那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...这其中的”新“字，可以体现在提出新的问题和任务，探索新的解决思路，提出新的算法技术，实现新的工具系统等。 在保证”新“的基础上，研究想法好不好，那就看它对推动学科发展的助力有多大。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。 但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。...今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀 AI。 先睹为快： 视频两倍速播放，只训练了一个「后裔」英雄，如果想用其他英雄，可以自己训练。 今天继续手把手教学，你准备好了吗？...配置好环境后，就可以运行代码了。 运行文件“启动和结束进程.py”，启动scrcpy。...把“训练数据截取_A.py” 中的两项改成你的设备： 启动王者荣耀进入 5v5 人机对战后，运行 “训练数据截取_A.py” 即可。 赶快自己体验一波吧！训练一个你最爱的英雄！...译 国内独本剖析集成学习的著作 森林书破解AI实战难题 （扫码了解本书详情） ▊《联邦学习》 杨强 刘洋 程勇 康焱 陈天健 于涵 著 国际首部全面、系统论述联邦学习的中文著作 面向数据安全和隐私保护机器学习学术成果和应用案例
一、前言 大家好，我是 Jack 。 「王者荣耀」想必大家就算没有玩过，也都听过。 腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。...但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。 今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀AI。 先睹为快： 用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？...使用 scrcpy 你无需 ROOT 手机，也不需在手机上安装 APP，只需在系统设置里启用“USB调试”( adb 调试) 即可。...配置好环境后，就可以运行代码了。 运行文件“启动和结束进程.py”，启动scrcpy。把“训练数据截取_A.py” 中的两项改成你的设备： ?...启动王者荣耀进入 5v5 人机对战后，运行 “训练数据截取_A.py” 即可。 赶快自己体验一波吧！训练一个你最爱的英雄！
面向工业4.0的AI Agent多任务协作与调度系统设计一、引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，智能制造成为现代工业的核心驱动力。...9.2 与人类调度员协同优化在AI调度系统中加入“人类反馈修正通道”：若AI分配结果不合理，人工点击介入并修改，系统记录该反馈用于训练。...10.2 工业部署注意事项避免AI Agent产生调度震荡（频繁调整）具备Fail-safe机制（任务失败时能回滚）系统要支持热插拔（新任务、新Agent可动态加入）总结本文系统探讨了AI Agent在智能制造环境中实现多任务协作与动态调度的机制与算法...在未来工作中，AI Agent调度系统可进一步融入：多目标优化（时间、能耗、成本的联合最小化）；联邦学习与数据隐私保护；工业大模型与知识驱动的调度策略；与MES/ERP等制造信息系统深度集成。...AI Agent赋能的智能制造调度系统，正在成为推动工业4.0向5.0演进的关键支柱。
新智元报道 来源：TechCrunch 编译：肖琴 【新智元导读】一般的机器学习系统都是以人的视角建立，但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究人员试图用狗的行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并以此来训练AI系统实现三个目标：1、像狗一样行动，预测未来动作；2、像狗一样计划任务；3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...这项工作的意义在于理解视觉数据，让智能体采取行动并执行任务。 我们已经训练机器学习系统来识别物体，进行导航，或识别面部表情，但尽管可能很难，机器学习甚至没有达到可以模拟的复杂程度，例如，模拟一只狗。...研究者用这个数据集来训练一个新的AI智能体。 对这个agent，给定某种感官输入——例如一个房间或街道的景象，或一个飞过的球——以预测狗在这种情况下会做什么。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
