人类的双手是大自然的奇迹,在动物王国中无与伦比。它们可以拧开瓶盖、拨动开关、轻松操控微小物体,每天完成成千上万项任务。相比之下,机器人的双手却难以企及。它们通常缺乏触觉,无法同时活动多个手指,而且当手指遮挡摄像头视野时,还会丢失所握持的物体。据外媒报道,为了提升多指机械手执行复杂任务...

2月9日,盖世汽车注意到,近期特斯拉副总裁陶琳表示,针对中国辅助驾驶和AI应用场景,特斯拉在中国已自主投入并使用了一家AI训练中心,从而进行特斯拉AI在中国的本地训练能力部署。陶琳未透露该训练中心的算力情况,仅表示其算力水平可满足目前需求。此外,陶琳披露,全球市场方面,特斯拉2026年资本支出预计...

特斯拉已在中国启用人工智能训练中心,以支持其辅助驾驶功能的本地化开发。该中心于近日投入运营,由特斯拉副总裁陶琳向上海财经媒体《财联社》确认。陶琳表示,该中心具备"足以支撑辅助驾驶功能开发的计算能力",但未透露具体选址、投资规模及算力参数。此举旨在应对中国数据本地化监管要求。根据现行法...

车企动态|OEM Trend财联社: 从工信部官网披露的企业申报车型公示详情获悉,小米新款纯电SUV车型命名为小米YU7 GT。IT之家: 小鹏汽车董事长何小鹏近日透露小鹏 GX预计四五月上市。这款新车已经现身工信部第404批《道路机动车辆生产企业及产品公告》。据官方介绍,这是小鹏汽车第一款旗舰级大六座SUV,长...

特斯拉正加大人工智能训练基础设施的投入,其 2025 年第四季度运营费用大幅攀升 39%,同期营业利润下滑 11%。特斯拉在股东信中明确表示,这一成本变动由人工智能及其他研发项目的投入,以及销售、一般和管理费用所推动。特斯拉最新股东信披露,公司正于得克萨斯州超级工厂打造 Cortex 2 算力集群,以进一步...

一块小小的芯片,正在成为推动人工智能从"训练"走向"应用"的关键支点,撬动着未来三年超过3100亿元的市场规模。当推理需求超越训练,谁能掌握这场算力竞赛的主动权?近期,OpenAI与晶圆级AI芯片企业Cerebras签署了一份协议,OpenAI将在2026~2028年把750MW规模的Cerebras芯片集成到其AI推理计算资源库中。这...

人工智能现已成为日常生活的一部分,随之而来的是对更大、更复杂模型的迫切需求。然而,对日益增长的计算能力和运算性能的需求,正以超越传统计算机所能提供的速度快速攀升。为突破这些限制,研究正转向创新技术领域,例如物理神经网络,这类模拟电路直接利用物理定律(光束特性、量子现象)来处理信息。图片...

虽然机器人在探索遥远行星、执行复杂手术等技术上表现卓越,但是它们仍难以胜任若干基本的人类任务。其中最严峻的挑战之一是关于灵巧性的问题,即抓取、握持和操作物体的能力。而这一局面如今已被打破。据外媒报道,马萨诸塞州丰田研究院(Toyota Research Institute)的科学家已训练出一款机器人,使其像...

随着生成式AI模型从庞大的云服务器迁移至手机和汽车,它们被简化以节省电力。但被删减的内容可能包括阻止其散布仇恨言论或提供犯罪活动路线图的技术。据外媒报道,加州大学河滨分校(the University of California, Riverside)的研究人员开发出一种方法以应对这一隐患,即使开源AI模型被简化以适应低功耗...

4月23日,2025上海国际车展正式开幕,面对全球汽车工业迎来新能源革命的今天,动力性能的获取变得前所未有的简单。当众多车企沉迷于马力数字的军备竞赛时,如何让驾驶者真正驾驭这份澎湃动力?莲花作为一家拥有77年赛道基因和钻研操控技术的品牌,深知大马力已不再是稀缺品,人们驾驭大马力的同时,能力却未...

