AI eye matches human color perception
使用染料敏化的太阳能电池以10纳米的分辨率模仿人工突触可以模仿人类的色觉。该技术使能够具有高级颜色识别和逻辑处理的节能AI系统。
AI Girlfriend Chatbots and Language Learning: A New Tool for Practicing Conversations
AI女友聊天机器人和语言学习：练习对话的新工具AI技术已经改变了我们与数字世界的互动方式，AI女友聊天机器人也不例外。这些机器人由自然语言处理（NLP）和机器学习提供支持，旨在模仿人类的对话，提供陪伴和支持。有趣的是，这些相同的机器人现在被用作语言学习者的创新工具，使他们能够以传统学习方法无法匹配的方式练习对话。在本文中，我将探讨语言学习的AI聊天机器人如何帮助练习新语言，他们教给我们的[…]
Chimpanzees Can Catch Yawns From Androids
伦敦黑猩猩大学（Pan Troglodytes）可以从Android模仿人的面部表情中“抓住”打哈欠。
Please Don’t Use AI as Your Expert Witness
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或
Opinion: ‘Specialized robots – not humanoids – will dominate robotics’, says Exotec CEO
在《财富》网站上发表的一篇文章中，Exotec的首席执行官罗曼·穆林（Romain Moulin）认为，专门为特定任务设计的专业机器人比人形机器人更有效，更具成本效益。这种观点也在《财富》文章中也强调了，这表明机器人技术的未来在于专门建造的机器，而不是模仿人类形态的机器。 Moulin […]
From Fuzzy to Precise: How a Morphological Feature Extractor Enhances AI’s Recognition Capabilities
模仿人类的视觉感知，真正理解对象从模糊到确切的帖子：形态特征提取器如何增强AI的识别能力首先出现在数据科学上。
Budgie brains could reveal the secrets of speech
Budgerigars喜欢模仿人类的言语，现在美国的研究发现了他们大脑中的一个特殊地区，该地区的作用与人脑中与言语相关的地区类似。研究人员说，这可能意味着Budgies和其他鹦鹉可能是研究人言语和发展语音疗法的好模型。研究人员研究了可以模仿人类言语的芽的大脑和斑马雀科，这些斑马的声音曲目更有限，发现他们使用大脑的不同区域来控制发声。作者说，这增加了可以将鹦鹉用作模型的可能性，以更多地了解人类的语音生产和交流障碍。
From Fuzzy to Precise: How a Morphological Feature Extractor Enhances AI’s Recognition Capabilities
模仿人类的视觉感知，真正理解对象从模糊到确切的帖子：形态特征提取器如何增强AI的识别能力首先出现在数据科学上。
Build a Multi-Agent System with LangGraph and Mistral on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基地上使用Langgraph和Mistral模型来创建一个强大的多代理系统，该系统可以通过解决问题解决问题来处理复杂的工作流程。这种集成使可以共同解决复杂问题，模仿人类式的推理和协作的AI代理的创建AI代理。
How AI is Changing the Landscape of Digital Relationships
AI如何改变数字关系的景观简介：数字关系已经超越了短信和视频通话。随着人工智能（AI）的进步，连接的发展是由不仅增强沟通而且模仿人类情感的技术塑造的。从个性化的对接到AI驱动的同伴，AI正在彻底改变我们的建立和维持关系。在本文中，我将探讨数字关系中AI的迷人世界，并深入研究其潜力，挑战和道德意义。让我们了解AI如何为人类联系创造新的可能性。数字关系的演变从传统[…]
脑芯片研究为 AI/ML 算法提供了利用其预测能力所需的数据。预测无症状病例在接触化学或生物 (CB) 威胁剂后神经活动的变化可以提供预警，以识别和治疗高危人群，从而最大限度地减少对作战环境中人类表现的负面影响。人体器官芯片技术的最新进展模仿了人体生物力学和器官系统的生理学，使研究人员能够开发出微创方法来测量来自类器官设备的电生理和电化学信号数据。类器官是在实验室中培育的器官的微型 3D 版本，以模仿人体器官和组织的结构、功能和复杂性。
