作者：Kory Becker 译者： Mr派 来源：http://www.primaryobjects.com/2013/01/27/using-artificial-intelligence-to-
来源：机器之心本文共2000字，建议阅读5分钟本文介绍了机器人在大语言模型中的进展。 大模型在机器人领域找到了用武之地。 「我把饮料撒了，你能帮我一下吗？」这是我们日常生活中再正常不过的一句求助语。听到这句话，你的家人或朋友往往会不假思索地递给你一块抹布、几张纸巾或直接帮你清理掉。 但如果换成机器人，事情就没有那么简单了。它需要理解「饮料撒了」、「帮我一下」是什么意思，以及到底要怎么帮。这对于平时只能听懂简单指令（如移动到 (x,y)，抓取可乐瓶）的机器人来说确实有些困难。 为了让机器人听懂，你可以把
机器之心报道 编辑：张倩、蛋酱 大模型在机器人领域找到了用武之地。 「我把饮料撒了，你能帮我一下吗？」这是我们日常生活中再正常不过的一句求助语。听到这句话，你的家人或朋友往往会不假思索地递给你一块抹布、几张纸巾或直接帮你清理掉。 但如果换成机器人，事情就没有那么简单了。它需要理解「饮料撒了」、「帮我一下」是什么意思，以及到底要怎么帮。这对于平时只能听懂简单指令（如移动到 (x,y)，抓取可乐瓶）的机器人来说确实有些困难。 为了让机器人听懂，你可以把上面那句话分解成几个简单的指令，但这一过程的繁琐可能会
披头士乐队（Beatles）的骨灰级粉丝当然能够详细说出披头士在八年间音乐风格的变化。而现在，科学家开发了新的算法，借助数学方法和计算机技术来分析歌曲或者专辑之间的相似度，并且成功地对披头士和其他知名乐队的歌曲按照专辑的发行时间进行了排序。论文的作者里奥尔·沙米尔（Lior Shamir）接受采访时这么说道：“我相信，当计算机的计算能力越来越强大的时候，一些现在只能由人类完成的音乐或者艺术作品，在将来会更多地借助计算机的帮助。” “With the Beatles” “如果你不是披头士的粉丝，估计说不上来《
本文主要探讨了 Webpack Tree Shaking 的基本概念，而非深入其底层代码实现。相关的代码示例可以在 这里[1] 查看。
【导语】本文介绍了一个可以生成欺骗性补丁的系统模型，通过将该补丁放置在固定位置，人们能够使自己在行人检测器中获得“隐身”的效果。作者对比了三个不同的生成补丁的方法，并在实际场景中进行了评估，发现基于最小化目标分数的方法产生的补丁表现最优。
在一般的图像识别过程中，模型只是简单地输出图像的类别，而没有输出图像的特征，甚至并不能内在地、完整地表征图像。这导致了在测试中受到对抗攻击时，除非让人进行对比验证，否则根本不知道出了问题；或者直到出了问题，才知道存在对抗攻击。
近期，我们收到了许多店铺反馈，部分IOS终端的企业微信无法正常使用我们的录单系统，所有截图都是HTTP ERROR 500错误。为了解决这个问题，我们进行了深入的调查和测试，并最终找到了解决方案。
Pytorch包含了Linear层，可以用来拟合y = w * x + b 形式的函数，其中w和bias就是Linear层的weights和bias。这里写个拟合一次多项式的简单demo，作为一个小实验。
本来呢应该先看多进程的，但是由于我的虚拟机之前删除了linux，所以现在没有这个系统，可能无法编译一些多进程的程序，于是我就想着先看多线程了。
选自arXiv 作者：Kiana Ehsani 等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究者在 arXiv 上发布论文，介绍了其处理计算机视觉任务的新方法：利用视觉数据直接建模视觉智能体。研究者对狗的相关动作进行建模，在多种度量方式下，对于给定视觉输入，其模型能成功地在各种环境下建模智能体。此外，该模型学得的表征能编码不同的信息，还可以泛化至其他的领域。目前，该论文已被 CVPR 2018 接收。 1. 引言 计算机视觉研究通常集中在一些特定的任务上，包括图像分类
变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为 VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接（已收录于AI open）：https://www.aminer.cn/pub/6180f4ee6750f8536d09ba5b 1 引言 我们往往
随着互联网的快速发展，越来越多的网站和应用程序提供了API接口，方便开发者获取数据。然而，为了保护数据的安全性和防止漏洞，一些API接口采用了JS加密技术这种加密技术使得数据在传输过程中更加安全，但也给爬虫开发带来了一定的难度。。
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【新智元导读】DeepMind 研究人员改进深度确定策略梯度算法，在虚拟环境中训练机械臂叠协同完成堆叠积木的任务，每架机械臂的结果都被用于改进核心算法，10个小时训练好 16 台机器人。研究人员表示，他们的方法可以很快就能用于训练真实世界机器人完成精确堆叠的任务。 让机器人相互学习一个最简单的方法就是将所有关于成功和失败的经验都汇总到一起。去年，谷歌大脑展示了他们的协作机械臂研究项目——合作式增强学习让机器人掌握通用技能：一台机械臂学会的东西，可以在所有机械臂之间共享，这样所有的机械臂都能以更快的速度学习、
前言 今天，第四范式发布了一款人工智能开发平台“先知”，这是AI领域首个面向开发者的开发平台。第四范式对先知设置了参数自动化的算法，并搭建了比Spark快数百倍的机器学习的基础架构，它降低了人工参与的特征工程和模型训练过程，还能提供自动或半自动的特征工程、模型选择调参工具，降低了对数据科学家的依赖。 先知面向实际问题能提供更好的应用型解决方案，从业人员利用这个平台，1-2个月就能成为数据科学家。创始人戴文渊因此开玩笑说：“我们的愿景就是让我们自己的科学家失业。” 第四范式号召“AI for everyon
论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
