站长之家(ChinaZ.com)5月25日 消息:5月25日,百度旗下集度汽车宣布,集度汽车机器人正式启动量产准备。
集度汽车CEO夏一平表示,集度首款量产车启动车身模具铸造,正式从车型设计迈向整车量产制造的准备阶段。
据了解,集度汽车将于6月8日举行集度 ROBODAY 线上发布会,发布首款汽车机器人概念车。
度汽车机器人拥有高速、城市双域高阶自动驾驶能力、智能化程度超高的座舱,设计灵感源自宇宙飞船。
集度汽车首款量产汽车机器人将于2023年上市交付。
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在一块面料上自动找出各种疵点;每分钟“审视”60米,是人工的3倍,漏报在100米3个以内;灵活配置不同的企业检测标准;结果可生成二维码,按需自动生成详实的报表……具备这些能力的智能验布机器人,已由世纪华通生态体系成员艾豚科技自主研发完成,日前投入量产。长久以来,我国的纺织生产线虽然在自动化方面达到了世界先进水平,但在原材料和成品的品质控制环节,�
人工智能聊天机器人平台Poe由问答网站Quora推出,近期迅速扩展,旨在成为用户访问各种对话AI模型的一站式平台。Poe最新的重要功能是“多机器人聊天”,允许用户在单个对话线程中同时与多个AI模型交互。各行各业的公司都应密切关注Poe,并考虑对话AI可能如何在未来几年重塑他们的业务。
【新智元导读】大模型这把火点燃了整个机器人行业的热情。纵观全世界,过去几个月,国内外大模型大厂和机器人初创公司的合作也是动作不断。科大讯飞所做的,就是用技术革新,让机器人走进每个家庭。
随着机器人进入到越来越多的生产生活场景中,作业任务和环境变得更加复杂,机器人需要更精准、更稳定、更智能、更灵敏的自主导航能力。自主导航技术作为机器人技术的核心,虽然经过了多年发展,取得了长足进步,但在实践过程中,依然面临较多难题,如面对特殊障碍物难以避障、复杂场景精度降低稳定性下降、智能交互支持不足等问题,且地图构建大多仍为传统的2D栅格地图、拓扑地图,缺乏机器人用于理解环境、人机交互等业务的高层次语义信息。结合INDEMIND提供成熟的硬件参考设计和量产设计服务及相对成熟的作业单元技术,整机从立项到量产最快可以控制到2个月以内,大大降低企业的研发周期和投入成本。
从阿里云AI智领者峰会上获悉,长安汽车将多方位接入阿里云通义大模型。基于阿里云通义大模型和百炼平台,长安汽车正在结合汽车通用文本语料和业务语料,以座舱交互为应用核心,研发汽车垂域大模型。自主品牌新能源全年销售同比增长74.8%,出口同比增长43.9%。
最近几年扫地机器人新品牌型号层出不穷,各种高端功能植入更是刷新用户眼界,想要找到真正适合自己家庭的机器可还真不是件容易的事,扫地机器人哪个牌子好?全网十大扫地机器人评测你一定要看!1.斐纳TOMEFON斐纳TOMEFON是在德国销量名列前茅的扫地机器人品牌,母公司拥有四十多年的室内清洁领域服务经验,其最新款式做了9项全新技术升级,不仅可以记忆更多的地图更换新房型不需要重新建图清扫全屋速度更快还拥有全局分区规划功能,在清扫大户型房间的时候可以自主将房间划分成若干版块然后逐一清扫,配合及时清洗拖布的话就不会将灰尘带到全屋了;斐纳TOMEFON还拥有非常高端的智能配置,可以做到清洁全屋无误撞,这对于配置了高端家具和高端大理石、实木地板的用户言更为合适,无论家里地形多复杂用斐纳TOMEFON扫地都能做到不磕碰撞坏家具和边缘扫脚,小至0.5厘米的空隙、椅子腿四周都能转着圈深入清理到位,用起来真的很省心;斐纳TOMEFON的使用成本还非常之低,终生免费提供耗材的服务真的能让用户用起来不心疼;最后斐纳TOMEFON还拥有一年故障直接换新,主机保修三年的售后承诺,就连电池都给保修一年,这就更让消费者买着放心用起来安心了。2.iRobotiRobot是全球知名的扫地机器人品牌,最大的优势就是智能配置高端,最大处理能力可以在一分钟内分析23万个以上的数据点,对于复杂地形例如厚窗帘、床底、异形家具的清洁效果到位。10.海尔海尔扫地机器人因为有了母品牌的加持无论是功能植入、售后品质都得到了保证,如果想省心可以放心入。
日产与百度在线网络技术签署了谅解备忘录,将在人工智能与智能汽车领域展开战略合作的可行性研究。合作内容包括:利用百度在生成式AI方面的优势,共同开发未来技术和商业合作;在中国的日产汽车上搭载百度AI解决方案,推动智能化和电动化发展;共同探索创新技术应用,实现共赢。百度将利用其在AI领域的优势,帮助日产实现智能化突破,为消费者提供更智能、便捷的出行体验。
随着人工智能向通用人工智能目标加速发展,星尘智能公司最新研发的AI机器人AstribotS1,以其卓越的操作性能,在同规格机器人中脱颖出。AstribotS1在未经加速的1倍速视频中,展示了其在家居和工作场景中的多任务能力,包括叠衣、分拣物品、颠锅炒菜、吸尘清洁和竞技叠杯等。它不仅能够完成日常家务能在各种工作场景中提供帮助,展现了AI机器人在未来生活中的广泛应用潜力。
随着AI向AGI的圣杯方向加速发展,大模型与机器人的结合是必然趋势。单一用途机器人市场已趋于饱和,AI通用机器人的巨大潜力急待开垦。有此长期志向的伙伴,欢迎加入我们,让AI机器人从梦想变为现实。
毫不夸张地说,ChatGPT的问世可谓“一石激起千层浪”,倒逼所有企业都开始思考一个问题:如何搭上这趟时代列车?自彼时起,全球的目光都紧盯着这个确凿无疑的时代风口。AI投资激增,各公司开始开发、采用或将AI集成到产品或业务中,全世界已经进入“AI竞赛”的时代。谁能在这方面取得突破,才能在行业中占得一席之地。
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
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