Reframing digital transformation through the lens of generative AI
在过去两年中，企业对生成式 AI 技术的采用经历了爆炸式增长。以新一代大型语言模型 (LLM) 为基础的强大解决方案已用于加速研究、自动化内容创建，并用 AI 助手和更复杂的 AI 代理取代笨重的聊天机器人，这些代理可以紧密模仿人类的互动……
AIs and Robots Should Sound Robotic
大多数人都知道，机器人的声音不再像金属垃圾桶。它们听起来像 Siri、Alexa 和 Gemini。它们听起来像迷宫般的客户支持电话树中的声音。甚至那些机器人的声音也被新的人工智能生成的声音所取代，这些声音可以模仿人类说话的每一个声音细微差别和抽搐，甚至是特定的地区口音。只需几秒钟的音频，人工智能就可以克隆某人的特定声音。这项技术将在许多领域取代人类。自动化客户支持将通过减少呼叫中心的人员来节省资金。人工智能代理将代表我们拨打电话，用自然语言与他人交谈。所有这些都在发生，并将很快成为常态。但与机器人交谈与与人交谈有着根本的不同。人可以成为朋友。人工智能不能成为朋友，不管人们如何对待它或对它做出
EMOTION: Expressive Motion Sequence Generation for Humanoid Robots with In-Context Learning
本文介绍了一种名为 EMOTION 的框架，用于在人形机器人中生成富有表现力的运动序列，从而增强它们进行类似人类的非语言交流的能力。面部表情、手势和身体动作等非语言线索在有效的人际互动中起着至关重要的作用。尽管机器人行为取得了进步，但现有方法往往无法模仿人类非语言交流的多样性和微妙性。为了解决这一差距，我们的方法利用大型语言模型 (LLM) 的上下文学习能力来……
Beyond Large Language Models: How Large Behavior Models Are Shaping the Future of AI
人工智能 (AI) 已经取得了长足的进步，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对人工智能理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和合成书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的语言方式 […] 文章超越大型语言模型：大型行为模型如何塑造人工智能的未来首先出现在 Unite.AI 上。
What Are Small Language Models? Real Word Example and Training Data
人们常说小东西成就大事，也许小型语言模型 (SLM) 就是完美的例子。每当我们谈论模仿人类交流和互动的人工智能和语言模型时，我们就会立即想到 GPT3 或 GPT4 等大型语言模型 (LLM)。然而，在另一端存在着 […]
Do LLMs Remember Like Humans? Exploring the Parallels and Differences
记忆是人类认知最迷人的方面之一。它使我们能够从经验中学习，回忆过去的事件，并管理世界的复杂性。随着人工智能 (AI) 的发展，尤其是大型语言模型 (LLM)，机器正在展示出非凡的能力。它们处理和生成模仿人类交流的文本。这提出了一个重要的 […]The post LLM 能像人类一样记住吗？探索相似之处和差异首先出现在 Unite.AI 上。
现有的人工智能可能有知觉吗？如果没有，那还缺少什么？当今的大型语言模型 (LLM) 已经非常擅长生成听起来深思熟虑且聪明的类似人类的响应。许多人都认为 LLM 已经达到了艾伦·图灵著名测试的门槛，该测试的目标是在对话中表现得与人无异。这些 LLM 能够生成听起来深思熟虑且聪明的文本，并且可以令人信服地模仿情绪的表现。智能的幻觉尽管它们能够令人信服地模仿人类的对话，但当前的 LLM 不具备思考或情感的能力。它们产生的每个单词都是基于从大量文本数据中学习到的统计模式的预测。随着每个单词一次生成，此预测过程会重复发生。与人类不同，LLM 无法记忆或自我反思。它们只是按顺序输出下一个单词。预测下一个单