去年,人工智能(AI)技术开发平台Hugging Face推出了LeRobot,一套开放式人工智能(AI)模型、数据集和工具,旨在帮助打造现实世界的机器人系统。据外媒报道,当地时间3月11日,Hugging Face与AI初创公司Yaak合作,为LeRobot扩展了训练集,旨在训练能够在诸如城市街道等环境中自主导航的机器人和车辆。多模态数...

一天训练950年驾驶经验,苹果让自动驾驶自己"修仙"。苹果于机器学习研究页揭秘自动驾驶新进展,一日之内累积950年驾驶智慧,仿佛让汽车踏上"修仙"之旅。这篇论文的突破性贡献在于它创造性地推出了一款名为GIGAFLOW的全新大规模自博弈强化学习架构,并有力证实其能高效培育出既通用又具备高度稳定性的驾驶...

从机器人技术、医学再到政治学,各个领域都在尝试训练人工智能(AI)系统做出各种有意义的决策。例如,在拥堵的城市中使用AI系统智能控制交通,可以帮助驾车者更快到达目的地,同时提高安全性或可持续性。(图片来源: 麻省理工学院)然而,教AI系统做出正确的决策并非易事。这些AI决策系统的基础是强化学习模...

在动画片《杰森一家》中,机器人女仆罗西可以无缝切换,从打扫房间、做饭再到倒垃圾。但在现实生活中,训练通才机器人仍是一项重大挑战。通常情况下,工程师会收集特定于某个机器人和任务的数据,然后利用这些数据在受控环境中训练机器人。然而,收集这些数据的成本高且耗时,而且机器人可能很难适应以前从...

据外媒报道,当地时间10月30日,Waymo发布了其最新的研究论文--《端到端多模态自动驾驶模型(EMMA)》。在自动驾驶领域,Waymo公司在人工智能(AI)和机器学习(ML)方面,已经保持了15年以上的领先地位。Waymo自动驾驶模型(图片来源: Waymo)EMMA由Gemini(谷歌研发的多模块大型语言模型)赋能,采用统一的端到端...

9月11日,自动驾驶汽车(AV)和ADAS数据生成技术公司Cognata宣布推出GenAI驱动技术DriveMatrixX,标志着自动驾驶汽车发展的重大飞跃。借助这一尖端的真实数据解决方案,Cognata现可将真实数据增强与逼真的合成数据生成结合起来,用于感知训练和验证。图片来源: CognataDriveMatriX允许公司从试驾中获取现有...

致力于研究ChatGPT等大型人工智能(AI)模型的研究人员会利用大量的互联网文本、图片和视频来训练系统。但是训练物理机器的机器人专家却面临了阻碍,即机器人数据很昂贵,而且没有大量机器人在世界各地游荡,因此很难轻易获取足够的数据,以便让机器人在动态环境(如家中)中表现出色。有些研究人员转而采用...

许多机器人专家的梦想是开发出合适的硬件和软件组合,让机器学习"通用"策略以指导其行为,这些策略在不同的地方和条件下都能发挥作用。但是,如果有一个家用机器人,人们可能不会考虑它是否能为邻居工作。据外媒报道,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望找到一种解决方案,以便...

深度学习模型,例如用于帮助检测疾病或异常的医学成像模型,必须使用大量数据进行训练。然而,这些模型通常面临着没有足够的数据来进行训练或数据太多样化的问题。图片来源: Kamilov lab据外媒报道,圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)麦凯维工程学院(McKelvey School of Engineeri...

现在大多数机器人系统要么可以高精度地处理特定任务,要么低精度地完成一系列简单任务,但往往缺乏在不影响精度的情况下解决多项任务的能力。为了实现大规模部署,多用途机器人需要具有在特定位置精确地定位、拾取和放置物体的能力。(图片来源: 麻省理工学院)据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的研究人员最...