系统
Claude创始人：AI全面超越人类，只剩2-3年
在最新的对话访谈当中，Claude厂家Anthropic的CEO Dario Amodei谈论了他对于AI未来的看法。 他认为，AI确有可能在短期内替代部分人类的工作，但让AI与人类形成互补才是对生产力最有益的方式。 对于当下的年轻人，Amodei也给出了他的建议，鼓励其学会使用AI工具并培养批判思维能力。
你的LLM评估方法过时了吗？这三个范式转变不容错过
在我的职业生涯中，我一直致力于为机器学习系统打造评估体系。 在担任 Quora 数据科学部门负责人时，我们为新闻源排序、广告投放、内容审查等构建了评估机制。 在 Waymo，我们团队为自动驾驶汽车开发了评估标准。
斯坦福AI科研神器开源，一键成文GPT-4o mini加持！科研写作彻底解放双手
AI写作神器，竟被斯坦福开源了！ 在OpenAI与Perplexity绞尽脑汁去动谷歌搜索的蛋糕时，斯坦福研究团队却「于无声处响惊雷」，一鸣惊人推出了支持避开信息盲点、全面整合可靠信息、从头写出维基长文的STORM&Co-STORM系统。 图片背后模型是由必应搜索，以及GPT-4o mini加持。
Anthropic预测：2025是智能体系统年！年终总结分享最佳实践
模型到应用之间的距离，就是烧钱与搞钱之间的距离。 这条路上，Agent已经身经百战，万事俱备。 在这个2024的结尾，Anthropic开发者关系主管Alex Albert表示：2025年将是智能体系统之年！
掌握多云：AI工作负载的简单成本优化技巧
现实案例展示了企业如何在多云 AI 中实现成本效益。 译自Master Multicloud With These Simple Cost Tips for AI Workloads，作者 Advit Patel。 现代人工智能的进步依赖于数据处理、模型训练和实时推理。
HuggingFace工程师亲授：如何在Transformer中实现最好的位置编码
在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding） 被用来表示输入序列中的单词位置。 与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息，以更好地学习序列关系。 位置编码通常通过数学函数生成，目的是为每个位置生成一个独特的向量。
大模型应用系列：从Ranking到Reranking
每个搜索引擎背后都隐藏着一个至关重要却往往被忽视的组成部分——Reranking（重新排名）。 那么，什么是Rerank呢？ 简而言之，这一过程旨在优化并调整搜索结果的顺序，使之更加精准地匹配用户的查询需求。
LVLM赋能端到端！地平线&华科联手打造更强自动驾驶系统Senna！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解近年来，自动驾驶技术发展迅速，在驾驶感知、运动预测、规划等领域取得了重大进展，为实现更准确、更安全的驾驶决策奠定了坚实的基础。 其中，端到端自动驾驶技术取得了重大突破，端到端方法以大规模数据为基础，展现出卓越的规划能力。
全球首个开源 AI 标准发布，微软、谷歌、亚马逊、Meta、英特尔、三星等巨头制定
在本月底的 2024 年 ALL THINGS OPEN 大会上，开源组织 Open Source Initiative（OSI）正式发布开源人工智能定义（OSAID）1.0 版本，标志着全球首个开源 AI 标准的诞生。 OSI 成立于 1998 年，是一个全球性的非营利组织，旨在定义和“管理”所有开源事物。 OSAID 标准由超过 25 个组织共同设计，包括微软、谷歌、亚马逊、Meta、英特尔、三星、Mozilla 基金会、Linux 基金会、Apache 软件基金会等，该标准可以帮助验证一个 AI 系统是否可以被视为开源 AI。
DrunkSense 突破性 AI 车载酒后驾驶监测技术登场：准确率 85%，无需借助酒精检测仪
VinAI 公司于 10 月 8 日出席在巴塞罗那举办的 InCabin Europe 展会，展示了 DrunkSense 系统，是全球首个无需使用酒精测试仪即可检测司机是否酒后驾驶的系统，代表了道路安全的一项重大进步。AI在线援引 VinAI 公司新闻稿，DrunkSense 系统的准确率高达 85%，目前已进入欧洲市场。 该系统专为下一代智能车辆设计，利用传感器组合监测面部表情、车辆控制和空气中的酒精浓度，敏感度比当前标准提高了 8%。
首个开源 AI 候选版定义稿发布：四大要求，训练数据上有妥协
如何定义开源人工智能（AI）？开源倡议组织（OSI）经过 2 年的努力，于昨日（10 月 9 日）发布了首个开源 AI 定义候选版本。首个候选版本主要澄清开源 AI 领域的各种争议，规定一个 AI 系统 / 模型需要具备以下 4 种基础自由要求，才能视为开源，AI在线附上相关要求如下：在未获许可的情况下，他人可出于任何目的使用该系统。可以深入研究系统的运行原理出于任何目的修改系统。与他人共享，无论是否修改。OSI 在训练数据方面选择妥协，要求提供“关于用于训练系统的数据的足够详细信息”，而非完整数据集。此举旨在平衡
