刚刚，两位人工智能界的大牛：Google Brain团队的David Ha（从高盛董事总经理任上转投AI研究），瑞士AI实验室的Jürgen Schmidhuber（被誉为LSTM之父），共同发布了最新的研究成果：
“我从来不相信什么懒洋洋的自由，我向往的自由是通过勤奋和努力实现的更广阔的人生，那样的自由才是珍贵的、有价值的；我相信一万小时定律，我从来不相信天上掉馅饼的灵感和坐等的成就。做一个自由又自律的人，靠势必实现的决心认真地活着。
一个”记忆”类的比赛游戏。你和电脑对战，轮到谁的回合，谁翻两张牌，假设两张牌一样。就消掉这两张牌，得2分，能够继续翻牌，假设两张牌不一样，就换一个人。直到最后。看谁的得分高。
“坦克大战”作为一款经典的街机游戏，其简单而激烈的玩法吸引了无数玩家。而现在，我们通过Web技术，可以把这一记忆中的经典游戏带到浏览器里。
今年年初斯坦福和谷歌的研究人员创建了一个类似于《模拟人生》的微型 RPG 虚拟世界，其中 25 个角色由 GPT 和自定义代码控制，并在arxiv上提交了论文版本，引起了对AIGC+游戏的广泛讨论；
本文介绍了10个有趣实用的开源人工智能项目，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。这些项目具有创新性、实用性和可扩展性，可以为不同领域的开发者提供灵活、高效、可复用的解决方案。
今天外面的阳光好大好大，虽然温度很低，但是看着午后的阳光就让人想起小时候的和煦、悠闲。
在众多游戏类型中，开放世界游戏是非常受欢迎的一种，因为它允许玩家在一个引人入胜的虚拟世界中漫游，自由地去体验丰富的故事情节，同时完成一些复杂的支线、主线任务。这极大地满足了人的好奇心和探索欲。《荒野大镖客》、《GTA5》、《塞尔达传说》等大家耳熟能详的游戏都属于开放世界游戏。
周末在家很宅，除了玩游戏就是吃好吃的，基本没怎么学习，哈哈，编辑代码之前，先附上一张今天中午做的美食图，自己买的菜和调料，不要太羡慕哈。
【导读】关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。 1. STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI https://www.oschina.net/p/style2paints 推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。
| 导语你有没有想过生活在一个由真实可信的角色组成的虚拟世界里会是什么感觉？如果您可以使用自然语言与他们互动并观察他们的日常生活、情绪和人际关系，会怎么样？如果您可以使用这些角色创建自己的场景和故事并查看他们的反应会怎样？之前的游戏AI太弱了，NPC一个个都像木偶人，那么如果我们把chatGPT运用到游戏中呢？我想大家都很期待答案。本月，世界上第1款基于ChatGPT制作的游戏：《生成数字人：人类行为的交互式模拟》已经诞生了 。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣
不知道有多少人和小编一样，曾对重生轮回充满了幻想，并十分渴望改写自己之前的命运。我们总觉得如果再给我们一次机会，我们可以活的更好，但真的是那样吗？ 《后代VR》（Progeny VR）是一款脑洞很大的
我们常常被教育的做事“三思而后行”，充分运用积累过的经验，现在这句话对AI也有所启发了。
推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工
历经48小时的开发、评审与路演，2018GlobalVR Hackathon王者战终于圆满落下帷幕。来自布里斯班、柏林、上海、萨尔茨堡、台北和新加坡共6站城市分站赛的7支优胜团队，在48小时中为我们展现了本年度开发大赛的最高水准，交上了7个截然不同、却都妙趣横生的Demo。
