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为什么中国在个人项目上获胜,却在团体项目上失败?

Why does China win at individual but not team sports?

观众:...中国采用的是模仿苏联的密集而有纪律的官僚体系,从小就物色孩子,然后把他们送到政府经营的精英体育学校接受全日制训练。这种方法依赖于严格的例行公事和重复,这意味着它在个人运动而非团队运动中表现出色。本质上,它是一台机器,其唯一目的是制造出其他机器来赢得奖牌。但足球不是那样运作的。作为一项团队运动,它需要创造力和创新;独裁主义似乎几乎肯定会摧毁它。足球是一项开放而自由的运动,有无数的排列组合,它对大脑的依赖程度与对体格的依赖程度一样高,甚至更高。底线:自上而下的独裁政权与创造力/创新之间存在有趣的联系。

OpenAI推出具有高级推理能力的新型AI模型

OpenAI launches new AI model with advanced reasoning capabilities

OpenAI o1 旨在在科学、编码和数学等复杂推理任务中表现出色。新模型旨在通过模仿人类推理来提高准确性并解决安全问题,确保更可靠、更负责任地使用人工智能。

禁手机如何让英国中学的学生“学会社交、老派”

How going phone-free taught pupils at English secondary ‘to socialise, old school’

在 Tenbury 高中实施最严格的手机政策之一后,学生们更喜欢玩捉迷藏而不是盯着屏幕。这所拥有 35,000 名学生的学院将成为英格兰首个实行无手机政策的学院。Tenbury 高中的校长 Vicki Dean 说,她所在的伍斯特郡乡村中学的访客认为,这里的学生看起来不如同龄人成熟,因为他们到处跑着玩耍,而不是挤在一起看手机。“当我在以前的学校工作时,我还记得社交时间就是这样的,”Dean 说道,模仿着把手机屏幕放在她面前。但 Tenbury 有所不同,这里的无手机政策是英格兰主流公立中学中最严格的之一,Dean 说,这影响了她的学生的行为。继续阅读...

Finra 的执法力度下降,但其新广告数量上升

Finra’s enforcements are down, but its new adverts are up

华尔街警察在新的安全广告闪电战中模仿柏拉图

热成像和伪装:PNRPU 科学家讲述了人类从动物那里借用的其他发明

Тепловизор и камуфляж: ученые ПНИПУ рассказали, какие еще изобретения человек позаимствовал у животных

如今,人们仍然根据动物的能力来创造设备和材料。彼尔姆理工大学的科学家讲述了热成像仪的工作原理、什么样的设备使人有机会在黑暗中看到东西、我们是否可以模仿变色龙等等

到 2028 年,Swarm Robotics 行业价值将达到 30 亿美元

Swarm Robotics Industry worth $3.0 billion by 2028

受 AI 和机器人技术进步的推动,群体机器人行业的市场价值预计到 2028 年将达到 30 亿美元。群体机器人技术涉及使用多个机器人协同执行任务,模仿社会昆虫的行为。

“人格证书”如何帮助证明您是在线人类

How “personhood credentials” could help prove you’re a human online

随着人工智能模型越来越擅长模仿人类行为,区分真正的人类互联网用户和模仿他们的复杂系统变得越来越困难。当这些系统被用于传播错误信息或进行欺诈等邪恶目的时,这是一个真正的问题,它会让你更难相信你所遇到的事情……

人工智能及其幻觉的奇异世界

The Bizarre World Of AI And Its Hallucinations

人类的思维长期以来一直是难以解释和神秘的。 看起来科学家已经承认了这个名单上的一个新竞争者——人工智能 (AI)。 一开始,理解人工智能的思维听起来相当矛盾。然而,随着人工智能逐渐变得更加有意识,并进化得更接近模仿人类 [...]

