分类： 赛博朋克

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探索用于组装机器人群的均值平移算法

机器人群中形状组装的均值漂移探索

由于生物系统令人着迷的集体行为6,7,8,9，机器人群的形状组装已被广泛研究。 在文献中，一类策略基于集中或分散方式的目标分配10,11和12。在为群体分配所需形状的独特目标后，只需为机器人规划无碰撞路线，以便它们 可以到达目标位置10，或使用本地感测数据进行分布式编队控制6,13,14。 随着机器人数量和规模的增加，集中式目标分配的计算复杂性也会增加15,16。 此外，当机器人无法按预期运行时，需要额外的算法进行容错检测和目标重新分配来处理这些情况17。 另一方面，分布式目标分配可以通过将集中式分配分解为本地目标来支持大规模群体11,12。 这也使得它对机器人故障更加鲁棒。 由于分布式目标分配是基于本地信息的，因此本地分配之间的冲突是不可避免的。 它们必须使用复杂的算法来解决，例如本地任务切换11,12。

另一类形状组装策略也引起了广泛的研究关注，它们没有目标分配18,19,20,21。 参考文献中描述的方法。 18 可以使用数千个同质机械臂组装复杂的形状。 这种方法有一个有趣的特点：它不依赖于外部全球定位系统。 相反，它建立了一个基于少量预定位机器人的本地定位系统。 由于本地定位系统，所提出的边缘跟踪控制方法要求仅允许群边缘的机器人移动，而群内的机器人必须保持静止。 参考文献中描述的方法。 19号可以通过反应扩散网络产生群体形状，类似于自然界的胚胎发生。 此方法无法生成用户精确指定的形状。 参考文献中描述的方法。 21 可以根据显着性聚合机器人。 数字光投影仪指定用户定义的形式。 这种方法有一个有趣的特点，即它不需要集中边缘检测器。 相反，边缘检测是通过将机器人与其邻居的信念相结合来实现的。 由于机器人无法相对于所需的形状进行自我定位，因此它们使用随机游走来寻找边缘。 这将导致随机轨迹。 人工势场是另一类不需要目标分配的方法22,23.24.25。 这类方法的局限性在于机器人很容易陷入局部极小值。 组装复杂的非凸形状很困难。

我们提出了一种基于均值漂移探索的形状组装机器人群策略。 当机器人发现自己被其他机器人包围，并且处于无人占据的位置时，它会主动离开当前位置，寻找附近最无人的地方。 这个想法不依赖于目标分配。 这是通过采用均值平移算法来实现的26,27.28。 这是一种广泛应用于机器学习中的优化技术，用于寻找密度函数的最大值。 分布式协商机制允许机器人以分布式方式与邻居协商最终期望的形式。 协商机制允许群体依靠一些消息灵通的机器人来维持所需的形状。 该策略允许机器人群组装具有高适应性的复杂非凸形状，这已经通过数值模拟和 50 个地面机器人的实际测试得到验证。 可以修改该策略以产生有趣的行为，例如形状再生、协作货物运输或复杂环境探索。

来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s41467-023-39251-5

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披头士乐队的最后一首歌：人工智能和音乐产业

人工智能创作了“披头士乐队最后一首歌曲：这对音乐的未来意味着什么？”

了解人工智能如何彻底改变音乐，从创作原创歌曲到改变我们聆听和发现音乐的方式。 我们甚至会询问有关版权的问题。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/06/14/ai-creates-final-beatles-song-what-does-it-mean-for-the-future-of-music/?sh=2002f904546a&utm_source=ForbesMainFacebook&utm_medium=social&utm_campaign=socialflowForbesMainFB

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Einride 拓展至挪威，帮助该国实现 2040 年重型车辆零排放的目标

自动驾驶卡车公司 Einride 在挪威的扩张

哥本哈根（路透社），2018 年 6 月 14 日——瑞典电动自动驾驶卡车公司 Einride 与斯堪的纳维亚半岛最大的邮政服务 PostNord 合作，在未来三年内将挪威的二氧化碳排放量减少 2,100 吨。