明敏 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张图在你眼前闪过0.1秒，是什么感觉？ “我看到过它？？？” 但有人，只看了一张街景0.1秒，就能在世界地图上快速锁定它的位置！ 只见图片一闪而过，我还没反应过来发生了啥。 结果小哥直接把地图拉开，行云流水一通操作，找到了它就在斯里兰卡！ 再慢放看看，这上面不就是几棵树和一条土路吗？？ 还有这种看上去极为普通的马路，貌似出现在哪个大洲都很有可能。 但这位小哥立马能判断出它在澳大利亚北部。 这效果，怎么有股量子速读那味儿了？ 而凭借着这
什么是记忆化搜索呢？记忆化搜索其实就是带了"备忘录"的递归，给递归加上一个"备忘录"，递归每次返回的时候，将结果放到"备忘录"里面，在每次进入递归的时候，往"备忘录"里面看看，当前需要递归的数据时候在"备忘录"里存在，如果存在，那么就可以直接取此次的结果，不用进行这次的递归。
既AutoGPT之后，GPT家族又添GPT-Engineer新成员。如同其它GPT家族成员一样，它能够根据用户指令生成生成整个代码库、学习你的代码风格，易于调整、扩展。这下，程序员又要失业了。
本文介绍了10个功能强大的开源人工智能项目，这些项目分别是：STYLE2Paints、SerpentAI、Synaptic.js、Snake-AI、Uncaptcha、Sockeye、PHP-ML、CycleGAN、DeepLearn.js和TensorFire。这些项目涵盖了机器学习的各个方面，包括图像处理、神经网络框架、游戏AI、自然语言处理等，可以为开发人员提供各种场景下的AI应用。
以前在非人类动物中观察到的唤醒过程背后的神经激发模式的离线“重播”被认为是记忆巩固的一种机制。布朗大学(Brown University)，麻省总医院(Massachusetts General Hospital)等研究小组的人员通过记录两名参与者的运动皮层的尖峰活动来测试人脑的重播，这两名参与者的大脑皮质接口微电极阵列作为脑机接口试点临床试验的一部参与者在玩一个神经控制的序列复制游戏之前和之后都要打个盹，这个游戏包含一个“重复”的序列与不同的“控制”序列稀疏地交织在一起。与学习一致，两个参与者都比控制序列更准确地执行了重复序列。研究人员将在执行每个序列时导致光标移动的触发率模式与两个休息时间段的触发率模式进行比较。与控制序列相比，与重复序列的相关性在任务休息前后增加得更多，这为大脑中与学习相关的回放提供了直接证据。
这节博客我们将使用 HTML、CSS 和 JavaScript 制作纸牌记忆游戏。
技术重构世界，而欢迎主流人群去往新世界的，只会是游戏。 技术作为底层世界的基石，革命性的创新总是在大众看不见的地方静静的进行，但当一款基于新技术的游戏开始流行时，这样的改变是藏也藏不住的，对区块链行业
在《思考快与慢》中书：人有两套思维系统，一套是出于本能和经验的“直觉思维系统”，另一套是出于理性的“理性思维系统”。传统经济学家认为人是理性的，往往根据理性思维系统做出选择，但是在现实生活中，人们容易受到他人及环境的影响，反而用直觉思维系统做出选择。这种认知方法经常会导致人们错误的认知，继而做出错误的选择。例如：从商城中买回很多自己不需要的东西，仅仅是因为便宜；愿意接受对自己毫无用处的赠品，为此花很大力气去抢。因此助推理论通过解析人的认知行为，设计更人性化、有效的选择环境，影响人们的行为，帮助人们更好的做决
6月19日（美国时间）在纽约举行的国际机器学习大会（ICML）上，来自谷歌、Facebook以及顶尖研究学府的科学家们通过论文和讲座，分享了最尖端的机器学习研究成果。其中，谷歌DeepMind科学家D
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队|廖远舒 邱猛 曹翔 《西部世界》背后的科学 简单回顾近几年的人工智能研究 警告：此文含电视剧《西部世界》剧透。 (译者注：关于《西部世界》：故事设定在未来世界，在一个庞大的高科技成人主题乐园中，有着拟真人的机器“接待员”能让游客享尽情欲、暴力等欲望的放纵，主要叙述被称为“西部世界”的未来主题公园。它提供给游客杀戮与性欲的满足。但是在这世界下，各种暗流涌动。部分机器人出现自我觉醒，发现了自己只是作为故事角色的存在，并且想摆脱乐园对其的控制；乐园的管理层害怕乐园的