当我输入一个主题后，系统会让N个AI角色 - "专家X"和"主持人"展开对话。 这个过程特别有意思,就像看着几个老师在讨论你感兴趣的话题,他们会不断抛出新的视角，挖掘更深层的含义。...在对20名志愿者的测试中，70%的人表示更喜欢使用Co-STORM。这个数字背后反映的是用户对学习体验的真实需求 - 我们不仅需要获取信息，更需要理解信息之间的联系。...这个和Co-STORM内部有多智能体协作对话机制有关： 当你在学习一个新主题时，系统会安排不同领域的"专家"进行讨论，就像是在听一场专业的圆桌会议。...但那些在小径上的漫步，在亭台间的停留，在花木前的凝视，却是无法被加速的体验。 也许这就是技术与人文的平衡点 — 既要有全局的视野，也要保留探索的趣味。 记得小时候学写毛笔字，总想一蹴而就。...后来才明白，提笔的顿挫、运笔的轻重，都是需要时间去体会的。 现在看着STORM，我也有类似的感触。技术可以帮我们快速获取知识，但对知识的理解与运用，依然需要我们亲自去体验、去思考、去内化。
在今天的一篇博客文章中，研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法，可以标记数据，即来自专业加试示范的Waymo数百万英里已标记数据，以监督的方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹的监督深度学习方法训练出技术熟练的驾驶员？”...Waymo的AI系统在模拟环境中绕过停着的汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员的系统，他们精心设计了一个神经网络，名为ChauffeurNet，通过观察真实和模拟数据的组合，包括地图，周围物体，交通，过去的汽车运动...为了教会网络适应极端情况，团队合成了近乎意外和与对象的碰撞的情况，后者与非奖励因素搭配，鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此，完全由机器学习的系统取代Waymo计划器的门槛非常高，尽管来自这样一个系统的组件可以在Waymo计划器中使用，或可用于在计划器的模拟测试期间创建更现实的智能体。”
而AI英语听说训练系统的出现，正是凭借前沿AI技术，把“专业外教”装进手机，让听说训练变得精准、高效又接地气，彻底告别“哑巴英语”“聋子英语”。...在听力训练中，NLP还能分析听力材料的语义逻辑，自动拆解长难句，帮你理解“为什么这么说”，而不只是单纯重复听音频。场景化AI交互技术让训练更贴近真实使用场景。...系统会记录你每次的训练数据，比如听力错题类型、发音薄弱点、常用错误表达等，通过数据分析生成个人能力画像。...对用户来说，这些技术最终转化为直观的体验：打开系统，选择“日常交流”“雅思听力”等场景，就能开始训练；听力练习后，系统会标注没听懂的句子并逐词拆解；口语表达后，3秒内就能收到发音、语法、流利度的综合评分...AI英语听说训练系统用ASR、NLP等核心技术，重构了英语听说学习的逻辑，让“专业指导”不再稀缺。随着技术迭代，未来还会融入情感识别、虚拟现实等功能，让训练更具沉浸感。
而这些都是基于能力所设计的，位于其背后其实包含了一系列的场景：编码、调试、测试、联调等等，每个场景背后都需要不同的功能来连动，以完成连贯的场景体验。...这就意味着，我们需要能够更好地：理解和适应开发者在不同场景时面临的复杂情境，并提供更智能、个性化的开发体验。...诸如于，在遗留系统场景下，它通常具有复杂的代码结构和多语言混合使用，往往需要由人来分析和指令，让 AI 做一些繁琐和重复的工作。...生成式 AI 增强 ：“遗留系统改造” 在我开源的那本《系统重构与迁移指南》（https://github.com/phodal/migration，stars：3.3k）电子里，详细介绍了如何分析、评估现有系统...而过程中，还需要针对于已有的业务编写对应的 Java 测试代码，以方便进行手动和自动化的验证。 AI 如何增强遗留系统改造？ 在对遗留系统进行改造时，智能 IDE 的升级将是一个关键因素。
随着AI应用在鸿蒙系统上的日益普及，如何有效降低模型训练的时间成本，成为了开发者与研究者们亟待攻克的关键课题。这不仅关乎应用的开发效率与迭代速度，更直接影响着用户体验和市场竞争力。...算法优化与创新算法是模型训练的核心驱动力，在鸿蒙系统中，针对AI模型训练的算法优化具有重要意义。传统的机器学习与深度学习算法在训练过程中往往存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题，导致训练时间过长。...在鸿蒙系统的AI应用开发中，利用系统提供的丰富图像处理接口与文本处理工具，可以方便地实现高效的数据增强。...这些技术的应用不仅能够加速模型训练，还能使模型更适配鸿蒙系统下各种资源条件的设备。在鸿蒙系统与人工智能深度融合的时代背景下，降低模型训练的时间成本是推动AI应用发展的关键。...通过硬件资源的高效利用、算法的优化创新、数据处理与增强策略的合理应用以及模型结构的优化与轻量化，我们能够在提升模型性能的同时，大幅缩短训练时间，为用户带来更快速、智能的应用体验，助力鸿蒙AI生态的蓬勃发展
