而在今年4月，斯坦福和谷歌的研究者竟然构建出了一个虚拟小镇，让25个AI智能体在其中生存、从事复杂行为，简直堪称是《西部世界》走进现实。...而检索功能有多种可能的实现方式，具体取决于智能体在决定如何行动时考虑的重要因素。 生成式智能体架构面临一个核心挑战，就是如何管理大量必须保留的事件和记忆。...在执行规划的过程中，生成智能体会持续感知周围环境，并将感知到的观察结果存储到记忆流中。 通过利用观察结果作为提示，让语言模型决定智能体下一步行动：继续执行当前规划，还是做出其他反应。...一个有趣的故事是，在模拟开始时，一个智能体的初始化设定是自己需要组织一个情人节派对。 随后发生的一系列事情，都可能存在失败点，智能体可能不会继续坚持这个意图，或者会忘记告诉他人，甚至可能忘了出现。...定制模拟 你有两种可选方式来自定义模拟。 方法1：编写并加载智能体历史 第一种是在模拟开始时初始化具有独特历史记录的智能体。
为了模拟这个过程，我们提出了一个两层的宏观策略架构，即阶段层和注意力层： • 阶段层负责识别当前的游戏阶段，以便注意力层可以更好地了解应该注意的位置。...注意力层 与玩家根据游戏地图做出决策的方式类似，注意力层会预测智能体移动的最佳目标区域。但是，从数据中判断出玩家的目的地在哪里是很困难的。我们观察到，发生攻击动作的区域可以指示玩家英雄的移动目的地。...根据这一观察，我们将地面真实区域定义为玩家进行下一次攻击的区域。如图所示。 设s为包含多个帧的游戏中的一个会话，s-1表示s之前的会话。 s - 1是游戏中的第一个会话。让ts成为s的起始框架。...请注意，会话以攻击行为结束，因此在英雄进行攻击的ts中存在区域y。如图所示。s-1的标签是ys，而s的标签是ys + 1。直观地说，以这种方式设置标签，是希望智能体学会在游戏开始时移动到ys处。...我们不会将其他资源（如英雄、小兵和中立生物）视为主要目标，因为通常这些资源是为了实现更大的目标，例如摧毁炮塔或基地。 对多智能体间的通信的模拟 多智能体间的通信对于智能体团队合作至关重要。
为了模拟这个过程，我们提出了一个两层的宏观策略架构，即阶段层和注意力层： • 阶段层负责识别当前的游戏阶段，以便注意力层可以更好地了解应该注意的位置。...注意力层 与玩家根据游戏地图做出决策的方式类似，注意力层会预测智能体移动的最佳目标区域。但是，从数据中判断出玩家的目的地在哪里是很困难的。我们观察到，发生攻击动作的区域可以指示玩家英雄的移动目的地。...根据这一观察，我们将地面真实区域定义为玩家进行下一次攻击的区域。如图所示。 设s为包含多个帧的游戏中的一个会话，s-1表示s之前的会话。 s - 1是游戏中的第一个会话。让ts成为s的起始框架。...请注意，会话以攻击行为结束，因此在英雄进行攻击的ts中存在区域y。如图所示。s-1的标签是ys，而s的标签是ys + 1。直观地说，以这种方式设置标签，是希望智能体学会在游戏开始时移动到ys处。...我们不会将其他资源（如英雄、小兵和中立生物）视为主要目标，因为通常这些资源是为了实现更大的目标，例如摧毁炮塔或基地。 对多智能体间的通信的模拟 ? 多智能体间的通信对于智能体团队合作至关重要。
