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马斯克秘密实验室:收集人类行为数据以训练机器人

根据《Business Insider》的最新报道,特斯拉在加州帕洛阿尔托的秘密实验室正在进行一项庞大的数据收集工作,旨在训练其优化型机器人 ——Optimus。尽管这些机器人目前的表现有些拙劣,但背后有一个团队正在努力确保它们的技术进步。 这个实验室的核心是一个团队,由几十名 “数据收集者” 组成,他们每天都会重复执行各种日常活动,进行数百次的记录。这些数据收集者身上佩戴着配备五个摄像头的头盔和重达40磅的背包,记录从举起杯子、擦拭桌子到组织车辆零件等各种动作。有时,他们甚至会被要求完成 “鸡舞” 或扭动舞姿等奇怪的任务。 一位前数据收集者形容这个工作就像在显微镜下做实验,任务重复且枯燥,往往需要长时间反复进行同样的动作。在每个八小时的工作班次中,他们需要至少生成四小时的可用影像。如果他们的动作被认为 “不够人性化”,还可能面临处罚。 特斯拉首席执行官埃隆・马斯克对 Optimus 机器人寄予厚望,计划到年底生产出5000台这样的机器人。尽管如此,近期的演示并未给人留下好印象,机器人的反应迟缓且动作不协调。为了向投资者展示机器人能力,通常会由人远程操控,确保演示更流畅。

从0到1实现:AI版你画我猜小游戏

作者: vivo 互联网前端团队- Wei Xing 全民AI时代,前端er该如何蹭上这波热度?本文将一步步带大家了解前端应该如何结合端侧AI模型,实现一个AI版你画我猜小游戏。 1分钟看图掌握核心观点👇 本文提供配套演示代码,可下载体验: Github | vivo-ai-quickdraw 一、引言 近几年AI的进化速度堪比科幻片------昨天还在调教ChatGPT写诗,今天Sora已经能生成电影级画面了。技术圈仿佛被AI"腌入味"了,说不定连这篇文章都是DeepSeek帮忙写的(狗头)。 前端er的野望: 当其他行业忙着用AI造火箭时,我们这群和浏览器"斗智斗勇"的手艺人,该怎么蹭上这波热度? 在深入思考如何蹭上热度之前,首先,我们需要先简单了解下AI模型的分类。 1.1 云端模型和端侧模型 从模型的部署方式上来看,AI模型可以简单分为云端模型(Cloud Model)和端侧模型(On-Device Model)两种。 云端模型: 将模型部署在服务集群上,提供一些API能力供端侧来调用,端侧无需处理计算部分,只需调用API获取计算结果即可。比如OpenAI的官方API就是如此...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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