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智元牵手上海电气,组建全国首个机器人租赁联盟

10 月 30 日,智元机器人、飞阔科技与上海电气共同宣布,成立首个全国机器人租赁联盟,构建“产品+运营+金融”的新模式。其中,智元提供产品与技术、飞阔负责运营与内容、上海电气给予金融支持。 目前,机器人在文娱表演、展会活动等领域的需求持续增长,但机器人租赁市场仍处于自发、低效的初始阶段。租赁方不仅要寻找市场需求,还要联系厂家采购机器人。采购后常发现机器人现有功能单一,又需寻求第三方进行技能开发。 飞阔科技联合创始人李可为表示,当前机器人租赁表演多停留在挥手、走路等基础动作,内容同质化严重,观众容易审美疲劳。飞阔将推动租赁服务从“功能展示”升级为“内容体验”,将机器人表演包装成灯光、舞美、服化道一体的完整节目,并探索机器人 IP 化运营。

​Meta 研究人员揭开大语言模型黑箱,修复 AI 推理缺陷

Meta 的人工智能研究团队与爱丁堡大学合作,开发了一种新技术,能够预测大型语言模型(LLM)推理的正确性,并在发现错误时进行修复。这种名为电路基础推理验证(CRV)的方法,旨在深入观察 LLM 的内部 “推理电路”,以便在模型解决问题时检测出计算错误的迹象。 研究表明,CRV 可以通过构建并观察模型内部激活的计算图,以高准确率检测到 LLM 的推理错误。这一突破性的发现意味着研究人员可以利用深层次的内部信息,对模型的错误推理进行针对性的干预。 链式思维推理(CoT)作为一种提升 LLM 在复杂任务上表现的方法,已经被广泛应用,但它的可靠性依然存在问题。现有的验证方法主要分为两类:“黑箱” 方法通过分析最终生成的 token 或置信度分数来验证;“灰箱” 方法则试图观察模型的内部状态,然而这些方法并不能解释计算失败的根本原因。 CRV 采用了一种 “白箱” 验证方法,认为模型在执行任务时会使用专门的神经元子图。通过替换标准的稠密层为训练过的 “转码器”,研究人员使目标 LLM 变得可解释,从而可以观察到其内部工作原理。接着,CRV 会构建一个 “归因图”,映射信息在模型各个部分之间的因...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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