AI资讯列表 - AI在线

ChatGPT背后的开源AI框架Ray，现在值10亿美元

最近一段时间，文本生成的人工智能在互联网上掀起了一阵风暴：ChatGPT 因为可以对人们能想到的几乎任何问题提供非常详细、近乎逼真的回答而受到追捧。大模型应用的出现让人们对于 AI 技术突破充满了信心，不过很少有人知道在其背后，一个分布式机器学习框架正为这场生成式 AI 革命提供动力。

2023年，让这20款AI工具帮你更高效的完成工作~大家好，这里是和你们聊设计的花生~ 2022年是AI技术大发展的一年，我都快记不清为大家推荐多少种AI工具了。正好年底，我重新翻了一遍自己的AI收藏夹，从中整理出20款免费且实用的AI工具推荐给大家，无论是做设计还是日常学习工作都能用得到。2023年已经开始，就让这些AI工具给我们的生产效率来一次新升级！ 1）AI聊天机器人如果要说一个2022年底最受关注的AI工具，无疑就是OpenAI公司推出的聊天机器人chatGPT。它通过模拟人类对话的方式与用户进行互动，

港科大郭毅可团队招收创造性AI方向博士生、博士后、研究助理

本期将为大家介绍港科大郭毅可教授团队招收创造性AI方向2023 年秋博士生、博士后、RA的相关信息，博士后和RA随时入职研究项目香港研资局资助的主题研究项目 “香港人机共生艺术创造平台技术建设”，旨在探索新的人机共生创造基础理论和系统，涉及 ai 创造和审美、虚拟和增强现实、ai 同理心、神经科学和区块链技术等多个交叉学科。申请者将与跨学科研究人员合作，为人工智能艺术开发前沿算法和系统。关于团队负责人郭毅可教授： ... of-guo-yike-provost关于 ai-art 项目 (trs)： ... lay_

稚晖君官宣离开华为：未来或用B站视频记录创业

天才少年，「野生钢铁侠」创业了。

治愈续航焦虑，欧拉闪电猫有怎样的灵丹妙药？

机器之心发布机器之心编辑部一直以来，续航里程问题是纯电动车型客群购车时最纠结的痛点之一。尤其到了冬季，续航大打折扣，续航焦虑成为影响用户出行的障碍。低温状态下，纯电动车型续航会打折，但是究竟打几折？有打算购买电动汽车的消费者，都希望弄懂这个问题。最近，汽车之家进行了一次冬季续航测试。其中，我一直关注的欧拉闪电猫成绩没让人失望，在 0℃~10℃的城市低温环境下，纯电续航达成率 75.9%；在 - 20℃~-30℃的极寒温度下，续航达成率 45.9%，成绩位于同级别车型 TOP3。欧拉闪电猫出色的低温续航表现，无疑给准

大脑的思考是量子计算，这一猜测有了新证据

几十年来，科学家们一直在探索人脑的计算和思考机制。但人脑的构成太过复杂，包含几百亿个神经元，相当于上万亿块芯片，我们很难一探究竟。

写在Stack Overflow封禁ChatGPT之后，人工智能的危机时刻

在人工智能领域，不可思议的事情正在悄然发生，有好有坏。每个人都在谈论 chatGPT (OpenAI)、Dall-E 2 和 Lensa 这样的系统，它们生成的文本和图像看起来既自然又不费力。

知网被罚8760万元，承诺三年内降价30%以上

据新华社报道，2022 年 12 月 26 日，市场监管总局依据反垄断法对知网作出行政处罚决定，责令其停止违法行为，并处以其 2021 年中国境内销售额 17.52 亿元 5% 的罚款，计 8760 万元，同时要求其围绕解除独家合作、减轻用户负担、加强内部合规管理等方面进行全面整改。

文字语义纠错技术探索与实践-张健

介绍文字语义纠错的技术算法，技术难点与挑战以及实际产品的落地情况

中文语法纠错全国大赛获奖分享：基于多轮机制的中文语法纠错

分享了在CCL汉语学习者中文语法纠错任务赛道二的亚军方案，重点介绍“基于多轮机制的中文语法纠错任务”。

PS上的开源Stable Diffusion插件来了：一键AI脑补，即装即用

网友：「它能颠覆整个行业。」

ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer

多模态情感识别是人机交互中的重要技术，也是人工智能走向类人智能时所需要攻克的关键难题。

单卡算力超90000 FPS，墨芯高稀疏率计算卡S30首次亮相GTIC

2022年8月26日，稀疏化计算引领者——墨芯人工智能携高稀疏率计算卡S30、S10和S4参展「GTIC 2022全球AI芯片峰会」（以下简称GTIC），展现稀疏化计算在AI算力和能效比上的领导力，以及推动AI计算向更高算力、更高能效比、更低成本快速发展的最新商业进展。在27日刚结束的上午会议中，墨芯当选“2022中国AI芯片企业50强”。GTIC由人工智能和芯片领域权威媒体智一科技举办，本次于今年26日-27日在深圳湾万丽酒店大宴会厅举行。在此次GTIC的核心展台——5号展台，墨芯人工智能首次向业内全面发布首批高

Lidar 3D传感器点云数据与2D图像数据的融合标注

2D&3D融合以自动驾驶场景为例，自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境，用来捕获2D视觉数据，同时在车辆顶部安装雷达,用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法精确地将对象分类为汽车、行人、障碍物、信号灯等。所以需要将包括丰富的语义信息2D视觉图像和可以提供精确的目标定位3D点云数据进行融合，使自动驾驶系统能够精确地了解周围环境，准确做出判断，让自动驾驶功能得以广泛应

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