OpenAI考虑开发人形机器人
据报道，OpenAI 内部人士近日透露，该公司正在探讨开发人形机器人的可能性。目前，少数几家开发人形机器人的初创公司主要关注两个应用场景：一是通过自动化仓库内部的货物搬运等任务来提高效率；二是帮助消费者完成家务。对于 OpenAI 而言，与 1X 或 Figure 等初创公司合作开发人形机器人，可能比从头开始打造所有内容要快得多。
人工智能
垂直领域企业如何实现终端产品与AI的融合
近期，各类垂直领域企业正在积极探索如何将AI技术融合到其终端产品中，以提升产品的智能化程度和用户体验。这种结合不仅开辟了新的市场空间，也推动了整个行业的进步。AI与终端产品的完美结合初创公司Humane近日推出的AI设备AI Pin引发了业界的关注。该设备通过与基于GPT-4开发的专有大模型连接，采用投影方式完成用户互动。这一创新展示了AI大模型与可穿戴设备融合的巨大潜力。与其相似，字节跳动也在不
智能体的崛起：AI在应用层的演变
曾几何时，AI模型的主要应用集中于文字生成，但如今我们看到，这些大模型逐渐拓展到视觉理解、视频生成、智能搜索等新兴领域，其中“AI Agent”（智能体）特别受到关注。什么是AI Agent？AI Agent，或称智能体，是一种在特定细分领域内具有高性能的AI应用。与通用型大模型相比，智能体更加专注于解决具体问题，具备更强的任务处
便携的AI口袋机：未来教育新伙伴
在智能科技迅猛发展的今天，人工智能的应用正走入我们的日常生活，尤其是在教育领域。以便携性为特点的AI口袋机正在市场上崭露头角，成为家庭教育和孩子学习的得力助手。2024年末，各类AI口袋机产品如雨后春笋般涌现，它们为儿童教育带来了新的可能性。AI口袋机的崛起近年来，随着教育理念的不断更新，便携式的AI教育设备受到越来越多家庭的关注。从云天励飞的“噜咔博士AI拍学机”到牛听听的“慧听牛”，再到Luk
AI在零售业如何改变我们的购物体验
随着AI技术的不断演进和应用，零售行业的各个环节都在经历深刻的变革，从商品的研发到市场营销，再到消费者购物体验，AI正在重塑每一个环节，推动行业的发展与创新。AI的崛起与零售业的融合随着消费分层的加剧，传统的零售模式难以满足消费者日益个性化和多元化的需求。在这样的背景下，AI技术应运而生，为解决这些挑战提供了新的思路和工具。中国连锁经营协会的会长彭建真曾表示，AI正在重塑零售行业的运营模式与竞争格
AI赋能 提升消费者体验
在现代社会，随着生活节奏的加快和即时消费需求的上升，人工智能（AI）技术正变得越来越重要，尤其是在零售行业中。AI不仅改变了消费者的购物体验，还提升了商家的运营效率，使得整个零售链条更加高效。即时配送的智能化变革随着餐饮外卖和即时零售的不断兴起，消费者对于配送时效的要求也日益提高。在这一背景下，美团开发的“超脑系统”便成为了一个突出的例子。该系统通过整合骑手的行驶路线、实时天气、路况及消费者的期望
AI技术的应用边界在哪里？
无论是在零售、医疗、金融还是其他领域，AI的应用潜力被广泛认可。但随着AI技术的不断深入，许多人开始思考一个重要的问题：“AI技术的应用边界在哪里？”AI的双刃剑特性任何一项新技术的诞生与演进，通常会伴随着益处与挑战并存的现象。AI技术在提高生产效率、优化资源配置、改进用户体验等方面展现了极大的价值。然而，这种技术的发展也带来了一系列隐忧，包括隐私泄露、伦理争议、和人情味的缺失等。例如，在零售行业
AI，正在成为新的工业驱动器
在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）已悄然成为推动各行各业变革的重要驱动力。尤其在工业领域，AI的创新应用正在重塑生产模式，提高效率、降低成本，同时提升产品质量。AI不仅仅是技术的进步，更是为工业革命注入的新活力，开启了全新的工业时代。AI与工业的结合AI技术与工业的结合，不再是未来的设想，而是目前正在发生的现实。以英特尔及其合作企业为例，在新质生产力大会上，AI在质检环节的应用展现了其巨大
AI背后潜藏的风险与陷阱
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，2024年成为了AI应用爆炸式增长的一年。许多人在这一波浪潮中兴奋不已，以为自己能借此脱贫致富，然而，在令人眼花缭乱的机遇背后，潜藏着诸多风险与陷阱。这些看似美好的项目有的引发了伦理争议，有的则是炒作的“伪概念”，更有不少是实打实的骗局。数字人的崛起与风险首先，社交媒体平台上用AI生成的内容逐渐增多，例如通过Stable Diffusion和Midjourney
人工智能的2024年：从冲击到实用化的技术进步
随着科技的快速发展，人工智能（AI）已经成为全球关注的焦点。在过去的一年中，AI技术的进步不仅影响了企业和研究机构的工作方式，更逐渐渗透到我们日常生活的各个角落。2024年初的数据表明，国内已诞生了305个大规模模型，技术迅猛发展却让公众的感知变得麻木，如何理解这一现象显得尤为重要。大模型的崛起与实用化人工智能的核心之一是大规模模型，它们拥有强大的计算和处理能力。然而，这些模型的训练与应用往往需要