， 主要流派有： 思维理论 ： 智能的核心是思维 知识理论：智能取决于知识的数量以及一般化程度 。...行为能力–信息的输入 1.1.3 人工智能 人工智能 ：用人工的方法 在机器上实现的 智能 ； 人工智能学科 ： 一门研究如何构造智能机器或智能系统，使他能够模拟，延伸，扩展 人类智能的学科 。...自然语言理解 研究如何让计算机理解人类语言，包括回答问题，生成摘要，翻译等。 1957年，在苏联人造卫星成功发射的刺激下，美国国家研究会大力支持对俄科技论文的计算机翻译。...2014年2月新闻： 麻省理工教授 开发的一种智能化编程语言 “SKetch”，可以自动填补，修正代码内容，在几秒内修复代码，让程序员可以忽略许多繁琐的细节。...组合优化问题 人工神经网络 一个大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。
我们可以根据智能体的数量将基于学习的模型分为两类：单智能体 RL，使用一个智能体为整个 TSC 网络学习最优策略；多智能体RL，在交通网络中使用多个智能体获得最优策略。...A 标准的 RL 应用 1) 单智能体 RL 20世纪90年代后半页，使用一个可学习的智能体来优化交叉口的研究得到研究人员的极大关注。智能体通过与一个模拟环境进行交互来学习交叉口交通的最优控制策略。...Chu等人[96]提出了一个适用于大规模交通网络的区域到中心的多智能体 R L模型。在低流量密度下，作者认为对于大规模网络，区域间不需要协作，即在局部区域学习流量模型就足以获得全局合适的学习。...在另一篇论文中，Jang 等人[43]讨论了如何通过基于 Java 的AnyLogic 多用途模拟器将 DQN 智能体与交通模拟器集成。...将一个大系统划分为若干个子集，其中每个局部区域由 RL 智能体控制。全局学习是通过将学习策略传递给全局智能体来实现的。
问问身边的亲朋好友，尤其是那些非互联网从业背景的伙伴什么是“大数据”，你会发现，他们中相当一部分对此的认知中还停留在“我在某平台的注册信息、我发过的朋友圈、我的浏览记录”等等线上行为阶段，殊不知，上亿个群体每分每秒产生的位置及地理信息汇集而成的大数据正链接着虚拟时空和现实世界...四、针对物联网安防类，新科技让幼儿园监护儿童、养老院看护老人有了新“玩法”；亦可用于办公地实时监控资产位置，一旦标的物离开圈定区域即触发提醒或警报。 ?...针对目前市面上多数第三方消息推送服务商，在系统未深度定制的情况下，通常不支持推送人群地理范围精确到商圈写字楼等较小的区域，而地理围栏技术可以很好地弥补这一点。...当目标受众在设定时间段内到达机场时，将会自动收到一条推送消息——“一张三折接机券已放入您的账户中，豪华商务经济，多种车型任性选！”...在受众有用车需要的第一时间奉上有诚意的解决方案，应景而贴心，让用户无法”Say no”。
实验结果表明，与 CPU+GPU 的 RL 实现相比，WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。...然而，如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂场景仍然是一个具有挑战性的问题。多智能体系统是强化学习研究和应用的前沿，尤其是那些存在多个智能体交互的系统。...这在无模型设置中是最突出的，在这种设置中，强化学习智能体在训练时通常对当前的模拟或任务没有任何初始知识。...综合来看，这些设计选择使得运行数千个并发模拟成为可能，每个模拟包含数千个智能体，在非常大的批次上进行训练。...这在多智能体 RL 中非常有用，因为可以完全将智能体操作并行化，因此模拟时间复杂度保持不变，即使智能体数量增加（达到可用线程的数量）。 7.
