小米人形機(jī)器人“鐵大”學(xué)會(huì)敲架子鼓；?大疆 Mini 3 將上市；4990萬(wàn)美元，巴菲特旗下公司將開(kāi)發(fā)軍用自動(dòng)駕駛車(chē)輛……

本周，有哪些AI新鮮事？

產(chǎn)業(yè)界小米機(jī)器人鐵大學(xué)會(huì)敲架子鼓，未來(lái)軟硬件還需加強(qiáng)今年8月，小米的人形機(jī)器人CyberOne正式亮相，小名叫鐵大。它是一個(gè)比較輕量級(jí)的機(jī)器人，1.77米的身高，只有54KG。不過(guò)從當(dāng)時(shí)它的步履蹣跚，看上去比馬斯克Optimus還是要差點(diǎn)。不過(guò)鐵大自己也承認(rèn)：“我剛剛學(xué)會(huì)走路，下盤(pán)還不太穩(wěn)，正在練習(xí)扎馬步?！?/span>幾個(gè)月過(guò)去，CyberOne的最新訓(xùn)練進(jìn)展是：可以將 MIDI 文件自動(dòng)解析成鼓點(diǎn)，然后便會(huì)生成與音樂(lè)同步，并且和歌曲長(zhǎng)度相協(xié)調(diào)的全身軌跡序列。這并非易事，因?yàn)槟┒藞?zhí)行器必須確保準(zhǔn)確地按節(jié)拍打鼓。實(shí)際上，鐵大做得相當(dāng)不錯(cuò)，即使有些地方需要他迅速地來(lái)回移動(dòng)鼓槌。據(jù)小米機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)硬件工程師任賾宇表示：“目前公司正在研發(fā)第二代 CyberOne，希望進(jìn)一步提高運(yùn)動(dòng)和操縱能力。在硬件層面，我們計(jì)劃提升自由度，集成自主研發(fā)的靈巧雙手，并增加更多的傳感器。在軟件層面，我們將研發(fā)出能更好地控制運(yùn)動(dòng)和視覺(jué)的算法。”DJI Mini 3 將上市，價(jià)格預(yù)計(jì)在3500元左右無(wú)人機(jī)愛(ài)好者的福音來(lái)了。大疆 DJI Mini 3 無(wú)人機(jī)此前通過(guò)了 FCC 認(rèn)證，或?qū)⒂诒驹掳l(fā)布，渲染圖也已經(jīng)曝光。與該系列的其他產(chǎn)品一樣，它的重量為249克，歸屬于A1類(lèi)別，允許人們?cè)跊](méi)有證書(shū)的情況下飛行。指標(biāo)方面，DJI Mini 3 無(wú)人機(jī)支持 4K HDR 視頻，標(biāo)配電池續(xù)航 38 分鐘（更長(zhǎng)了），重量 249 克，配備了 1 / 1.3 英寸 CMOS 傳感器，具有雙原生 ISO 和芯片級(jí) HDR 技術(shù)，從參數(shù)來(lái)看影像配置和 Pro 一致。產(chǎn)品將有幾種配置可供選擇：只有無(wú)人機(jī)或無(wú)人機(jī)加一個(gè)控制器（RC-N1或RC）。也會(huì)有一個(gè)Fly More組合，包括兩塊額外的電池、三塊電池的充電器、備用螺旋槳和一個(gè)保護(hù)套。預(yù)計(jì)mini 3的國(guó)行價(jià)格預(yù)計(jì)在3500元左右，大大低于4788元的mini 3 Pro。

核心硬件摩爾定律已死 Or 它還活著？早前，NVIDIA首席執(zhí)行官黃仁勛宣布“摩爾定律已死”，此舉被解讀為給GPU價(jià)格上漲進(jìn)行辯護(hù)。相反，英特爾的CEO基辛格認(rèn)為摩爾定律仍然發(fā)揮作用，AMD的首席技術(shù)官馬克·帕普馬斯特也對(duì)“摩爾定律已死”的說(shuō)法提出異議。他認(rèn)為摩爾定律還有數(shù)年的生命力，要再過(guò)6-8年才會(huì)消失。然而，如果還想讓晶體管密度在1.5到2年即可翻倍，這幾乎是不可能了。帕普馬斯特認(rèn)為“Chiplets”是一種重新思考半導(dǎo)體行業(yè)的方式，它可以相當(dāng)于摩爾定律，繼續(xù)維持每18至24個(gè)月翻一番的能力。英特爾采用的方式則是“嵌入式多芯片互連橋或EMIB”，通過(guò)微小的硅插板與高密度的互連，可以在未來(lái)幾年內(nèi)繼續(xù)維持摩爾定律。AMD 7900 XTX基準(zhǔn)測(cè)試分?jǐn)?shù)泄露，與RTX 4080相差較遠(yuǎn)AMD基于Navi 31芯片的RX 7900系列顯卡于上月對(duì)外宣布，與其對(duì)標(biāo)的是 NVIDIA 1199美元的RTX 4080 16GB。近日，RX 7900 XTX的合成基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)泄露，結(jié)果以Geekbench形式呈現(xiàn)。在OpenCL計(jì)算測(cè)試中，NVIDIA的RTX 4090 大幅領(lǐng)先143.6%，RTX 4080也領(lǐng)先了65.5%，AMD的GPU只拿到150372分。

