人工智能接受 Buckeye Carl 的 Junior Drive-thru 订单
一家快餐连锁店正在使用人工智能来填补得来速的空白。
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Buckeye Carl’s Jr. Drive Thru：人工智能正在服务订单
工程师创造受蜈蚣启发的机器人来征服具有挑战性的地形
科学家受蜈蚣启发创造出摆动机器人来应对困难的地形
佐治亚理工学院。
根据该机构周五发布的新闻稿，他们是这么说的。
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https://interestingengineering.com/innovation/scientists-engineer-centipede-inspired-robots
可汗学院旨在将人工智能转变为学生的专门指南，而不是作弊
可汗学院将人工智能视为学生的特殊指南，而不是作弊者。
它并不完美，但仍然非常神奇。 “我认为这将改变可汗学院的未来。”
可汗学院是数字教育的先驱和不幸者的保护者，致力于将人工智能转变为教育指南。
Fast Company 报道称，当 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和总裁 Greg Brockman 分别向 Khan Academy 创始人 Sal Khan 展示他们开发的 GPT 软件时，Khan 对它智能回答学术问题的能力印象深刻。
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https://interestingengineering.com/innovation/khan-academy-visions-humble-ai-to-be-students-special-guide-not-cheat
Robotor：通过机器人技术和人工智能彻底改变雕塑
意大利初创公司使用人工智能引导机械臂雕刻雕塑
艺术家说：“我们的机器人诞生于雕塑家对雕塑的热爱。”
Robotor 是一家新的初创公司，旨在利用机器人技术和人工智能彻底改变雕塑的创作方式。 Filippo Tincolini 与 Giacomo Massari 共同创立了该公司。 新业务旨在更快、更轻松、更可持续地创造艺术。
根据 TNW 周五发布的一份报告，新技术允许开发曾经被认为不可想象的结构。
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https://interestingengineering.com/innovation/italian-startup-carves-sculptures-with-robotic-arm
通过“SoftZoo 平台”探索动物风格的软机器人
工程师现在可以使用新的“SoftZoo”测试基于动物的机器人。
麻省理工学院的研究人员团队开发了一个受生物启发的平台，允许工程师研究软机器人的协同设计。 它被称为 SoftZoo，因为它的灵感来自于看起来像动物的机器人。
根据该机构周二发布的一份报告，这是我们了解到的情况。
该平台包含鱼、鲨鱼和毛毛虫等 3D 模型。
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https://interestingengineering.com/innovation/new-softzoo-allows-engineers-to-test-a-variety-of-animal-inspired-robots
从科幻到现实：利用 Xenobots 的力量实现生物技术
Xenobots：从科幻小说变成现实，他们正在重新定义生物技术
据预测，异种机器人将成为医学等领域的重要工具。 这种异种机器人不仅有望治疗癌症，还能保持水体清洁。
想象一个我们可以利用活细胞的力量来执行某些任务的世界。 美国大学的科学家创造了一种xenobot，一种可以执行许多任务的活体机器人。
据预测，异种机器人将成为医学等领域的重要工具。 未来它不仅可以治疗癌症，还有助于保持水体清洁。
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https://interestingengineering.com/innovation/from-science-fiction-to-reality-xenobots-are-redefining-biotechnology
马克·扎克伯格宣布“A.I. 虚拟宇宙的代理人
马克·扎克伯格说“A.I. 马克·扎克伯格说“A.I.
Meta 首席执行官马克·扎克伯格在第一季度财报电话会议上反驳了该公司已放弃 Metaverse 的说法。
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https://fortune.com/2023/04/26/meta-q1-earnings-zuckerberg-metaverse-ai-agents/?xid=soc_socialflow_facebook_FORTUNE&utm_campaign=fortunemagazine&utm_source=facebook.com&utm_medium=social
利用生成式 AI 探索新颖的蛋白质结构
生成式人工智能帮助设计新蛋白质
组成蛋白质的氨基酸链折叠成三维形式，这决定了蛋白质的功能。 这些形状已经进化了数十亿年。 它们复杂多样，但数量有限。 研究人员已经能够通过研究蛋白质如何折叠来创造新的折叠模式。
Kim 表示，一个巨大的挑战是创造出既实用又可行的折叠。 很难预测蛋白质中哪些折叠是真实的且有功能的。
研究人员开发了一种名为 ProteinSGM 的新系统，该系统利用现有蛋白质的大量类似图像的表示，准确地编码其结构。 研究人员将这些图像输入生成模型，该模型逐渐添加噪声，直到每张图像都是噪声。 该模型监视图像如何变得更加嘈杂，然后反转该过程以学习如何将随机像素变成清晰的图像。
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https://www.technologynetworks.com/tn/news/generative-ai-helps-design-new-proteins-372975