在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能（AI）技术的崛起，为解决这一难题提供了强大的工具。...但K-Means需要预先指定聚类的数量K，且对初始中心点的选择敏感。 2. DBSCAN密度聚类：DBSCAN根据数据点的密度来进行聚类。...如果一个区域内的数据点密度超过某个阈值，就将这些点划分为一个簇。它可以发现任意形状的簇，并且能够识别出噪声点。在地理信息系统中，DBSCAN可以用来分析城市中人口密度分布，找出人口密集区域和稀疏区域。...层次聚类不需要预先指定聚类数量，聚类结果可以用树形图展示，直观清晰。但计算复杂度高，不适合大规模数据。...通过动画、交互等方式，让用户能够更直观地感受数据的动态变化，及时做出决策。 人工智能中的数据分类、聚类和可视化技术，为我们处理和理解海量数据提供了强大的支持。
就在前几天，爆火AI社区的斯坦福智能体小镇正式开源。25个各具个性的AI智能体，在「西部世界」一般的沙盒虚拟城镇中生活、上班、交友。 所以，或许这就是电子游戏的未来？...如何让这个AI智能体Lara Croft在游戏中真正产生自我意识？ Formaster经过以下几个步骤的探索，终于成功了。 学习游戏规则 首先第一步，叫她学会游戏规则。...作者让Lara按照给出的方式去练习，像人类玩家一样完成各个阶段的教程。 教程在Lara离开泳池时结束，所以可以在那时重启程序，做出改进。 开始时，改进Lara非常困难。...这个办法起作用力，AI智能体终于在相对不错的时间内，完成了教程。 然而，还存在一个问题：Lara经常卡在一个位置，而且每个关卡都是由静态元素组成，因此只有一条优化路径。...这让人觉得，写对话的人工智能和控制角色的人工智能是同一个人。 前不久在斯坦福AI智能体小镇开源时，网友们就十分激动，觉得AGI已来，各种RPG和模拟类游戏都会很快用上这种技术。
在开发过程中，由于后端与前端并行开发，或者前端需要等待后台开发，难以保证对接效率，同时即使用开发好的 API 对接，也有可能一个 API 不通就阻塞了整个软件的对接工作。...简单地说， Mock 是指在测试期间，为一些难以构建或不易获得的对象，创建一个虚拟物体进行测试。而这个虚拟物体就是模拟物体，模拟对象是在调试过程中实际对象的替代。...Mock 功能的优势：前端对接不依赖后端： 让前端工程师独立于后端进行开发。增加测试的真实性： 通过随机数据，模拟各种场景。...在 Mock 规则区域，可直接在 Mock 规则输入框中填写固定值，Mock API 调用时直接返回其固定值。智能内置 Mock特点：智能识别常用返回参数，自动填入预置 Mock规 则。...你可以通过智能自定义 Mock 配置，使得你在文档中编写某个字段名后，系统自动填入对应的 Mock 规则。实现字段 Mock 规则一次配置，永久复用。大大提高了工作效率，让您在工作中游刃有余。
大家印象中的机器人是不是还停留在铜头铁额的机械体？ 亦或是由钢筋混凝土或者粗重木头制成的庞然大物？ 这不，科学家马上安排了一批活体机器人，划重点，全球首批！...在非洲爪蟾蛙中，这些胚胎细胞会发育成皮肤，附在在蝌蚪的外面，从而阻挡病原体并重新分配粘液。但研究团队将这些细胞置于一个新的环境中，让它们有机会重新想象自身的多细胞性。...实际上，让系统持续繁殖是非常困难的，但借助在超级计算机集群上运行的AI程序，进化算法能够在模拟环境中测试数十亿种体型，比如三角形、正方形、金字塔、海星，用来找到在基于运动的「运动学」复制中更有效的细胞。...或许正如科学家们在《美国国家科学院院刊》研究中所写的那样：生命在表面之下隐藏着令人惊讶的行为，等待被发现。 3 下一个目标是什么？...这些问题的存在是因为我们不知道们不知道如何预测和控制细胞群的构建。 诚如研究人员所说，「在生命的表面之下，还隐藏着更多令人惊讶的行为，等待我们去发现。」