技術(shù)前沿

Adobe Stock允許服務(wù)器上使用AI生成圖像產(chǎn)品Adobe Stock已經(jīng)接受AI生成圖像出現(xiàn)在其服務(wù)器上，包括通過(guò)DALL-E和Stable Diffusion上生成的圖片內(nèi)容。據(jù)Adobe Stock高級(jí)主管Sarah Casillas在博文中說(shuō)："Adobe Stock的貢獻(xiàn)者正在使用AI工具和技術(shù)來(lái)豐富他們的作品集，擴(kuò)大創(chuàng)造力，并增收入潛力。Adobe將接受用這種程序制作的藝術(shù)作品，條件是它們必須被注明是AI生成的。"“盜夢(mèng)師”生成畫(huà)作“面朝大海，春暖花開(kāi)”為了規(guī)避產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，Adobe同時(shí)創(chuàng)造了一些條款。包括：創(chuàng)作者在向Adobe提交藝術(shù)作品之前，必須對(duì)其擁有產(chǎn)權(quán)，而且必須閱讀有關(guān)人工智能工具的條款和條件；不能提交包括商標(biāo)、著名人物、真實(shí)地點(diǎn)或知名人士的照片等。如果他們遵守這些條款和條件，藝術(shù)家可以通過(guò)他們的人工智能生成的內(nèi)容賺取版稅。Adobe Stock對(duì)于這次向AI開(kāi)放權(quán)限的做法解讀為：并非用機(jī)器學(xué)習(xí)取代人類(lèi)的想象力，而是讓人們憑借AI可以加速創(chuàng)作的過(guò)程，使得供需雙方都受益。下一代智能手機(jī)相機(jī)或?qū)?yīng)用高光譜？芬蘭阿爾托大學(xué)主導(dǎo)的一項(xiàng)研究可能將給智能手機(jī)攝像頭帶來(lái)一場(chǎng)變革。這所大學(xué)的研究人員創(chuàng)造了一種可以更好地測(cè)量光的小型光譜儀，可以安裝在微芯片上，通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)推動(dòng)運(yùn)行。參與這項(xiàng)研究的俄勒岡州立大學(xué)理學(xué)院物理學(xué)教授Ethan Minot說(shuō)："我們已經(jīng)展示了一種建造光譜儀的方法，它比今天通常使用的光譜儀要迷你得多。光譜儀測(cè)量不同波長(zhǎng)的光的強(qiáng)度，在很多行業(yè)和所有科學(xué)領(lǐng)域都是非常有用的，比如用于識(shí)別樣品和表征材料。"
Minot的同事，阿爾托大學(xué)的研究人員Zhipei Sun Yoon聲稱(chēng)：“可以將它直接集成到智能手機(jī)和無(wú)人機(jī)等便攜式設(shè)備中，我們下一代的智能手機(jī)相機(jī)可能是高光譜相機(jī)?！?/span>

自動(dòng)駕駛

巴菲特旗下自動(dòng)駕駛公司獲得4990萬(wàn)美元，用于開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛車(chē)輛今年8月，伯克希爾·哈撒韋公司旗下的Pilot公司收購(gòu)了一家名為Kodiak Robotics的無(wú)人駕駛卡車(chē)初創(chuàng)企業(yè)。Kodiak Robotics創(chuàng)立于2018年，主要為長(zhǎng)途貨運(yùn)卡車(chē)提供自動(dòng)駕駛解決方案。收購(gòu)三個(gè)多月，Kodiak Robotics便將獲得4990萬(wàn)美元，這些錢(qián)主要用于給美國(guó)陸軍開(kāi)發(fā)用于偵察、監(jiān)視等高風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛。根據(jù)其與國(guó)防部簽署的協(xié)議，這項(xiàng)合作將為期24個(gè)月。Kodiak機(jī)器人公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官唐·伯內(nèi)特在一份聲明中說(shuō)："我創(chuàng)辦Kodiak是因?yàn)橄嘈抛灾骷夹g(shù)可以拯救生命，而幫助美國(guó)陸軍為最具挑戰(zhàn)性的作戰(zhàn)環(huán)境開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)完全符合這一目標(biāo)。"開(kāi)發(fā)者
AlphaCode因編程競(jìng)賽出色表現(xiàn)登《Nature》近來(lái)，DeepMind又搞了兩個(gè)大事情，都和《科學(xué)》雜志有關(guān)。其一，是DeepNash在西洋陸軍棋中擊敗專(zhuān)業(yè)級(jí)選手：DeepMind VS Meta：實(shí)現(xiàn)納什均衡理性最優(yōu)解，還是多人非零和博弈算法更強(qiáng)大？其二，AlphaCode登上《科學(xué)》的封面。早在今年初，AlphaCode就曾在Codeforces上參加了編程比賽，并且一舉擊敗半數(shù)參賽者。在參加編程比賽時(shí)，AlphaCode面臨的主要挑戰(zhàn)是需要在巨大的程序空間中進(jìn)行搜索；只能獲得約13,000個(gè)用于訓(xùn)練的示例任務(wù)；以及每個(gè)問(wèn)題的提交數(shù)量有限。為解決這些問(wèn)題，AlphaCode通過(guò)預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、采樣與評(píng)估，基于純粹的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行代碼編寫(xiě)。目前，AlphaCode在編程競(jìng)賽中名列前54%。