原创|文BFT机器人 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界的一个热门话题。人们不仅在技术领域看到了AI的无限潜力，还开始思考一个深刻的问题：AI是否有可能战胜人类？ 从技术角度来看，AI在特定领域已经取得了巨大的成功。 01 西洋陆军棋：人工智能战胜人类取得前三名 英国DeepMind公司推出的的AI智能体DeepNash，采用无模型的多智能体强化学习方法，通过从零开始的自我游戏来学习掌握西洋陆军棋玩法，并达到专业级人类玩家水平，在Gravon游戏平台上与人类专家玩家竞争并取得了历史前三名的排名。 西洋陆军棋是一款需要在信息缺失情况下进行战略思考的棋盘游戏，...

原创|文BFT机器人 OpenAI是著名的ChatGPT背后的强大力量，可能很快就会深入研究人工智能芯片制造的动态世界。据路透社最新报道，该公司正在积极考虑创建其独特的人工智能芯片，甚至正在考虑收购该领域的潜在目标。 全球对人工智能芯片的需求正在飙升，特别是在去年OpenAI的ChatGPT席卷市场之后。这种被称为人工智能加速器的专用芯片在训练和实施尖端生成式人工智能技术方面发挥着关键作用。目前，市场认为英伟达正处于顶峰，在大多数人工智能芯片生产中占据主导地位。OpenAI对这些昂贵芯片的依赖也很有限，这让该公司处于发展选择的十字路口。 虽然OpenAI正在对未来发展积极探索，但尚...

原创|文BFT机器人 机器视觉领域一直在不断演进，从最初的二维图像处理，逐渐扩展到了更复杂的三维领域，形成了3D机器视觉。3D机器视觉技术的涌现为计算机系统带来了全新的感知和理解能力，这一领域的发展正日益受到广泛关注。本文将深入探讨3D机器视觉的原理、应用领域以及未来前景。 01 3D机器视觉的原理 3D机器视觉的实现依赖于多种传感器和复杂的算法，以获得和处理三维信息。以下是3D机器视觉的核心原理： 激光雷达：激光雷达是3D机器视觉的关键传感器之一。它通过发射激光束并测量光线返回的时间来创建高精度的深度地图。这些地图可以捕捉到物体的距离和形状。 立体视觉：立体视觉系统使用两个或...

原创|文BFT机器人 01 视觉系统：机器人的“眼睛” 视觉系统是一个非常复杂的系统，包括照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 从功能上看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。 人类想要实现一系列的基本活动，如生活、工作、学习，必须依靠自身的器官，除大脑以外，最重要的就是眼睛，机器人也不例外。要想达成高效生产作业的目标，必须要有完善、先进的视觉系统做支撑。 一般来说，机器视觉设备主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和...

原创|文BFT机器人 SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术在自主导航和机器人领域引起了广泛关注。本文对SLAM技术进行了详细综述，包括其基本原理、关键算法、应用领域和未来展望。SLAM的发展为自主导航领域带来了革命性的变革，也为其他领域的研究和应用提供了有力支持。 01引言 SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术是一项重要的自主导航技术，允许移动机器人或车辆在未知环境中实时确定其位置并构建环境地图。SLAM技术的发展已经推动了机器人学、自动驾驶、增强现实和无人机等领域的快速发展。本综述旨在...

原创|文BFT机器人 众所周知，在杭州我国正在举行一场近年来最重大的体育盛事——杭州亚运会。这场赛事不仅比赛令人关注，赛场上所应用的人工智能更是吸足了各大观众的眼球。下面一起来看看这一场科技与体育完美结合的体育盛事有哪些令你记忆深刻的人工智能科技吧。 PART01 开幕式上的亮眼3D虚拟技术 亚运会的开幕式上，大家还有印象吗？整个场景的虚实结合，是通过3D虚拟技术所呈现的，展现了杭州古代街头巷、勃勃生机的民众生活，可以看到的是在拱宸桥上千万盏孔明灯缓缓升起，让人们感觉身在如梦似幻的场景中，一时间体会到身临其境的奇异体验。这裸眼的3D技术真的是大大震感了观众们的眼球，更是让世界各地的...

原创|文BFT机器人 在不断努力让人工智能更像人类的过程中，OpenAI的GPT模型不断突破界限GPT-4现在能够接受文本和图像的提示。 生成式人工智能中的多模态表示模型根据输入生成文本、图像或音频等各种输出的能力。这些模型经过特定数据的训练，学习底层模式以生成类似的新数据，丰富人工智能应用。 PART01 多模式人工智能的最新进展 最近，该领域取得了显着的飞跃，将DALL-E3集成到ChatGPT中，这是OpenAI文本到图像技术的重大升级。这种混合可以实现更流畅的交互，ChatGPT有助于为DALL-E3制作精确的提示，将用户的想法转化为生动的AI生成的艺术。因此，虽然用户可...

原创|文BFT机器人 当前视觉和语言模型的应用非常广泛，包括多模态对话代理、先进的内容创作工具等。这些模型的多模态特征集成不仅是一种发展趋势，更是一项关键的进步，正在塑造着各种应用程序。 那如何在视觉和语言之间建立有效的联系，以生成适当、连贯的多模态输出。又如何在数据稀缺的情况下训练大型语言模型，以提高其性能和效率。或者如何在生成多模态输出时保持文本和图像之间的协调性，以提高输出的质量和可读性等等，这些问题都是当下视觉和语言模型存在的痛点问题。 当前最先进的大型语言模型在理解文本和处理文本和图像方面表现出色，但在生成图像方面表现不佳。交错的视觉和语言任务倾向于以主题为中心的数据，通...