每架飞机落地后，人们总会看到一台或多台长达10多米至30多米的登机桥慢慢滑动并伸缩调节，直至靠近并精准对准接机舱门，登机桥口都有一位“驾驶员”像开车一样在操作台上进行现场操控。...“如何从运动控制上平衡这样大型桥体自身的运动惯量，需要大量基础数据验证从而优化运动控制方法。” 中集天达运作事业部副总经理梁乐贤说。...近几年，总部位于深圳的中集在荷兰阿姆斯特丹机场、阿联酋迪拜机场、上海虹桥机场等机场的登机桥中，已陆续尝试让上述部分核心技术在现实中得到应用和验证，最终促成无人驾驶智能登机桥全面突破，达到可靠集成应用阶段...这将使得登机桥对接飞机的时间从3分钟降至1分钟，加快登机桥运营效率和机位周转效率，同时，技术的应用将大量减少现场操作人员的数量，智能化水平的提升最终因效率的提升和成本的降低让整体机场运营受益。...航空智能化市场前景看好 登机桥的智能化是航空智能化发展时代的一个缩影，当飞机变得越来越智能时，地面航空设备的智能化数据对接和智能应用也将充满想象力。
我周围是什么 3.我如何去往目的地 这三个问题分别对应定位、建图、自主导航三类技术。在机器人领域，有一个专门的研究：实时定位与地图构建，也就是SLAM。...视频1 2 —华为终端与机器人开发— 如何让功能更简单，避免开发者在开发时耗费精力，这就需要华为终端分布式能力与机器人开发结合。移植后，终端的手机和平板侧，是我们机器人的显示终端、操控手柄、配置工具。...1.摄像头信息展示 传统方式：启动机器人等待WIFI就绪→手机连接机器人自带的无线路由WIFI→打开APP，调用专门开发的服务层摄像头服务接口获取实时图像信息，稳定性和实时性差。...真正难点是在于大家如何去用它，如何让大家都在这个基础上去做。...在GitHub上，ROS中文平台的代码量是最大的，几十万群体里面开发者居多，更多是停留在机器人爱好者层面。
1970年代面临的主要问题，是跨音速流的计算。 这是因为商用飞机最有效的巡航速度，是在跨音速范围内、在冲击波形成的阻力上升开始时。而战斗机也在跨音速范围内飞行。...3.png 1990年代 在90年代，计算机速度和存储容量的进一步提升，使得使用雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程与各种湍流模型进行模拟成为可能。...4.png 然而，在过去的15年里，CFD的航空应用仍然停留在RANS。正如下一节所讨论的，这是因为LES或DNS的进一步发展，仍然需要计算机速度和内存的数量级提升。...除了航空航天，在海洋，风能、以及汽车领域，这些应用涉及到低马赫数不可压缩流。许多问题与钝体周围的流动有关，这是现有RANS方法难以准确预测的。...目前，CFD高阶方法的广泛应用需要进一步的研究，其受到的阻碍包括： （1）隐式算法的高内存要求； （2）高度复杂的网格生成； （3）缺少高精度壁面函数模型； （4）如何让普通的研究生可以非常容易的植入这些算法
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」接微*公号往期文章：10 种顶流聚类算法，附 Python 实现聚类分析概述聚类分析的定义与意义聚类分析...：在图像处理领域，聚类分析可以用于图像分割，将图像分成具有相似像素特征的区域异常检测：聚类分析可以帮助识别数据中的异常点，这在金融欺诈检测、网络入侵检测等方面有重要应用文本聚类：在自然语言处理领域，聚类分析可以用于文本聚类...如何选择适合的聚类方法在实际应用中，选择适合的聚类方法需要考虑以下因素：数据集规模：对于大规模数据集，优先选择计算复杂度较低的方法，如K-均值。...计算资源：层次聚类的计算复杂度较高，适用于小规模数据集。在计算资源有限的情况下，可以选择K-均值。对簇数的预知：如果不能预先确定簇的数量，可以选择层次聚类或DBSCAN。...，不确定是常态全网同名，日更万日，让更多人享受智能乐趣如果觉得内容有价值，烦请大侠多多 分享、在看、点赞，助力算法金又猛又持久、很黄很 BL 的日更下去；同时邀请大侠 关注、星标 算法金，围观日更万日，
