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人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
_人工智能时刻@USJ_
关于 ChatGPT 的不可持续性：大型语言模型对可持续发展目标的影响 人工智能可以对实现可持续发展目标产生重大影响。它可以帮助找到解决我们在全球范围内面临的复杂挑战的方案，例如贫困、流行病和气候变化。然而，确保人工智能系统的开发和使用合乎道德，并公平地分享其利益至关重要。像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 可能会对实现可持续发展目标带来新的挑战和威胁。联合国大学澳门研究所正在开展研究活动，以更好地了解这些影响。这项研究有助于设计基于证据的政策来减轻风险。为了说明与 LLM 相关的一些好处和风险，我将提供一些例子。 3. 陈邦利教授（培正中学）
欧洲的成败时刻
作者要感谢他们的EPC同事，尤其是Fabia Zuleeg，Jannis Emmanouilidis，Elizabeth Kuiper，Ricardo Borges de Castros，Philipp Lausberg，Svitlana Taran，ChiaraScalaamdré和AurianeTécourt和AurianeTécourt和AurianeTécourt，以提供本文和本文。The Authors are also Grateful for Numerous Discussions held in the Past Months, Notaably in the Context of the Epc's recently conference on 10 January ', including with román generona, Matthew baldwin, Wouter baljon, Henrik Bourgeois, Marco Butti, peter Dröll, Sylvie Grandjean, Jonathan Hackenbric, Danta hübner, marion labatu, malte Lohan，Ulrich Mans，Deborar Revoltella，Potr Rydzkowski，Martin Sandbu，Luisa Santos，Outu Slotbom，Olav Aamlid Syversen和Charles Weymuller。The Authors are also Grateful for Numerous Discussions held in the Past Months, Notaably in the Context of the Epc's recently conference on 10 January ', including with román generona, Matthew baldwin, Wouter baljon, Henrik Bourgeois, Marco Butti, peter Dröll, Sylvie Grandjean, Jonathan Hackenbric, Danta hübner, marion labatu, malte Lohan，Ulrich Mans，Deborar Revoltella，Potr Rydzkowski，Martin Sandbu，Luisa Santos，Outu Slotbom，Olav Aamlid Syversen和Charles Weymuller。
时刻到时刻的大脑信号变异性可靠地预测精神病治疗结果
精神治疗反应的生物标志物仍然难以捉摸。功能磁共振成像（fMRI）已显示出希望，但低可靠性限制了典型的fMRI措施作为治疗成功的前提。引人注目的是，大脑信号的时间变异性已经证明是个体差异的敏感且可靠的指标，但尚未与精神病治疗结果有关。在这里，使用简单的基于任务和静止状态的fMRI扫描了45例社交焦虑症患者两次（相隔11周），以捕获力矩到时刻的神经变异性。fMRI测试重测后，患者接受了9周的认知行为疗法。可靠性基于5倍的交叉验证表明，基于任务的大脑信号变异性是治疗结果预测模型（总R实际，预测= .77）的最强贡献者 - 表现优于自我报告，静止状态神经变异性和基于标准的基于基于神经活动的平均值。值得注意的是，基于任务的大脑信号变异性显示出极好的测试可靠性（类内相关系数= .80），即使任务长度少于3分钟。而不是不良“噪声”的来源，而是瞬间的fMRI变异性可以作为临床结果的高度可靠，有效的预后指标。