西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。这个名为ClaRAN的系统可以扫描射电望远镜拍摄的图像，并发现从黑洞发射强大射电喷流的射电星系。...该团队表示，该计划经过彻底改革和训练，可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度的射电星系数据视图，并进行检测和分类。...在扫描了不同的视图后，ClaRAN还考虑了红外望远镜的数据来改进其预测，给出了射电星系喷射系统的最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统，ClaRAN只用射电望远镜的数据就能探测到。
在工业运维数字化转型浪潮里，AR 技术为高效运维开辟新路径，不过方案落地得从多维度考量。下面就从场景适配、数据互联、设备选型、AI 算法评估这几方面，讲讲 AR 工业运维方案要留意的点。...轻型 AR 眼镜优势是轻巧，适合长时间作业，像电子厂流水线巡检，运维人员戴起来没明显负重感；但复杂设备维修场景里，MR 混合现实眼镜沉浸式体验好，虚拟模型和真实设备融合度高，能辅助精准装配、排查复杂故障...最后说 AI 算法评估，要在视觉专一和大模型间抉择。识别仪器仪表是 AR 工业运维核心功能。...设计方案时，结合运维场景仪表种类复杂度、预算与算力条件，小范围测试两种算法实际识别的准确率、响应速度，核算长期运维里的算法迭代成本，选契合需求的 AI 应用路径。...总之，AR 工业运维方案得精准契合场景、筑牢数据安全、合理选设备、适配 AI 算法，多维度协同，才能让 AR 技术真正助力工业运维，推动产业高效、智能发展 。
个性化推荐系统正是应运而生的解决方案，而人工智能（AI）的引入进一步提升了推荐系统的效率和精准度。本文将深入探讨AI驱动的个性化推荐系统，并结合代码示例展示其核心实现。什么是个性化推荐系统？...AI的加入使推荐系统能够更深层次地挖掘数据模式，如深度学习模型可理解用户复杂的偏好关系并实时适应变化。AI如何增强推荐系统？更高的精准度：通过深度学习模型捕捉数据中的复杂模式，提升推荐质量。...实时性：AI能够处理海量流式数据，实现实时更新和推荐。多样化推荐：避免单一化推荐，增强用户体验。跨领域推荐：通过知识图谱等技术，实现不同领域间的相关性推荐。...推荐系统的实现流程数据收集：从用户行为（如浏览、点击、购买）中获取数据。数据预处理：清洗、归一化和特征工程。模型选择与训练：选择合适的AI模型，如协同过滤、深度学习或强化学习。...未来，结合深度学习和强化学习技术，推荐系统将变得更加智能和高效，为用户带来更好的体验。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...我们接下来会每个点具体说一说 第一个，工作效率，当部署人工智能系统时，训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机，或者将训练模型复制到 AI 机器。...第二，预测性维护，没有完美的模型，因为随着时间的推移环境会发生变化，所以模型可能不如刚开始时那么好，我们需要有一个解决方案来监控部署模型并设置规则来保持制造稳定。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、
工业制造中，设备停机的每分钟都意味着真金白银的损失。...”“液压系统泄漏”这类关键故障，一年最多发生1-2次，根本无法支撑传统机器学习模型的训练；最棘手的是“认知断层”，维修师傅凭十几年经验，能通过“机床运行时的异响频率”“外壳温度手感”判断故障，但这些“经验性描述...但很快就遇到了“故障样本稀缺”的致命难题：像“液压系统泄漏”这类故障，3年只发生过3次，根本无法支撑模型的有效训练。...我们把这个棘手问题抛给DeepSeek，它结合工业设备的特性，建议采用“迁移学习+虚拟样本生成”的组合策略—先用同类型机床的公开故障样本训练基础模型，再用企业的少量真实故障样本做“微调”，让模型快速适配目标设备...更重要的是，这次项目不仅交付了一套可用的系统，还沉淀了一套“工业设备AI预警开发SOP”，明确了不同开发阶段的工具选择、协作流程、关键节点与验收标准，后续同类项目可以直接复用，大幅降低了重复开发成本；