但是它们仍然有一些很大的局限性，主要与“记忆”有关——或者更确切地说，与缺乏记忆有关。
WebGL 和 Node.js 中都有 Buffer 的使用，简单对比记录一下两个完全不相干的领域中 Buffer 异同，加强记忆。
摘要：最近的研究已经证明了基础代理在特定任务或场景中的成功。然而，现有的代理无法在不同的场景中进行泛化，主要是由于它们的观察和行动空间的多样性以及语义差距，或者依赖于特定任务的资源。在这项工作中，我们提出了通用计算机控制（GCC）设置：构建基础代理，它们可以通过仅以计算机的屏幕图像（可能还包括音频）作为输入，并产生键盘和鼠标操作作为输出，类似于人机交互，从而掌握任何计算机任务。为了针对GCC，我们提出了Cradle，一个具有强大推理能力的代理框架，包括自我反思、任务推理和技能培养，以确保在各种任务中具有泛化能力和自我提升能力。为了展示Cradle的能力，我们将其部署在复杂的AAA游戏《荒野大镖客II》，作为朝着GCC迈出的一次初步尝试，这是一个具有挑战性的目标。我们的代理可以在这款复杂的AAA游戏中按照主线剧情进行，并完成真实任务，几乎不依赖于先前的知识和应用特定资源。
Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。
技嘉发布全球最小GTX 1080显卡 技嘉（Gigabyte）在其 GeForce GTX 10 系列名单中列出了新的显卡，其中新款 GeForce GTX 1080 Mini ITX 8G 的描述为
【新智元导读】谷歌 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 等人近日发表论文，延续其拓展的辅助学习系统理论，为智能体设计了一个“不需要模型的情景控制器”，深度强化学习算法在配备上这样的系统之后，在更短的时间内，玩游戏就能达到人类水平。此前 Hassabis 等人认为，哺乳动物学习需要两个系统：一个缓慢学习结构化知识，一个快速存取信息，这些快速存取的信息能够回放，最终整合进入第一个系统。这次，DeepMind 团队依照这个理论，为智能体设计了一个用于快速存储信息并且能够帮助信息回放并整合进入第
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波，Aileen 导读：和人脑不同，计算机程序学习执行一项任务后，通常也会很快地忘记它们。而DeepMind这项最新研究通过修改学习规则，程序在学习一个新任务时，还能记得起老任务。这样的程序，能够持续地、自适应地学习，无疑这是程序迈向更加智能化的重要一步。微信后台回复“保留记忆”获取论文全文。 计算机程序学习执行一项任务后，通常也会很快地忘记它们。相比之下，我们的大脑以非常不同的方式工作。我们能够逐步学习，一次获得一个技能，并在学习新任务时运用我们以前的知识。作
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言
freegames是Apache2许可的免费Python游戏集合，旨在用于教育和娱乐。游戏是用简单的Python代码编写的，专为实验和更改而设计。包括几个经典街机游戏的简化版本。
最近，来自北大、北邮、UCLA和BIGAI的研究团队联合发表了一篇论文，介绍了一个叫做Jarvis-1的智能体。
DeepMind科学家构建了一种计算机程序，该计算机程序以一种理论模型来提供从未来到过去的信号，就像人们从错误中吸取教训一样。例如不小心碰掉了桌子边缘的玻璃杯。你可能在把它放在桌子边缘的时候就意识到它会摔碎，但是只有摔碎之后你才会感到后悔。
【新智元导读】在用强化学习玩游戏的路上越走越远的 DeepMind，今天发表在 arxiv上的最新论文《分层强化学习的 FeUdal 网络》引起热议。简称 FuN 的这个模型完善了 Dayan 和 Hinton 有关分层强化学习的理论，通过将任务分解为子任务来学习复杂行为或学习达成目标，在 ATARI 的多个游戏上的实验显示，该模型比 LSTM 基线表现更优。论文最后称，这类问题的解决方案或是具有通用智能的智能体的重要的敲门砖。 论文题目：分层强化学习的 FeUdal 网络（FeUdal Networks
