XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语义搜索
语义信念行为图：在未知环境中启用自主机器人检查
摘要 - 本文解决了在复杂且未知环境中自动机器人检查的问题。即使面对感知不确定性和对环境的先验知识，这种能力对于各种现实世界中的有效和精确检查至关重要。现有的实际自主检查方法典型地依赖于预定义的目标和路点，并且通常无法适应动态或未知设置。在本文中，我们介绍了语义信念行为图（SB2G）框架，作为一种新的语义意识自主机器人检查的方法。sb2g使用行为节点为机器人生成控制策略，该行为节点封装了设计用于检查不同类别对象的各种基于语义的策略。我们设计了一种主动的语义搜索行为，以指导机器人定位对象进行检查，同时降低语义信息不确定性。SB2G中的边缘编码这些行为之间的过渡。我们使用腿部机器人平台通过模拟和现实世界的城市检查来验证我们的方法。我们的结果表明，SB2G实现了更有效的检查政策，表现出与人类经营的检查相当的性能。
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。
利用人工智能进行客户预测分析
最近，许多公司开始使用大型数据集进行数据分析，以便更好地了解目标受众。例如，以全球人工智能 (AI) 市场为例，美国公司增加了对数据分析和商业智能软件的支出，预计到 2025 年，仅在美国，这一数字就将达到 1916 亿美元。1 随着消费者驱动的数字数据大幅增长以及随后提取战略关键信息的需求，服务业占据了预测分析软件市场的最大份额。毫无疑问，对智能虚拟助理的需求将继续上升。在这个数字时代，营销策略也开始利用技术来组织和处理复杂的客户数据集，以针对其产品或服务的特定市场。由于这些数据输出为众多品牌提供了可理解的见解，“顾客就是上帝”的座右铭可以有效地扩展到数字营销中，在数字营销中，客户可以像国王一样得到服务，随时满足他们的需求。优化的营销活动必须实时与客户情绪相结合。这样，就可以根据客户情绪和偏好的行为洞察来调整沟通方式。从根本上讲，目标营销侧重于确定一种切实可行的方法来为客户提供合适的产品和服务。公司可以根据他们对市场的定位制定不同的策略——目标市场越合适，策略就越有效。细分客户对于制定有效和高效的营销计划至关重要。营销人员将一个大市场划分为具有共同需求、兴趣和优先事项的不同客户子集，然后设计针对每个细分市场的策略。针对特定客户需要付出努力，而且由于需要让营销机构参与分析市场，因此成本可能相当高。然而，随着技术的发展，人工智能现在可以用来将市场划分为特定的目标。通过数据科学和机器学习，营销人员可以准确地做出高度细致入微的针对性决策。人工智能驱动的营销机器可以利用感官输入来推断市场状况，甚至可以分析面部、物体和手势识别等视觉输入。这清楚地表明了机器学习作为一种可以在这个数字时代创建人类行为档案的人工智能工具的重要性。人工智能能够模仿人类大脑，通过基于历史行为洞察识别目标受众来提供数据。特别是，人工智能以可靠和有效的方式检索、分析和呈现数据，以便营销人员获得特定的营销计划。人工智能可以制作涵盖图像、识别、当客户搜索并点击某些网站以查找所需信息时，系统会通过机器学习和语义搜索来识别和语音。在这个网上购物时代，这些功能极大地帮助营销人员识别适合其产品或服务的客户。