XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人工干预
设计用于预防冲突和建设和平的人工智能
虽然人工智能并没有一个统一的定义，但经济合作与发展组织 (OECD) 将其定义为“机器和系统获取和应用知识，并实现智能行为的能力”。1人工智能有多种类型，每种类型都有独特的应用，包括语音识别、图像 / 文本分析和生成、个性化教育体验、自动驾驶汽车、提高医疗诊断准确性、数据汇总和聊天机器人。机器学习使用人工智能算法来识别人类已分类数据中的模式，然后根据新出现的数据做出明智的预测 - 例如，使用某人不断变化的购买和浏览历史在线推荐个性化产品广告。深度学习是一个更先进的过程，其目标与机器学习相似。它使用模仿人脑的复杂人工神经网络来分析未分类的数据，从而减少人工干预，例如自动驾驶汽车如何分析数据以检测停车标志。生成式人工智能可以创建不同格式的内容，例如音频、视频、图像和文本。
使用Raspberry Pi
摘要 - 能够在没有人工干预的情况下运行的车辆的出现彻底改变了汽车行业，从而提供了更安全，更有效的运输系统的前景。现在有几天，事故正在增加，并且没有特定的道路安全程序。在这个项目中，我们提出了一个在Raspberry Pi平台，自动驾驶汽车，车道检测，功能上实施的自动驾驶系统。系统使用覆盆子Pi，与PI配对，相机模块可以轻松捕获图像视频以实时捕获和处理。车道检测，以检测道路上的车道标记，从而使车辆能够在车道内保持并安全行驶。拟议的系统旨在提供全面的自动驾驶解决方案，该解决方案可以在低成本硬件和轻量级深度学习模型上实施，从而使其可用于研究，教育和原型设计。该系统展示了自动驾驶汽车的潜力，旨在在其自己的现实环境中安全，智能地导航。关键字 - 自动驾驶，Raspberry Pi，车道检测，实时系统，开放式简历。
一项关于大学植物群生物多样性的调查...
摘要 - 自动驾驶自动驾驶汽车就像机器人的司机一样，可以将乘客安全地从一个地点运送到另一个位置，而无需进行人工干预。他们依靠传感器和算法等先进技术来感知其环境并在浏览道路时做出实时决策。通过整合人工智能和机器学习算法，自动驾驶汽车可以实时分析传感器数据，从而使他们能够解释道路条件，识别障碍，并做出第二次安全导航。这些决定包括从保持适当的车道定位和调整速度到对交通信号，行人和其他车辆的响应。此外，自动驾驶汽车配备了复杂的映射系统，可提供有关道路，交叉路口和地标的详细信息，使他们能够计划最佳途径并预测即将面临的挑战。这些地图不断更新。他们可以优化驾驶行为，以提高燃油效率，减轻排放并促进更可持续的移动解决方案。总体而言，自动驾驶自动驾驶汽车代表了汽车行业的变革性飞跃，并承诺了一个未来的运输更安全，更方便，并且对世界各地的人们更容易获得。
自治系统的人工智能安全
人工智能（AI）技术的进步正在渗透自主系统和其他领域的各个方面，加快了无人制造和自主驾驶等的发展。自从1916年首次飞行的无人飞机成立以来，自主系统由于其自主执行任务而无需人工干预而自主执行任务的能力而引起了重大关注，从而导致了它们在各个领域的各种应用。自主系统是指配备基本数据处理单元，传感器，控件，通信和计算系统的机器或设备，包括无人驾驶汽车（UAV），基于地面的移动机器人/车辆，地面/地下/地下车辆，卫星和其他非常规结构。同时，自治系统技术的发展伴随着脆弱性和威胁，在广泛采用期间引起了一些安全问题。AI安全性，作为基于AI技术的自主系统的安全分析，通过系统生成的数据促进了对安全风险的识别，从而增强了其安全性以实现更先进的目标。然而，由于自主系统的复杂性，通信网络中的脆弱性以及外部不确定性的复杂性，因此尚未解决许多具有挑战性的问题。
众议院法案第 568 号 (2024) - 人工智能委员会
67-9701。定义。本章中的用法：16 (1) “算法”是指由一组用于完成确定任务的步骤组成的计算机化程序。18 (2) “人工智能系统”是指能够：19 (a) 通过数据采集和处理感知环境，20 并解释所获得的信息以采取一项或多项行动或 21 模仿给定特定目标的智能行为的系统；以及 22 (b) 通过分析环境如何受到先前行动的影响来学习和调整行为。23 (3) “自动决策系统”是指一种算法，包括结合机器学习或其他人工智能技术的算法，24 使用基于数据的分析来制定或支持政府决策、判断或结论。25 28 (4) “自动化最终决策系统”是指无需人工干预即可做出最终决策、判断或结论的自动化决策系统。 31 (5) “自动化支持决策系统”是指提供信息以指导人类决策者做出最终决策、判断或结论的自动化决策系统。 32 (6) “理事会”是指根据本章设立的人工智能咨询理事会。 33
![arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日](/simg/d\d341e50772fb4978a760f816a937ef4cd89c186a.png)
arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日
LLM 生成的推理步骤可能不完整，因为它们模仿了预训练数据中日常交流中常见的逻辑跳跃：底层原理经常是隐含的（未说明的）。为了应对这一挑战，我们引入了 R ATIONALYST，这是一个基于对从未标记数据中提取的大量原理注释进行预训练的推理过程监督模型。我们从网络规模的未标记数据集（Pile）和推理数据集组合中提取了 79k 个原理，几乎无需人工干预。这种网络规模的推理预训练使 R ATIONALYST 能够在各种推理任务中一致地概括，包括数学、常识、科学和逻辑推理。经过 LLaMa-3-8B 微调后，R ATIONALYST 在 7 个代表性推理基准上将推理准确率平均提高了 3.9%。与 GPT-4 等明显更大的验证器以及在匹配训练集上进行微调的类似大小的模型相比，它还表现出了卓越的性能。1
汽车空间：用例和市场机会
随着自动驾驶的兴起、电动汽车（BEV）的日益普及以及基于软件的收入流的空前增长，汽车行业正在经历深刻的变革 1 。可以想象，到 2030 年，全球市场规模可能会从 3 万亿美元大幅增长到 5 万亿美元，仅基于软件的服务就可能带来 2340 亿美元的年销售额。一方面，这是物联网的产物，汽车已嵌入智能城市生态系统，新的信息娱乐系统也因最新的信息可能性而变得可用。另一方面，由于 4 级全自动驾驶汽车，即能够在特定条件或环境下无需人工干预即可运行的自动驾驶汽车，对完整、持续和广泛连接的需求也正在导致相关公司商业模式的根本性转变，类似于手机制造商已经经历的转型。虽然汽车行业长期以来一直以复杂的公司和供应商网络为基础，但该行业正在向新的技术解决方案和合作伙伴关系开放，包括与软件和航天工业的合作。在竞争日益激烈的国际市场中，
人工智能与新闻业：葡萄牙体育媒体的现状与展望
摘要：人工智能在各个领域都占有重要地位，如今也已进入新闻业，主要是在自然语言处理领域、信息趋势检测或文本自动生成方面。体育是首批测试人工智能的领域之一，这并非巧合：这是一个在线信息量大、数据至关重要的领域，因此更简单的方法是借助自然语言处理将其转换为文本，几乎不需要人工干预；这项研究旨在了解人工智能是否已在葡萄牙体育媒体中使用，以及主流媒体体育版块是否也已使用，无论是报纸、广播、电视还是网络媒体。调查仅发送给决策者，即编辑和协调员。该研究旨在了解记者对人工智能在多大程度上有助于新闻业，使用人工智能的最大困难是什么，以及人工智能代表了哪些威胁。我们可以得出结论，葡萄牙体育新闻业意识到了人工智能的潜力，尽管由于经济和专业的限制，它目前还没有在新闻编辑室中使用。
人工智能的频谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统可以大大提高人类的输出或在定义的任务上胜过人类，因此存在狭义人工智能。该图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能如何存在于人类知识和发展的时间线中。
太空探索中的人工智能和机器人技术
摘要：太空探索一直在将人类的知识和技术能力发挥到极致。在过去的几年中，人工智能和机器人技术将其提升到了一个全新的水平，为探索未知领域奠定了先决条件。本文介绍了人工智能和机器人技术在太空探索中发挥的各个方面：从自主导航和决策到复杂的数据分析和环境界面。通过应用机器学习算法，机器人系统可以处理大量信息、发现模式并实时做出决策——无需任何形式的人工干预。这些能力对于在遥远或荒凉的太空区域完成任务至关重要，在这些区域，人类的存在既不切实际也不可行。本文通过引用火星探测器和卫星星座等案例，展示了人工智能驱动的机器人如何提高科学发现和运营效率。在太空研究中，涉及人工智能和机器人技术的未来前景包括智能栖息地、现场资源利用和深空任务。本文对此进行了深入而又具有前瞻性的回顾，以便理解智能机器向宇宙探险的转变。