HTC Vive上的射击游戏种类丰富，从基本的枪战类和目标射击到有深度体验的冒险类游戏，甚至其中有些游戏能同时满足你的这些需求。 日前，由中国厂商维京互动开发的射击类游戏《子弹之殇（Bullet
信息革命产生了数字世界，数字世界为大模型的诞生提供了数据，也最容易实现通用人工智能（AGI）。
这一研究科学解释了大脑与记忆的关键联系，有助于脑科学的研究与发展。 当人们在睡觉时，大脑并不是在休息。通过脑电波观察，研究人员发现在睡觉时，虽然人的脑电波运动很慢，但是神经元之间时刻在进行必要的信息交流，而这些交流恰恰是人们拥有记忆力的关键因素。 为了进一步探究睡眠中神经元的交流形式会不会造成老年人记忆丧失，加州大学伯克利分校神经学家Randolph Helfrich及其团队进行了一场记忆力测试，在测试前，研究人员将测试人员分为70多岁的老年人群体和20多岁的成年人群体两种。 测试中，研究人员将“bird”
上期我们一起学习了强化学习中的时间差分学习和近似Q学习的相关知识， 深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习 今天我们一起用毕生所学来训练一个玩游戏的AI智能体。
“捉迷藏”游戏想必大家小时候都玩过，一个小朋友躲起来，一个小朋友寻找。9月13日，德国柏林洪堡大学伯恩斯坦计算神经科学中心的Annika StefanieReinhold研究团队在Science杂志发表题目为《Behavioral and neural correlates of hide-and-seekin rats》的研究论文，设计了一个老鼠和人之间的捉迷藏游戏，对捉迷藏游戏过程中“捉”和“藏”两种角色转换过程中前额叶皮层神经元活动变化进行了研究。 论文的实验和我们熟悉的捉迷藏游戏一样，只不过是在老鼠和人之间进行。研究者发现，老鼠可以很快学会和人类玩捉迷藏游戏。在老鼠“捉”的条件下，老鼠学会寻找隐藏的人类，并一直寻找，直到找到它们。在老鼠“藏”的状态下，它们学会隐藏在几个位置中的一个位置并等待直到被人发现。在这两种情况下，当大鼠发现人或者被人发现后都通过与人类的社交互动获得奖励。在大鼠寻找人和发现人时会发出声音，而在隐藏时保持沉默。此外，研究者在大鼠内侧前额叶皮层中植入微电极来记录神经元的电活动，结果发现，内侧前额叶皮层内的某些神经元在大鼠“捉”和“藏”两种角色中放电模式显著不同，即这些神经元对捉迷藏角色敏感。 原文链接： https://science.sciencemag.org/content/365/6458/1180
梦晨 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 13年以前，有这样一款“变态”级难度的游戏曾风靡一时。 它的名字简单粗暴——QWOP。意思是让玩家用这四个键位控制游戏人物的左右大腿和小腿，以最快的速度跑完100米。 实际上，大部分玩家刚上手的时候，可能连起点线都迈不过去就Game Over了。 如果你能跑出几米远，绝对算是一个高手，甚至能在朋友面前炫耀一番。 QWOP的难点在于，一旦角色失去平衡就很难再挽回，需要在100米的距离内一直保持重心不过于向前后倾斜。 当你经过苦练第一次跑
随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性，谷歌旗下的人工智能公司DeepMind率先研发了一项可让机器人做梦的新技术，以便提高它们的学习效率。这些人工智能的梦境主要由雅达利公司（Atari）的电子游戏场景构成，考虑到在背后为这个项目提供支持的公司，这一点也不奇怪。DeepMind取得的早期成果包括教人工智能玩早期的电子游戏，例如打砖块（Breakout）和爆破彗星（Asteroids）。但最终目的是让机器人能够和人类一样做梦，这是极具挑战性的真实世界任务，在学习和记忆形成中扮演重要角色。 要了解做
其实，我们不妨利用玩游戏来加深对枯燥概念的学习和理解，对于日常开发会使用到的基本操作刻意练习，养成肌肉记忆。边玩边学，它不香吗？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