SillyTavern AI 定价、功能、详细信息、替代方案

SillyTavern AI Pricing, Features, Details, Alternatives

SillyTavern AI 是一个创新的在线平台,旨在为用户提供高度互动和可定制的聊天机器人体验。它利用先进的人工智能技术让用户参与模仿人类互动的对话。此工具非常适合那些希望增强网站、社交媒体或其他数字平台上用户参与度的人。SillyTavern AI 的优缺点 优点:高度互动:提供引人入胜且逼真的对话。可定制:用户可以根据特定需求定制聊天机器人。用户友好界面:易于导航和设置。多平台支持:可以跨各种平台集成。缺点:学习曲线:可能需要一些时间才能完全掌握 […]

随着语言能力的提高,法学硕士对现实的理解也随之发展

LLMs develop their own understanding of reality as their language abilities improve

在受控实验中,麻省理工学院 CSAIL 的研究人员发现 LLM 内部正在深入发展现实模拟,这表明对语言的理解不仅仅是简单的模仿。

生成式 AI 在各个行业的应用

The Applications of Generative AI in Various Industries

生成式 AI 是指一类人工智能模型,旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型,例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器,可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同,生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值,它可以增强创造力、效率和创新。在本文中,我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外,我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑,并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么,让我们开始吧!生成式人工智能生成式人工智能:简介生

水上“物联网”机器人由细菌燃料电池驱动

Water-skimming Ocean-of-Things bugbots run on bacteria-powered fuel cells

研究人员已经设计出带有传感器的机器人虫子原型,它们模仿生物消化系统来满足能量需求,采用 Janus 界面来稳定供应营养物质,并像水黾一样在水面上移动。继续阅读类别:机器人技术,技术标签:燃料电池,细菌,海洋,机器人,传感器

DeerStealer 分发活动简要概述

Brief Overview of the DeerStealer Distribution Campaign

我们的团队最近发现了一个恶意软件分发活动,该活动针对一种威胁,我们将其命名为 DeerStealer。该恶意软件通过虚假的 Google Authenticator 网站传播,在本次分析会话中捕获。该网站似乎是提供应用程序下载的 Google 页面。我们发现的第一个网站 authentificcatorgoolglte[.]com 模仿了 safety.google/intl/en_my/cybersecurity-advancements:单击“下载”按钮会将访问者发送到 […]DeerStealer 分发活动的简要概述首先出现在 ANY.RUN 的网络安全博客上。

DeerStealer 分发活动简要概述

Brief Overview of the DeerStealer Distribution Campaign

我们的团队最近发现了一个恶意软件分发活动,该活动针对的是一种我们称之为 DeerStealer 的威胁。该恶意软件通过假冒的 Google Authenticator 网站传播,在本次分析会话中被捕获。该网站似乎是一个提供应用程序下载的 Google 页面。我们发现的第一个网站 authentificcatorgoolglte[.]com 模仿了 safety.google/intl/en_my/cybersecurity-advancements:单击“下载”按钮会将访问者发送到 […]The post 简要概述 DeerStealer 分发活动首先出现在 ANY.RUN 的网络安全博客上。

培养具有文化意识的表演艺术家

Training Culturally Conscious Performing Artists

Geovonday Jones 表示,他希望他的学生通过表演艺术体验和模仿爱、快乐和同理心。

如何像国会一样投资

How to invest like Congress

交易员们正在使用公开数据来追踪哪些立法者报告了股市大幅上涨。我们试图模仿他们。

什么是微软的 VALL-E 2 AI 工具?了解它的用途和更多信息

What is Microsoft's VALL-E 2 AI Tool? Know its uses and more

微软的新 AI 工具 VALL-E 2 擅长使用先进技术模仿人类语音。尽管它具有强大的功能,但由于存在潜在的滥用风险,它仍然是一个研究项目。

促进工程实现认知灵活性

Prompt Engineering for Cognitive Flexibility

使用 MMLU-Pro 进行实验的实用见解和分析来源:图片由作者提供,由 MidJourney 生成简介开发能够像人类一样思考、计划和决策等的 AI 代理是当前研究和讨论的一个突出领域。目前,LLM 已成为这些代理的基础构建块。随着我们追求越来越复杂的能力,无论使用哪种法学硕士,我们不可避免地会一遍又一遍地遇到相同类型的问题,包括:模型是否具有准确高效地完成任务所需的知识?如果有适当的知识,我们如何可靠地激活它?模型是否能够模仿复杂的认知行为,例如推理、规划和决策,达到可接受的熟练程度?本文通过我最近进行的一项利用最新 MMLU-Pro 基准的小型实验来探讨这些问题。研究结果带来了一些关于认知