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本期编译精选。
在以往的TechCrunch Disrupt活动中,大赦国际在我们的节目中以及在自己的阶段都占据了中心位置。今年,技术,影响,以及玩家都迅速发展而广泛,以至于我们把单一的AI阶段扩展为两个!
AI阶段将会继续,但真实世界AI舞台是全新的,
在这个阶段,我们将集中关注数码与物理之间的交接点,并且我们将继续看到两者的融合,自主硬件超越自驾汽车,进入公共空间、战场、家园,
包括来自Shield AI、Clossal Biosciences、FieldAI、Foxglove的演讲者,10月13至15日在旧金山的Moscone West,
但与此同时,
机器人正在等待他们的ChatGPT时刻。这是站在路上的东西
大语言模型有互联网。自驾车拥有上百万小时的道路数据。机器人也没有 数据差距是大多数专家认为通用机器人智能仍然相去甚远的最大原因,尽管在AI中其他任何地方都发生了突破。新一波的起动正在加速关闭它,建设数据管道,模拟环境和基础模型,这些模型可以触发我们与LLMs所看到的同样的能力爆炸。本会场提出了一个难题:ChatGPT的物理AI时刻实际需要什么,我们到底有多接近?
与Les Karpas, 身体AI主管,Nvidia
当失败不是选项时构建AI系统
(编译自 TechCrunch;原文


来源:TechCrunch(原文)
本文系本站对该英文资讯的编译与转述,非全文翻译;版权归原作者所有。
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