机器理解

11 月 4 日消息，Meta 发布新闻稿，介绍了旗下 FAIR（基础人工智能研究）团队对于机器人触觉感知能力的研究情况， 这项研究旨在让机器人通过触觉方式进一步理解和操作外界物体 。 Meta表示，打造相应AI机器人的核心在于让机器人的传感器感知理解物理世界，同时利用“AI大脑”精确控

 场景痛点 机器人领域企业百花齐放，大模型为其发展添了一把火。机器人 创业 的难度已经不再是传统机器人那么简单，感知、控制、交互等各个领域的学科交叉，使得机器人在走向具身智能的过程中面临非常大的挑战。 一方面，机器人在人类物理场景的落地是核心难点；另一方面，中国企业数字化的大趋势不可逆，如

4 月 29 日消息，当地时间周日晚间，英伟达 CEO 黄仁勋接受美国哥伦比亚广播公司（CBS）《60 分钟》节目采访，谈到自己对人工智能的最新看法。其称，随着人工智能对企业的帮助（日益增加），企业自然会扩大规模，人类工作不会因此消失。黄仁勋表示，公司收益是同生产力一起增加的，自己从未见过哪个公司在盈利增加的同时，没有

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 爱迪生尝试了数百种材料，失败了数千次，才发现碳化棉线在白炽灯泡中燃烧得又长又亮。传统实验通常很耗时且费用昂贵。在开发将彻底改变现代电子和计算的量子材料时，费用和时间呈指数级增长。为了使量子材料的发现成为可能，来自太平

编译 | 吴彤校对 | 青暮编辑 | 琰琰长期以来，我们一直在与机器沟通：编写代码--创建程序--执行任务。然而，这些程序并非是用人类“自然语言“编写的，像Java、Python、C和C ++语言，始终考虑的是"机器能够轻松理解和处理吗？"“自然语言处理”(Natural Language Proc

经验和数据驱动的革命20世纪90年代初，一场统计革命席卷了人工智能 (AI)，并在 2000 年代达到高潮。神经网络化身为现代深度学习 (DL) 凯旋归来，并席卷了人工智能的所有子领域。尽管深度学习最具争议的应用是自然语言处理 (NLP)，但仍旧带来了经验主义的转向。NLP 中广泛使用数据驱动的经验方法有以下原因：符号

译者：AI研习社（ 听风1996 ） 双语原文链接： How to Understand ML Papers Quickly 我所指导的 ML学员 经常会问我一些不同的问题："你如何从每天大量充斥在Arxiv网址上的出版资料

11月6日，由中国中文信息学会（CIPS）和中国计算机学会（CCF）联合主办的“第五届语言与智能高峰论坛”在线举行。大会同期为“2020语言与智能技术竞赛”五大任务领域优秀团队授奖，凭借在阅读理解技术方向的深厚积累，云知声认知智能团队摘得机器阅读理解任务冠军奖牌。“2020语言与智能技术竞赛”由中国中文信息学会（CIP

近日,在斯坦福大学、华盛顿大学、Allen AI 和 UMass 联合发起的机器阅读理解(QuAC[1] (Choi et al., 2018))比赛上,京东 AI 研究院语音语言实验室提出的 EL-QA 模型(Single Model)登顶 QuAC Leaderboard,全部三项指标均获得第一名。 其中,

摘要：阿里安全获得中国人工智能大赛机器阅读理解技术领域团体赛冠军。网商君机器阅读理解是自然语言处理领域最受关注、进步最快的技术方向之一。日前，阿里安全在由中央网信办、工信部、公安部指导，厦门市政府主办，多方携手打造的中国人工智能大赛上，战胜120多家参赛队伍，获得该技术领域团体赛冠军。阿里安全新一代安全架构核心AI技术