英国政府的新AI聊天机器人“对某些问题不太满意”
本周，政府数字服务部邀请企业试用一款新的AI聊天机器人，旨在简化政府服务。该聊天机器人旨在帮助用户解答与税务和商业支持相关的咨询，但初步测试显示其在回答某些问题时存在局限性。
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11月7日AI科技快讯
1. 扎克伯格的核电数据中心因稀有蜜蜂受阻 根据金融时报的报道，Meta原计划在美国建设一个由核能驱动的人工智能数据中心，但由于在施工现场发现了稀有蜜蜂，该项目面临障碍。这一突发情况让Meta不得不重新评估其建造计划，以确保物种的保护。 2. Apple即将推出ChatGPT Plus升级选项 苹果公司在即将发布的iOS 18.2更新中，计划将OpenAI的ChatGPT整合入系统。这一更新预计会…
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RAG三件套运行的新选择 – GPUStack
收录于话题 #RAG专栏 GPUStack 是一个开源的大模型即服务平台，可以高效整合并利用 Nvidia、Apple Metal、华为昇腾和摩尔线程等各种异构的 GPU/NPU 资源，提供本地私有部署大模型解决方案。 GPUStack 可以支持 RAG 系统中所需要的三种关键模型：Chat 对话模型（大语言模型）、Embedding 文本嵌入模型和 Rerank 重排序模型三件套，只…
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LLaMA版o1：支持蒙特卡洛树、自博弈RL、AlphaGo Zero
收录于话题 #LLM热点Paper#OpenAI o1#蒙特卡洛树搜索 LLaMA-O1项目：使用 PyTorch 和 HuggingFace 进行训练、推理和评估的开放大型推理模型（LRM）框架。由蒙特卡洛树搜索 (MCTS)、自我对弈强化学习（Self-Play Reinforcement Learning,）、PPO、AlphaGo Zero的双层策略范式和大型语言模型提供支持的大型推理模型…
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剪映里的AI，效果很赞！
收录于话题 #AI工具#AI 感谢阅读，我是江枫，专注AI，编程，副业领域。 关注公众号可领取一份大礼包，包含AI/python/副业 资料 我从上个月开始更新视频号，每周都要剪好几条视频，我用得最多的工具就是剪映，做视频剪辑，音频剪辑等等。 但在制作的过程中，原创视频，图文，音乐，字幕等需要我自己去找。或者是通过其他AI平台生成，然后导入到剪映中，一来一去还是费不少精力。 当我今天把剪映升级到7…
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西安交通大学提出少锚点的端到到端车道线检测算法Polar R-CNN
Abstract 车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务，特别是在实际场景中，由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且长度较长，检测难度增大。现有基于锚点的检测方法通常依赖于预设的锚点来提取特征，并随后对车道线的位置和形状进行优化。然而，这些方法依赖手动设置锚点的方式繁琐，且为了适应不同的数据集通常需要大量密集的锚点。此外，为消除冗余预测而使用的非极大值抑制（NMS）在复杂场景中效果…
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西安交通大学提出少锚点的端到到端车道线检测算法Polar R-CNN
Abstract 车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务，特别是在实际场景中，由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且长度较长，检测难度增大。现有基于锚点的检测方法通常依赖于预设的锚点来提取特征，并随后对车道线的位置和形状进行优化。然而，这些方法依赖手动设置锚点的方式繁琐，且为了适应不同的数据集通常需要大量密集的锚点。此外，为消除冗余预测而使用的非极大值抑制（NMS）在复杂场景中效果…
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西安交通大学提出少锚点的端到到端车道线检测算法Polar R-CNN
Abstract 车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务，特别是在实际场景中，由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且长度较长，检测难度增大。现有基于锚点的检测方法通常依赖于预设的锚点来提取特征，并随后对车道线的位置和形状进行优化。然而，这些方法依赖手动设置锚点的方式繁琐，且为了适应不同的数据集通常需要大量密集的锚点。此外，为消除冗余预测而使用的非极大值抑制（NMS）在复杂场景中效果…
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西安交通大学提出少锚点的端到到端车道线检测算法Polar R-CNN
Abstract 车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务，特别是在实际场景中，由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且长度较长，检测难度增大。现有基于锚点的检测方法通常依赖于预设的锚点来提取特征，并随后对车道线的位置和形状进行优化。然而，这些方法依赖手动设置锚点的方式繁琐，且为了适应不同的数据集通常需要大量密集的锚点。此外，为消除冗余预测而使用的非极大值抑制（NMS）在复杂场景中效果…