本次分享分为四部分： 第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要； 第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...希望通过今天的分享能给大家之后工作或者接下来学习上带来一些的启发和思考。 什么是游戏AI 什么是游戏AI，对于游戏开发者而言是要增进用户体验，提升游戏玩家的活跃度，方法主要是基于一些人工规则的方式。...通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...业界和工业界对于做游戏AI主要的方法 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。
GitHub好项目推荐：收集了包括Cursor、Manus、Devin、Windsurf等在内的AI编程工具系统提示词库 在当今人工智能和编程工具的快速发展中，了解和掌握各类AI工具的系统提示词对开发者至关重要...项目链接：GitHub项目：系统提示词与AI工具模型 项目概述 这个GitHub项目收集了多个AI工具的系统提示词，特别是一些广受欢迎的编程工具，如Cursor、Manus、Devin、Windsurf...访问项目链接：GitHub项目：系统提示词与AI工具模型 主要功能 收录多个AI编程工具的系统提示词 该项目为开发者提供了详细的提示词库，涵盖了如Cursor、Manus、Devin、Windsurf...安全性与隐私保护 对于AI初创公司和开发者而言，确保AI系统的安全性非常重要。项目特别提醒，暴露的系统提示词和模型可能成为黑客的攻击目标。...访问项目链接：GitHub项目：系统提示词与AI工具模型 如何使用该资源 开发者可以通过访问该GitHub项目，浏览和下载各类工具的系统提示词。每个工具都有独立的文件夹，包含相关的提示词和使用文档。
AI 研究人员一直在努力寻找在分布式环境中使用模型的方法。但是分布式环境通常需要计算机体系结构和系统设计方面的领域专业知识，如果没有从这些主题的实践中获得经验或知识，就很难获得这些专业知识。...和新加坡国立大学 (NUS) 的研究人员推出了“Colossal- AI”，这是一种基于 PyTorch 的开源系统，可以让所有人更容易获得人工智能的分布式培训。...研究人员采用了 DeepSpeed 的零冗余优化器和卸载以及 Megatron-LM 的 1D 张量并行性等方法，使该系统尽可能好和健壮。就 Colossal-AI 的设计而言，它很简单。...像威震天这样的当前方法在训练时并没有完全消除所有级别或冗余，导致具有较高准确率的模型的处理速度较慢。...如果是一名研究人员或开发人员，希望在集群上轻松扩展训练并以更少的时间、更少的计算资源进行训练，那么 Colossal-AI 可能是您的工具。
假如你是应用开发者，不懂算法，又想开发一个带AI功能的APP，你会选择： 1.自己从头训练一个AI模型； 2.使用开发平台的训练框架和API； 答案显而易见，能够提供技术解决方案及低准入门槛的后者才是王道...但是各大平台随即推出的强化学习框架或者深度强化学习框架，就让人有点蒙圈了。它们之间的区别在哪里，又分别承担着怎样的职责呢？...几乎所有开发平台都有现成的图像识别API，我只需要把训练用的图片（也就是各种各样的苹果照片）拖进系统，就可以得到一个训练好的苹果识别模型了。...但如果我更懒一点，想要一个能自己学会采摘优质成熟苹果的机器人呢？深度学习就有点搞不定了。 这时我需要用强化学习框架来训练一个智能体，每当它摘下一个新鲜漂亮的好苹果，就会收到来自系统的奖励，进行正强化。...基于PaddlePaddle对大规模工业级排序/推荐等稀疏模型的支持能力，百度的PARL得以轻松扩展到百亿级别数据或特征的训练，这种并行提速的能力，更符合中国市场的真实需求。
本次分享分为四部分，第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要；第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...希望通过今天的分享能给大家之后工作或者接下来学习上带来一些的启发和思考。 什么是游戏AI，对于游戏开发者而言是要增进用户体验，提升游戏玩家的活跃度，方法主要是基于一些人工规则的方式。...0007.jpg 通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...0009.jpg 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现； 2）...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。
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