今天，快速且无误的翻译神器WhisperKit惊艳问世，只需两行代码，即可让任何应用轻松实现翻译梦，Argmax团队倾力打造，引领开发者走进全新的语言无界时代！
微信在 5 月 8 日晚间，突然又宣布了一个新能力——小程序可以读取微信群的唯一 ID。
监督学习(supervised learning)从训练数据（training data）集合中学习模型，对测试数据（test data）进行预测。
给你一个魔方，只允许使用一只手，还时不时有人给你捣乱，你能在4分钟内还原它吗？我不能，两只手都不行。
为了静态分析编译后的JavaScript文件，研究人员使用了一个新开发的定制工具「View8」，专门用于将V8字节码反编译为高级可读语言。借助View8，研究人员成功反编译了数千个恶意编译的V8应用程序，涵盖各种恶意软件类型，如远程访问工具（RAT），窃取程序，挖矿程序甚至勒索软件。
今天和大家来说的这个技术很有意思，因为大家都在夜晚拍照过，拍出来的效果要不是模糊要不是曝光时间短带来噪点。
美国NIH和杜克大学的研究者在《Science》杂志发表文章，发现人类内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和颞叶联合皮层之间的耦合波纹振荡（Coupled ripple oscillations）与人清醒状态下的记忆检索密切相关，并且当被试正确地回忆起需要记住的事物时，这种耦合效应更加明显。接下来，小编就带大家一起来简单地回顾一下这篇文章。
首尔大学机械工程系Ko教授（Seung Hwan Ko）和韩国科学技术高等研究院（KAIST）的Jo教授（Sungho Jo）最近研发了一种电子皮肤类型的传感器，而且该传感器采用深度神经网络自主学习，该电子皮肤可以完成一些动作，比如快速的手指运动。
Lingo求解器是一款强大的数学建模和优化软件，具有多种独特功能，例如高效求解器、灵活的建模界面、多种可定制的算法等。本文将通过实际案例，举例说明Lingo求解器软件的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
图像翻译目的是用模型将源域图像转换到目标域图像，通常涉及标签图到场景图的转换、图像风格、人脸的属性变换、标签图到场景图的转换。
近日，来自波士顿大学的研究者在一篇论文中介绍了 deepfake 新研究，看论文标题与效果，似乎只要输入我们的图片，deepfake 换脸模型就不能再拿我们的图片作为素材制作小视频。
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
随着互联网高速的发展，信息安全已经成为企业重点关注焦点之一，而前端又是引发安全问题的高危据点，所以，作为一个前端开发人员，需要了解前端的安全问题，以及如何去预防、修复安全漏洞。下面就以前端可能受到的攻击方式为起点，讲解web中可能存在的安全漏洞以及如何去检测这些安全漏洞，如何去防范潜在的恶意攻击。
汉斯的主人是一位退休的中学教师，名叫威廉·冯·奥斯滕。他想弄清楚，通过系统的授课，一匹马的思维能力究竟能提高和发展到什么程度。
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
区块链，区块链，区块链！在过去的十年里，我们一次又一次地听到这个技术流行语。它被认为是 21 世纪最重要的发明之一。
导语：人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。 现代人工智能的历史具备成为一部伟大戏剧的所有元素。在最开始的 1950 年代，人工智能的发展紧紧围绕着思考机器和焦点人物比如艾伦·图灵、冯·诺伊曼，迎来了其第一次春天。经过数十年的繁荣与衰败，以及难以置信的高期望，人工智能及其先驱们再次携手来到一个新境界。现在，人工
在当今的Web开发领域，React.js无疑是最受瞩目的技术之一。它以其独特的组件化开发方式、虚拟DOM技术以及单向数据流等特点，为Web开发者提供了高效、灵活和可靠的解决方案。然而，React.js的渲染速度同样也是开发者们关注的重要问题。本文将深入探讨React.js的渲染速度，帮助大家更好地了解和优化其性能。
今天我来带大家简单渗透一个小破站，通过这个案例，让你深入了解为什么很多公司都需要紧急修复各个中间件的漏洞以及进行URL解析拦截等重要操作。这些措施的目的是为了保护网站和系统的安全性。如果不及时升级和修复漏洞，你就等着被黑客攻击吧！
在进行单元测试中通过 new Date() 方式添加时间时，报了 Data truncation: Incorrect datetime value:这样的错误（我数据库表的时间类型是 datetime）
人工智能的历史早在图灵之前，甚至早于计算机。 从简单机器到人工智能的时间轴(非线性时间轴)。源自Apteo。 在关于人工智能的重要论文《计算机器与智能》(Computing Machinery an
“ ChatGPT 的 Transformer 神经网络架构，以及海量的数据训练让它能够像人类一样进行写作。”
机器翻译依赖于大型平行语料库，即源语和目的语中成对句子的数据集。但是，双语语料是十分有限的，而单语语料更容易获得。传统上，单语语料被用于训练语言模型，大大提高了统计机器翻译的流畅性。
requests负责向网页发送HTTP请求并得到响应，parsel负责解析响应字符串，selenium负责JavaScript的渲染。
机器之心原创 作者：Liao 参与：Joni、Nurhachu、黄小天 近日，加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复（Generative
Word2Vec 模型用于学习被称为「词嵌入」的单词向量表示，通常用在预处理阶段，之后，学习到的词向量可以被输入到一个判别模型（通常是一个 RNN）中，进而生成预测或被用于处理其他有趣的任务。
今天前端圈里被一张P图搞得好热闹，最初只是QQ群里一个冒名尤雨溪的前端网友发了一句调侃的话，原话截图如下：
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