AI 牵线搭桥：日本东京政府推出人工智能相亲系统
不少人想通过互联网寻找伴侣，但又怕遭遇个人隐私泄露或诈骗。为此，日本东京都政府出手，推出官方背书的人工智能相亲系统，旨在帮助东京居民找到合适的伴侣。据东京政府 2021 年的一项调查显示，3267 名东京居民中有 67% 希望有一天结婚，但其中 69.3% 尚未迈出寻找潜在伴侣的第一步。这一系统名为“东京结缘”，于 9 月 20 日正式推出，面向在东京生活、学习或工作的 18 岁以上未婚人士。用户必须支付 1.1 万日元（AI在线备注：当前约 540 元人民币）购买两年使用资格，还需要多种认证并提供收入证明，接受系
Anthropic 公开 Claude AI 模型的系统提示词
科技媒体 Techcrunch 昨日（8 月 26 日）报道，Anthropic 公司公开了 Claude AI 模型的“系统提示词”（system prompts）。系统提示词（System prompt）为了让 AI 模型更好地理解人类指令，提示词（Prompt）工程实际上包含 2 层核心内容，用户提示词（User prompt）和系统提示词（System prompt）：用户提示词：用户输入的提示词，然后 AI 模型基于用户提示词生成答案。系统提示词：这是由系统生成的提示，通常用于设定对话的背景、提供指导或规
欧盟《人工智能法案》正式生效，罚款最高达全球年营业额 7%
感谢在欧盟官方发布《人工智能法案（Artificial Intelligence Act）》最终完整版本 20 天后，全球首部全面监管人工智能的法规于当地时间 8 月 1 日正式生效。据介绍，《人工智能法案》旨在确保在欧盟开发和使用的人工智能是值得信赖的，并有保障措施保护人们的基本权利。该法规旨在在欧盟建立一个统一的人工智能内部市场，鼓励采用这项技术，并为创新和投资创造一个支持性的环境。《人工智能法案》规定，对违反被禁止的人工智能应用程序的罚款可能高达全球年营业额的 7%，对违反其他义务的罚款最高可达 3%，对提供
日本大阪将在多座车站部署实时语音识别系统：透明显示屏形态，支持 23 种语言翻译
据日媒 ROBOSTART 报道，JR 西日本和阪急电铁将于 7 月 12 日至 9 月 13 日在 JR 大阪站、阪急大阪梅田站部署新型实时语音识别系统 YYSystem 进行乘客引导示范测试。据悉，该系统可借助 AI 将对话实时翻译成多种语言，日语和目标语言都将即时显示在一块配有定向麦克风的透明显示屏上。IT之家获悉，该系统支持 23 种语言，有望为入境旅客或听障人士提供更加顺畅的服务。此次测试将会对所获得数据进行分析，以验证其是否可以对车站信息中常用的词语或表达方式作出响应，目标是在明年的大阪-关西世博会开幕
美国多家汽车经销商将 AI 用于车辆初步检查：一分钟内可生成全面报告
当前 AI 几乎是“无处不在”，以汽车领域为例，有车载大模型语音助手，还有各种各样的智能辅助驾驶，不过 AI 的潜力还远不止于此。据 Carscoops 今日报道，美国多家经销商采用了 AI 系统用于车辆初步检查。▲ 图源 Carscoops报道称，相关技术已经在全美 300 家经销商展开部署，为它们显著提高了工作效率并缩短了工时。拉斯维加斯一家安装了自动化车辆检测系统的凯迪拉克经销商表示，整个扫描过程非常简单，只需不到一分钟。客户将车开过大型扫描仪，扫描仪便可以从各个角度（IT之家注：包括车底）拍摄多张照片。然后
生成式 AI“上车”，大众高尔夫、途观、帕萨特等海外版车型现已支持 ChatGPT
当地时间 21 日，大众汽车宣布配备新一代信息娱乐系统的车型现已加入对 ChatGPT 的支持。在欧洲地区，引入 ChatGPT 的车型包括纯电动 ID.系列、新款高尔夫、新款途观、新款帕萨特，用户可通过车辆内置 IDA 语音助手访问 ChatGPT。据介绍，AI“上车”之后带来的体验远远超出以往，用户可以要求汽车直接读出搜索结果，或使用自然语言与汽车进行交互。例如，接入 ChatGPT 的车机可以提供旅游景点信息、报道过去的足球比赛或帮助解决数学问题。驾驶员只需用自然语言与助手交谈，无需将视线从道路上移开。与现有
风清、风雷、风顺，中国气象局发布三个 AI 气象大模型系统
感谢中国气象局昨日（6 月 18 日）发布公告，宣布推出“风清”、“风雷”、“风顺”三种 AI 气象大模型系统。全球中短期预报系统“风清”该模型具有大气强物理融入和可解释性，在实现高效计算的同时，可为预测结果提供物理可解释性依据，自动挖掘包括天气系统内在的物理演变。IT之家援引检验结果，该模型全球可用预报天数达到 10.5 天，超过欧美主流气象预报大模型，尤其是在较长预报时效，具有更为明显的优势。人工智能临近预报系统“风雷”该模型将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合，显著提高了公里尺度下 0 至 3 小时雷达回