挪威是人均电动汽车拥有量最多的国家，其目标是到 2040 年所有重型车辆实现零排放。这可以使该国的二氧化碳排放量减少近 9%，即 440 万吨。

Einride 首席执行官罗伯特·法尔克 (Robert Falck) 表示：“鉴于挪威在乘用车电气化方面的开创性工作，他们在重型卡车电气化方面发挥主导作用也是合乎逻辑的。”

来源和详细信息：
https://www.reuters.com/business/autos-transportation/self-driving-truck-company-einride-expands-into-norway-2023-06-14/

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探索工作中的生成式人工智能：沃尔玛、LinkedIn 和 Meta 引领潮流

沃尔玛、LinkedIn 和 Meta 为员工测试内部人工智能选项

7 月 11 日至 12 日在旧金山与高层管理人员一起了解领导者如何将人工智能融入他们的业务。 了解更多

沃尔玛、Meta 和 LinkedIn 目前正在测试可安全地与公司数据一起使用的内部人工智能选项。 这些要么是生成式人工智能“游乐场”，提供一系列模型供员工选择，要么是他们自己的内部聊天机器人，在 Meta 的例子中。

这些例子与高盛和亚马逊等公司形成鲜明对比，这些公司禁止公众使用 ChatGPT 等生成式人工智能工具。

来源和详细信息：
https://venturebeat.com/ai/walmart-linkedin-meta-test-internal-generative-ai-options-for-employees/

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GitHub 调查显示 92% 的开发者使用 AI 工具

人工智能不是编程的未来，而是编程的现在。

来源和详细信息：
https://www.zdnet.com/article/github-developer-survey-finds-92-of-programmers-using-ai-tools/?ftag=COS-05-10aaa0h&utm_campaign=trueAnthem:+Trending+Content&utm_medium=trueAnthem

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高通推出视频协作平台套件以解锁数字化转型

高通推出视频协作套件以实现家庭和企业的数字化转型

Qualcomm Technologies, Inc. 宣布推出 Qualcomm 视频协作平台，这是一套视频协作产品，允许 OEM 厂商在设备上设计和部署具有卓越视频、音频和可定制人工智能的视频会议产品，为企业、医疗保健、教育领域的沉浸式虚拟会议提供支持 和家庭环境。 Qualcomm(r) 视频协作平台提供专为视频会议量身定制的基本硬件功能和软件。 客户可以设计和部署视频会议设备，范围从企业视频协作和小型会议室系统到数字白板、触摸控制器和个人设备。

这三个富含人工智能的平台（包括 Android 和 Linux 支持）在跨不同环境定制和部署视频会议解决方案方面提供了更大的灵活性。 Qualcomm Technologies 在连接和计算、人工智能、音频和视频方面的领先创新相结合，提供可减少干扰并提高生产力的功能。 它们还通过提供房间中每个人的个人视图，让远程会议呼叫者感觉与会议室参与者之间的联系更加紧密。

由于生成式人工智能的快速发展，未来的会议体验将通过视频、文本和语音功能变得更加先进。 这些设备将通过将工作负载从云端分配到基于边缘的设备来优化体验。

来源和详细信息：
https://www.crn.in/news/qualcomm-launches-video-collaboration-platform-suite-to-enable-digital-transformation-of-homes-and-enterprise/?feed_id=26021&_unique_id=648a91d8b8b85

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探索 ChatGPT 的道德后果 – 错误信息、操纵和偏见

ChatGPT 和道德：欺骗、错误信息和偏见

信中指出，“人工智能实验室已经陷入了一场失控的竞赛，以开发和部署具有越来越强大能力的数字思维，没有人，甚至是它们的创造者，可以预测或可靠地控制。”

这封信指出，人工智能的开发并未在计划之中。 结果是人工智能系统变得无法控制。

在与用户互动时，透明地向用户传达限制和免责声明有助于培养信任和责任感。

来源和详细信息：
https://yourstory.com/2023/05/ethical-implications-of-chatgpt-language-processing-misinformation