可以通过 view trace链接提供的其他可视化功能，对于诊断问题帮助极大 开始写一个DEMO GOMAXPROCS设置可以同时执行的cpu的最大数量，此处我们设置为 1 个 server.go package...虚拟处理器 每个虚拟处理器显示一行，虚拟处理器的数量一般默认为系统内核数。 协程和事件 显示在每个虚拟处理器上有什么 Goroutine 正在运行，而连线行为代表事件关联。...唤出帮助手册 点击PROC颜色区域 可以看到该处理器此段时间再做什么事情，如图 tag 说明 Start 开始时间 Wall Duration： 持续时间 Self Time 执行时间 Start...User-defined tasks 点击Count goroutine view 点击颜色区域 即可看到此段时间的调用栈，开始时间，结束时间，以及用户定义的任务开了多少个协程等等 User-defined...tasks 点击Count 点击goroutine view 点击颜色区域 即可看到此段时间具体在执行什么动作，具体的信息如下 用户自定义区域如何查看呢？
DeepMind的AI学会了画画，利用强化学习完全不需人教 ? 如何让计算机自动模仿梵高油画？DeepMind给出了一个强化学习的方法。...但是让你用文字描述，什么是梵高风格，却很难清晰地界定。 如何让电脑自动模仿梵高油画？DeepMind 想了一个办法。 1.用强化学习算法，像走迷宫那样，在画布上涂抹颜色。...在本研究中，我们为人工智能体（artificial agents）配置了用来生成图像的工具。...在第一组实验中，我们训练agent生成类似MNIST数字的图像：我们让它观察数字的模样，而不是教它如何画出这些数字。...从原始感知中找出有结构的表征是人类与生俱来的一种能力，在现实生活中我们经常使用这种能力。在本研究中，我们证明了：通过赋予AI我们再创造世界所用的工具，我们可以让智能体学习生成类似的表征。
在工作中学习 为了训练和评估这些智能体，所需的虚拟环境不仅仅要具备交互功能，还要具备多样化和数量充足的特性，以避免智能体在相同环境中反复运行，这对自主智能体的发展而言是一个更加巨大的挑战。...随着在不同的模拟家庭中成功达到目标，智能体必须发展出这种常识，以缩短寻找指定对象然后回答相关问题所花费的时间。...，然后智能体并没有被明确告知需要检查每一个房间，甚至没有被告知要从家中含有椅子的区域开始计算。智能体能够凭借自己的力量去探索和回答问题，而不需要借助人类提供的详细的逐步计划。...）来允许智能体把它真正使命拼凑起来，即便该使命在开始时并不明晰。...让自主系统更加自主 经过训练的 EmbodiedQA 智能体与标准序列模型基准（一个 LSTM 导航器）相比，表现的相当合理。 ?
基于AI的材质与光照模拟AI还能通过更精准的材质与光照模拟来辅助抗锯齿。在图形渲染中，材质和光照对锯齿的呈现效果有很大影响。...AI算法可以学习各种真实材质的光学属性和光照反射规律，在渲染时更准确地模拟光线与物体表面的交互。...对于边缘复杂、细节丰富的区域，AI可以自动增加采样点的数量，进行更精细的渲染，确保这些区域的边缘平滑；而对于相对简单、平坦的区域，则适当减少采样，在保证整体画面质量的前提下，提高渲染效率，同时也能有效减少锯齿现象...强化学习在抗锯齿中的应用强化学习也开始在抗锯齿领域崭露头角。通过构建强化学习环境，让AI智能体学习如何根据当前的图形渲染状态和抗锯齿目标，选择最优的渲染策略。...例如，智能体可以学习在不同的场景复杂度、分辨率等条件下，如何调整采样参数、优化渲染流程，以达到最佳的抗锯齿效果。
相对于传统的机器人控制和监控设备，Oxlade建议企业将此升级为iPhone及相关的应用程序，让工人可以在不同的地点控制多个机器人，而不是在单一的地点使用固定的控制器。...Oxlade展示的下一代示教器看起来就像目前PC游戏玩家使用的虚拟现实眼镜。 ? Oxlade说，使用该类型的示教器，用户只需要用手演示焊接动作，就足以让焊接机器人学会并执行该类任务。...“尽管看起来效率提升很小，到年底就会发现它带来的巨大改变。”他补充道。 例如，六台焊接机停下来需要耗时9.3秒，而同样数量的联机焊接机停下来只需要6.3秒。...即使只是3秒钟的进步，但相对于15万到20万焊接机而言，将大大提高年产量，这可是一个显著的进步，Oxlade说。...部分机器视觉系统只能提供低分辨率的像素，在某些应用中，可能无法提供必需的清晰度。 Houston认为，把机器视觉集成到机器人系统时，另一个需要考虑的因素是照明。
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