科大讯飞按下加速键:大模型上车体验已超越传统汽车认知
1、三个方面包括“星火汽车模型绝不仅仅是对交互对话的提升，助理要升级、交互也要升级”、“对蓝牙电话等传统场景赋予新的价值点”、“星火大模型本身会产生新的场景”；四个词包括“极速”、“交互更自然”、“说法更自由”、“用户体验更智能”。
2、易车讯 日前，科大讯飞发布星火认知大模型。据官方介绍，中文领域它已在文本生成、知识问答、数学能力3个维度超越ChatGPT，同时还发布了教育、办公、汽车、数字员工四大行业应用成果。作为合作伙伴之一，奇瑞旗下的星纪元STERRA系列新车有望搭载。
3、易车讯 8月17日晚，星途星纪元与科大讯飞强强联合，在智能化领域全面发力，战略布局进一步拓宽，“LION AI”大模型平台首发落地，星纪元ES首搭。这次合作颠覆人机交互和信息生产方式，实现降本、提质、增效。打造更有情感的极致智能座舱体验，夯实温暖舒适的品牌、产品形象。
「大模型+大算力」加持,通用人工智能和智能驾驶双向奔赴
1、毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。 作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。
2、实际上，在车展现场体验感受下来，实车给人的感觉更像是能够自然交流、自由移动、自驱学习的新物种，在算力、大模型和智能应用的支持下，极越01已然打破驾驶体验的“智能之墙”，往更高阶的方向迈出了一大步。
3、而从技术层面来看，以ChatGPT为代表的通用人工智能技术正在给自动驾驶的发展注入新活力。传统的小模型、小数据弱人工智能方法正被换挡，通过大模型来布局自动驾驶的路径越发明显。
《预训练周刊》第33期:预训练语言模型的高效分层域适应
标题：艾伦AI研究所、慕尼黑大学 | Efficient Hierarchical Domain Adaptation for Pretrained Language Models(预训练语言模型的高效分层域适应) 简介：本文研究了以分层树结构的域表示实现预训练语言模型的分层。
Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输出文字)、问答系统等领域。
其次，预适应训练可能存在数据偏差的问题。由于训练数据通常来自互联网上的大规模数据集，这些数据集可能存在一些偏差，例如地域、社会群体、行业等方面的差异。这些偏差可能会影响语言模型在某些任务上的性能，使其在某些特定场景下表现不佳。此外，预适应训练可能会导致模型的过度拟合。
权重共享：Bert使用相同的参数进行多层Transformer Encoder堆叠，权重共享，模型更加简洁。Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。
预适应训练需要大量的数据和计算资源。在自然语言处理中，预适应训练通常涉及使用大规模语料库来训练语言模型，这要求大量的存储空间和计算能力。此外，训练这些大规模模型通常需要高性能计算机，从而导致成本上升，不是所有机构都能负担得起。 预适应训练可能存在数据偏差问题。
智能座舱2024流行什么?大模型,多模态交互,舱驾合一
AI大模型在处理自然语言、视觉、语音、智能推荐等多个领域具有显著优势，通过海量用户真实世界数据积累与训练，可主动识别驾驶员和乘客的语音，表情，手势姿态等多模态行为和需求，在应用层实现更敏捷的智能会话管理和AI交互界面。
为此，我们在2023年6月份发布了我们的多模态认知大模型——MindGPT。结合我们多模态感知技术和大语言模型MindGPT，我们全面升级了空间交互的能力，基于多模态感知能力，我们可以充分的感知整个智能空间的各种模态的信息，并且把它转化为了人类的语言。 我们基于自研的Taskfomer结构设计了面向Agent的大模型MindGPT。
现在座舱内被大屏充斥，“五屏联动”、“多屏互动”、“每人都有智能屏”这不是简单的炫技，其背后的原因在于智能座舱的产品设计，是对车内驾乘者、出行目的和用车阶段所挖掘的用户需求。而这也是为何要构建汽车智能座舱生态的底层逻辑。
美团大脑百亿级知识图谱的构建及应用进展
1、美团知识图谱团队从2018年开始着力于图谱构建和利用知识图谱赋能业务，改善用户体验。具体来说，“美团大脑”是通过对美团业务中千万数量级的商家、十亿级别的商品和菜品、数十亿的用户评论和百万级别的场景进行深入的理解来构建用户、商户、商品和场景之间的知识关联，进而形成的生活服务领域的知识大脑。
2、首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源，这一点在前面提到过。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。
3、知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力，基于大规模，关联度高的背景知识。 ———《面向人工智能“新基建”的知识图谱行业白皮书》 我们每天都在用知识图谱 知识图谱应用于各个领域，例如：电商(产品推荐)、医疗(智能诊断)、金融(风控)、证券(投研)。
只需要十分之一数据,就能通关四大视觉任务,居然还开源了
1、如下表所示，测评基准收集了 26 个下游任务数据集，囊括了 4 种视觉任务类型：分类，检测，分割和深度估计。 在设置上，该基准引入了百分比样本(percentage-shot)，只需要选取整个数据集的一部分，例如 10%、20% ，对比缩小下游任务的训练数据量后的模型性能。
2、AdobePhotoshop：这是一个非常流行的图像处理软件，具有丰富的绘画工具，也有一些AI辅助绘画的插件，比如TopazAI等。ClipStudioPaint：这是一款专业的绘画软件，支持各种绘画风格，也有一些AI辅助绘画的功能，比如自动上色等。
3、RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
4、企业数字化转型的方式如下：通过识别数字化关键需求，规划制定数字化战略目标和长远计划；形成数字化的治理结构，为数字化战略的实施提供决策和管理框架；设计数字化体系架构，实现全局性的信息优化和整合；实施数字化项目，实现业务的数字化支撑；评估数字化绩效评价，实现数字化的持续改进。
5、刘德华作为天王有出众的外表和过人的才华，但是身高放到现在的偶像标准上，的确算是比较矮的，官方数据仅仅只有一米七四。不过在某些时候与古仔的合影，却能够看出他们的颅顶竟然基本处于一个水平线，而华仔的肩膀还压了对方一截。但局部身高依旧可以造假，两人能够通过身体的歪斜达到身高几乎差不多的效果。
