李彦宏：百度AI全面赋能 汽车机器人极越01智商、情商双在线10月17日，主题为“生成未来”的百度世界大会上，百度董事长兼首席执行官李彦宏展示了汽车机器人极越01的语音交互能力。他表示，大模型上车将重塑汽车的智能化体验，百度AI全面赋能的极越01，将成为目前最聪明、最懂你的汽车机器人。1年前737
AI原生应用大爆发：百度搜索、文库、输入法等“神器”上新，拯救打工人百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组总经理何俊杰在致辞中表示，百度移动生态是百度集团在AI原生重构这张棋盘上的主要练兵场、落地第一站，同时也是通过AI重构C端场域、开拓新流量入口、创造新商业价值的重要阵地。1年前1002
百度用AI原生思维重构商业：AI Native商业全景应用发布，慧播星、智能导购打开电商新局面百度营销、百度优选联合主办的“生成式AI商业营销发展论坛”也在首钢园举行。现场，百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组总经理何俊杰表示，百度商业生态是百度移动生态重构的重中之重。百度商业着眼于客户价值，通过应用层面的“AI Native商业全景应用”和合作层面的“共拓计划”，让客户、生态伙伴都能抓住大模型时代的机遇，便捷地享受技术成果。1年前667
AI大模型降本提效，“通用“和“泛化”成为智能驾驶关键问题在AI大模型的深度赋能下，未来整个智能驾驶行业将以更高的效率发展，行业将迎接更多可能性和更大想象空间。在场的多位专家均表示，大模型之于自动驾驶来说，核心是解决了整个研发过程中技术迭代的效率问题，而大模型真正发挥其价值，还需面对通用性和泛化能力的问题。1年前764
百度沈抖：升级“云智一体”战略，面向五大需求打造大模型服务超级工厂10月17日，百度世界2023在北京首钢园召开。百度智能云在大会期间宣布：全面升级“云智一体”战略，面向客户落地大模型的五类需求提供全栈服务方案；面向AI原生应用开发，重磅发布“千帆AI原生应用开发工作台”，加速企业AI原生应用落地；发布国内首个AI原生应用商店，以及国内首个大模型全链路生态支持体系，赋能伙伴商业增长，共建、共享繁荣的大模型产业生态。1年前1120
百度何俊杰：以AI原生应用“造林”，与用户伙伴共育“大模型生态”10月17日，百度世界2023在北京举行。当天，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏以《手把手教你做AI原生应用》为主题发表演讲，发布文心大模型4.0版本。“大模型带来的智能涌现，是我们开发AI原生应用的基础，”李彦宏强调，他现场也展示了基于文心一言重构的10余款AI原生应用，希望能拓展大家的想象力，“激发大家一起来做出更惊艳的AI原生应用来”。1年前844
详解青云科技推出AI算力产品与服务应对算力挑战AI 算力调度平台已在济南超算应用落地，山河云已经上线提供运营服务。青云基于济南超算上万台的硬件基础设施，多种计算网络、服务器等，进行上架、管理、调度服务，对不同机房以及超算业务、智算业务、GPU，以及基于各种存储和网络信息，进行统一纳管整合、管理和分发，为各行各业的客户提供算力调度的产品和算力云服务产品。1年前1276
vivo自研AI大模型未发先热 稳居C-Eval、CMMLU双榜榜首10月16日，C-Eval大模型评测榜单更新，榜单显示，vivo自研大模型在C-Eval全球中文榜单中排名第一。此前，vivo自研大模型已取得了C-Eval百亿内大模型榜单第一，CMMLU全球中文榜单第一以及其百亿内大模型榜单第一的好成绩。vivo相关负责人透露，vivo自研AI大模型将会在即将发布的OriginOS 4系统中被首次应用，其中包括十亿、百亿、千亿三个不同参数量级的5款自研大模型，全面覆盖核心应用场景。1年前1271
北大学生团队打造感知生成一体化多模态大模型系统，让亚运会展现AI的温度这台“导游”机器人系统是由北京大学计算机学院HMI团队研发,它结合了当前最前沿的AI技术——多模态大模型和具身智能,在亚运会期间,为视障人士提供引领和导航等帮助,并可解析视障人士的需求并完成相应任务,如帮助他们捡拾掉落的物品等,以其独特的方式,为亚运会的成功举办贡献了力量。1年前628
中国移动发布86 NEXT，率先实现行业大模型应用破冰2023年10月11日，在2023年中国移动全球合作伙伴大会“心级服务，心语未来”分论坛上，中国移动重磅发布“86 NEXT 心智服务新门户”。此举寓示着以大模型为代表的创新AI技术在10086这一全球最大的客户服务体系中率先开启工程化应用，是大模型技术实现行业应用破冰的标志性事件。1年前630
