李想详解VLA:像人类的司机一样去工作的一个模型
李想表示,在机器人领域,VLA(视觉语言行动模型)已被广泛讨论,而对于理想汽车来说,VLA 就是一个 “司机大模型”,它能像人类司机那样开展工作。
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以下是scikit-learn的快速入门教程,涵盖机器学习的基本流程和常见操作,帮助你快速上手使用Python进行机器学习任务。
研究突破:研究人员最近发现,氦等稀有气体和铝等金属的薄层在受限空间中如何通过拓扑激发发生熔化。实验中,这些层被夹在两层石墨烯之间,并在高压下观察其行为。
人工智能将重新定义增材制造,解决制约3D打印产业化方面有关产品质量的两个关键挑战:Predictability(质量的可预测性)与Repeatability(质量的可重复性)。人工智能将成为3D打印技术的内核,赋能3D打印技术突破成本与可复制性的束缚,将扫平原
在科技飞速发展、全球格局不断变化的当下,就业市场正经历着深刻变革。对于怀揣留学梦想、渴望成为国际人才的同学们来说,选对专业至关重要。
随着加密通信的普及,恶意攻击者利用加密流量隐藏活动,传统基于签名和规则的检测方法面临挑战。机器学习为恶意加密流量检测提供了新解决方案。综述了监督学习、非监督学习、深度学习和集成学习在该领域的应用。监督学习通过标记数据识别已知攻击,非监督学习在未标记数据中发现新
乌贼 —— 有时被称为“海洋中的变色龙” —— 以其伪装能力而闻名。在其他头足类动物中,这种变色能力也用于交流。和其他头足类动物,也就是章鱼一样,乌贼非常聪明。乌贼明显的摆动行为揭示了它们复杂的一个新方面,并为研究人员利用机器学习研究它们的智能开辟了一条新的途
传统镍基高温合金因高密度(>8.20 g/cm³)和高温下γ'相的失稳粗化问题,难以满足航空发动机对轻量化与高温性能的双重需求。高熵合金(HEA)通过多主元设计可提升相稳定性,但其成分空间庞大,传统试错法效率低。近年来,机器学习(ML)为材料设计提供了高效工具
在半导体技术飞速发展的今天,器件模型日益复杂,紧凑模型参数提取已成为业界面临的重大挑战。传统优化算法受困于梯度变化不明确,极易陷入局部最优,但最终提取结果差强人意的困局。此外,现代半导体模型中存在大量相互关联的参数,这使得传统方法效率更加低下,建模工程师往往需
在当今科技飞速发展的时代,人工智能已不再是遥不可及的概念,它正深刻地改变着我们生活的方方面面。从智能语音助手到精准的图像识别,从个性化推荐系统到自动驾驶技术,人工智能的应用无处不在。而在人工智能的实现过程中,编程语言起着至关重要的作用。Python 凭借其简洁
近日,在国家图书馆举办“相信阅读的力量——第二十届文津图书发布暨国家图书馆4.23世界读书日特别活动”上,我社出版的《计算机教授白话人工智能》(钱振兴 著)荣获第二十届“文津图书奖”提名奖。
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PaperCoder 框架的三阶段方法,展示了它如何通过规划、分析和编码阶段将研究论文转换为代码库"尽管机器学习研究快速增长,相应的代码实现通常不可用,使研究人员复现结果和基于先前工作构建变得缓慢且劳动密集。"
国家知识产权局信息显示,北京全球气象导航技术有限公司、华风气象传媒集团有限责任公司取得一项名为“基于机器学习的波浪陡度预测方法及系统”的专利,授权公告号 CN118036804B,申请日期为 2024 年 2 月。
机器学习(ML)是计算机科学的一个领域,它通过计算机从样本数据中构建模型,以在未知数据上进行预测和生成结果。在这种“黑箱”模型中,计算机能够根据经验和训练样本自动优化和改进算法。使用机器学习模型的关键步骤包括从大量数据中有选择地提取适当的数据集,以及选择最合适
随着云计算技术的飞速发展,云管理已成为企业数字化转型的关键环节。然而,传统的云管理方法在面对复杂多变的业务需求时,逐渐暴露出诸多不足。从部署到优化,云管理需要更智能的方法来应对挑战,提升效率,降低成本,并确保系统的稳定性和安全性。本文将探讨云管理中部署和优化的
受人工智能应用对高效计算处理需求增长的推动,TPU 市场正强劲发展。各行各业持续采用人工智能,使得对 TPU 这类能更快、更高效处理 AI 算法的专用硬件需求日益增长。汽车、医疗保健和金融等行业纷纷部署 TPU,以提升实时数据处理和 AI 驱动决策的性能与效率
2025年,AI已经不是程序员的专属了,普通人也要懂一些基本概念,不然真的会被时代甩下! 今天就用一张超清晰的图,带你一次性搞懂AI世界的核心知识! 【1. Artificial Intelligence(人工智能)】 最外层就是我们平时说的AI。简单理解,就
工信部最新数据显示:人工智能、数据科学、微电子等领域的顶尖人才年薪已突破百万,薪资涨幅连续三年超30%。与之形成鲜明对比的是,传统工科如机械、土木的薪资增长停滞,部分岗位薪资甚至出现下滑。这背后是产业升级带来的「人才断层」——掌握AI算法、芯片设计、大数据分析
长期以来Scikit-Learn 一直作为表格数据机器学习的主流框架,它提供了丰富的算法、预处理工具和模型评估功能。尽管 Scikit-Learn 功能完备,但随着技术的发展,新兴框架PyTabKit正逐渐崭露头角。该框架专为表格数据的分类和回归任务设计,集成