作者： lausm

人工智能接听波特兰非紧急电话

杰米·西莫尔

发布时间：2023 年 6 月 19 日 / 下午 04:44（太平洋夏令时间）

来源和详细信息：
https://www.koin.com/news/portland/artificial-intelligence-set-to-answer-portlands-non-emergency-calls/

人工智能可以拯救达能，这将彻底改变酸奶的未来

21世纪的酸奶需要许多21世纪技术的帮助：机器学习和肠道科学，以及神秘的人工消化系统。

巴黎附近一家达能工厂的研究人员将酸奶块喂入旨在模拟人类肠道的球形塑料管和玻璃容器中。 一旦证明细菌能够在消化液中存活，人工智能就会被用来测试它们对健康的潜在益处。

益生菌行业的目标对于那些饱受其所谓功效的宣传轰炸的消费者来说可能很熟悉：调味酸奶。 Activia、Actimel 和其他品牌的所有者押注技术将揭示哪些有益细菌最有效以及原因。 这将使其产品在收入滞后的情况下具有科学优势。

来源和详细信息：
https://phys.org/news/2023-06-ai-future-yogurtand-danone.html

DeepMind 联合创始人建议测试一个人工智能聊天机器人，看看它是否可以将 10 万美元变成 100 万美元。 这将衡量人工智能的类人智能。

DeepMind 联合创始人杰里米·克拉克森 (Jeremy Clarkson) 认为，图灵测试作为衡量人工智能智能的方法已经过时了。 他在书中提出了一个新概念，即人工智能聊天机器人必须将 10 万美元变成 100 万美元。

谷歌人工智能实验室联合创始人 DeepMind 认为，可以对 ChatGPT 等人工智能聊天机器人进行测试，看看它们能否在衡量智力的现代图灵测试中将 10 万美元变成 10 亿美元。

前 DeepMind 应用人工智能负责人、现任 Inflection AI 首席执行官兼联合创始人 Mustafa Suleyman 发布了一本名为《即将到来的浪潮》的书：技术、权力和二十一世纪最大的困境。

穆斯塔法·苏莱曼声称，最初的图灵测试已经过时，因为“不清楚”它是否仍然是人工智能领域的“有意义的里程碑”。

来源和详细信息：
https://www.businessinsider.in/tech/news/deepminds-co-founder-suggested-testing-an-ai-chatbots-ability-to-turn-100000-into-1-million-to-measure-human-like-intelligence/articleshow/101140535.cms

研究表明机器人可以通过观看视频学习
机器人将能够通过新模型快速模仿人类动作。 科学家们利用这个模型来教机器人如何像我们一样做日常家务。

您是否经常想象有一天机器人会帮您做日常家务？ 卡内基梅隆大学的研究人员找到了一种让你的梦想成为现实的方法。

在他们最近的研究中，研究人员提出了一种训练机器人执行家务的新模型。 他们通过播放普通人在家中进行日常活动的视频来做到这一点，例如拿起电话、打开柜子等。

来源和详细信息：
https://interestingengineering.com/innovation/robots-learn-daily-chores

特斯拉黑客发现了秘密的埃隆模式，可实现免提全自动驾驶

特斯拉软件黑客发现了一种名为“Elon Mode”的驾驶模式，该模式允许特斯拉车辆在没有任何驾驶员监督的情况下以完全自动驾驶方式运行。

特斯拉首席执行官埃隆·莫茨可能有一个超级秘密的驾驶模式，可以实现免提驾驶。

特斯拉软件黑客 @greentheonly 发现了这个隐藏功能。 它被恰如其分地称为“埃隆模式”。这位匿名黑客花了数年时间深入研究车辆代码，发现了诸如特斯拉如何阻止您使用 Model 3 中的电动座椅或汽车中央摄像头等问题。 在正式激活之前。

Greentheonly 在找到并激活 Elon 模式后测试了系统……

埃隆·马斯克 (Elon Musk) 可以通过免提方式驾驶 FSD。

来源和详细信息：
https://www.theverge.com/2023/6/20/23767041/tesla-hacker-elon-mode-hands-free-full-self-driving-autopilot

中国机器人出租车司机日

我们采访了刘洋，他有一份奇怪的工作：监控自动驾驶汽车在北京道路上的表现。

来源和详细信息：
https://www.technologyreview.com/2022/07/27/1056472/life-of-chinese-robotaxi-driver/

仓库数字孪生

在选择对数字孪生中的子系统、模块、硬件或基于物理的孪生进行建模的方法时，必须仔细考虑上述考虑因素。

任何数字孪生项目都必须包括数据记录和记录。 这些数据不仅用于模拟和测试，还有助于调试和系统优化。 有效的数据记录有助于验证模型假设并提高系统准确性。

数字孪生不仅仅代表模拟工具。 它们是我们如何规划、设计和部署仓库机器人自动化系统的范式转变。 当考虑到本文中概述的因素时，可以使用精心设计的数字模型来确保可靠、可预测和高效的订单履行，从而促进创新并提高客户满意度。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/06/22/digital-twins-for-warehouses/