微美全息研究基于生成对抗网络（GAN）的多模态全息图像融合算法全息成像是一种记录和再现物体光学波场的技术，它可以提供具有立体感和真实感的图像。然而，传统的全息成像技术受到了硬件和算法的限制，无法实现高质量和实时的全息图像生成。随着深度学习和生成对抗网络的兴起，人们开始尝试将GAN应用于全息图像生成与融合，以改善全息图像的质量和逼真度。1年前762
微美全息开发基于脑机接口的装配与手导控制技术，实现生产装配的人机协同WIMI微美全息的基于脑机接口的装配与手导控制技术，对脑机接口技术起到了关键作用。脑机接口（BCI）是一种通过检测大脑活动并将其转化为计算机可理解的指令的技术。在该技术中，操作员通过稳态视觉诱发电位（SSVEP）方法，实现了对协作机器人的命令发送。1年前545
微美全息开发基于神经信号的智能装配引导技术，引领智能装配未来在现代制造业的不断演进中，基于技术创新的智能化方案成为提高生产效率、优化操作流程以及降低人为误差的重要途径。在这个背景下，WIMI微美全息提出基于神经信号的智能装配引导技术，以其前瞻性和实用性成为目标的创新成果。这项技术通过融合脑机接口神经科学和机器人控制，来实现智能装配。1年前568
优刻得大模型技术实践（四）｜参数高效微调技术解析及AdaLoRA的应用在上一期的大模型技术实践中，我们为大家介绍了基于“LangChain+LLM”框架快速搭建知识增强后的问答机器人，并探讨了提升模型内容理解和执行能力的潜在优化方向。本期内容UCloud将为您解析参数高效微调技术（PEFT），即对已预训练好的模型，固定住其大部分参数，而仅调整其中小部分或额外的参数，以达到与全部参数微调相近的效果。1年前1268
微美全息探索基于深度学习的多视图点云重建算法的技术创新与应用可以设计不同的网络结构来处理不同类型的点云数据，或者通过调整损失函数来优化算法的性能。这使得算法在应对不同的点云重建需求时更加灵活。深度学习算法还可通过学习大量的标注数据，能够学习到点云数据中的特征和规律，从而能够更准确地重建点云。相比于传统的基于规则或几何模型的算法，深度学习算法能够更好地捕捉到点云中的细节和复杂性。1年前1175
英特尔on技术创新大会：加速AI和安全的融合渴望利用AI的开发者们面临着诸多挑战，这些挑战阻碍了从客户端、边缘到数据中心和云的解决方案的广泛部署。英特尔致力于在开放、选择、信任和安全的基础上，广泛采用“软件定义、芯片增强”的方法来应对这些挑战。英特尔正通过提供工具来简化安全AI应用程序的开发，并降低维护和推广这些解决方案所需的投入，以助力开发者让AI无处不在。1年前1138
微美全息开发基于多层网络通信技术的人工智能在物联网智慧城市中的应用这项技术的核心是将多层网络通信技术与人工智能相融合，创造了一个智能、高效的城市生态系统。WIMI微美全息AEUN(AI-Enhanced Urban Nexus)的技术结构将物理传感器、无线通信模块和先进的通信协议融合在一起，通过多层次的数据处理和分析，实现了城市数据的智能化管理和优化。1年前577
微美全息加速企业图像处理，探索ParallelMorphBoost技术的并行优势WIMI微美全息的ParallelMorphBoost技术的核心原理在于充分利用GPU的并行计算能力。传统的形态学重建过程需要对大量像素进行迭代操作，而每个像素的操作是相互独立的。通过将这些操作分配给GPU上的多个计算核心同时处理，ParallelMorphBoost能够实现多任务并行计算，GPU作为强大的并行计算平台就能够发挥巨大优势，显著加快处理速度。1年前1266
引领全息视觉的前沿探索，微美全息研究基于全息光学元件的双目全息显示微美全息研究的基于全息光学元件的双目全息显示技术便是将全息光学元件与双目成像技术相结合，可实现在不需要佩戴任何额外设备的情况下观看全息图像的可能。此技术利用了双目成像的原理，通过将两个不同视角的图像投射到全息光学元件上，再通过干涉和衍射的效应将图像合成为一个立体图像，使观看者能够在空间中看到真实的立体效果。1年前1016
微美全息开发一种高效的深度自我监督遥感场景分类技术遥感图像分析领域持续迎来创新突破，其中场景分类问题一直备受瞩目。为了应对遥感场景的复杂性、类别重叠和标记困难等挑战，研究人员们不断探索着解决方案。深度学习技术尤其是卷积神经网络（CNN）已然成为遥感场景分类的主流方法，然而，大量标记数据的需求使得该方法显得昂贵且耗时。针对这一问题，微美全息开发了一种高效深度自我监督遥感场景分类技术以解决该问题。1年前555
