不一致，而且往往是在安全、安保或质量相关事件发生之后。在制造行

边缘需要多少计算能力？对于处于边缘人工智能来说，多少内存和存储空间才足够？随着人工智能为需要更多更快处理、存储和内存的创新应用打开大门，最低要求也在不断增长。

要点：“互联网之父”、谷歌“互联网布道者”VintCerf警告企业高管，不要因为ChatGPT“真的很酷”就急于投资对话式人工智能。他表示，这项技术还不够先进，无法进行短期

​ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（PretrainedFoundationModels,PFM）被认为是

当前主流语义分割算法本质上是基于softmax分类器的判别式分类模型，直接对p(class|pixelfeature)进行建模，而完全忽略了潜在的像素数据分布，即p(class|pixelfeature)

强化学习（RL）可以让机器人通过反复试错进行交互，进而学会复杂行为，并随着时间的推移变得越来越好。之前谷歌的一些工作探索了RL如何使机器人掌握复杂的技能，例如抓取、

安防行业作为人工智能早具有市场空间的行业，对人工智能的发展有着更清晰的认知和更迫切的需求，人工智能正在推动安防行业继高清化和网络化之后的第三次技术变革。在

昨天凌晨，OpenAI出人意料地发布了GPT-4。这次发布令科技界颇感意外，毕竟人们普遍认为GPT-4会在微软周四的「TheFutureofWorkwithAI」活动上宣布。距离ChatGPT首次亮

在编写程序时，无论是对于初学者还是对于专业开发人员，都会花费大量时间来调试或修复源代码错误，也就是Debug。这个过程繁琐复杂，包括Bug复现和Bug定位等环节。如果有

机器学习系统从过去的数据中学习并自主适应新情况，而基于规则的系统则依赖于人为干预进行任何修改。什么是基于规则的人工智能？基于规则的人工智能是一种基于一组预

有变革，知乎必有回响。搜索「ChatGPT」，仿佛瞬息挪移到能听见号角的最前线：创新工场董事长李开复总结后ChatGPT时代拯救自己职业的通用法则；DeepLearning.AI创始人吴

现在的机器人，能力究竟有多离谱？实在难以想象，就连造飞机、造火箭都成了小case，它们甚至还能自己造自己！真是出息了。近日，麻省理工研究人员的一篇论文被发表在了《自然

当前，人工智能正在迅速颠覆各行各业开展业务的方式，然而持怀疑论者仍然比比皆是。不过，我们真的有理由害怕人工智能吗?人工智能将改变我们工作和开展业务的方式，其影

以ChatGPT为代表的人工智能应用一经问世便风靡全球。火爆的背后，是澎湃的人工智能浪潮。如何进一步加快关键技术创新？如何看待人工智能的应用前景？今年全国两会上，代

传感器：不同定位与功能，优势互补自动驾驶汽车往往配备了多种传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达。这些传感器各有不同的功能与定位，优势互补；作为一个整体，成为了

高数考不好，不知道是多少人的噩梦。如果说你高数考得还不如AI好，是不是就更难以接受了？没错，来自OpenAI的Codex已经在MIT的7门高数课程题目中正确率达到81.1%，妥妥的MI

作者|伊桑开发者每天都要造N个轮子，但每个人造轮子的背后都有自己趁手的“兵器”/“代驾”。像GithubCopilot，已经成为广为使用的编程工具，至于到底能否降低编程入门