toc今天，我从头开始创建图像生成聊天机器人。...按照已经构建的聊天机器人 awesome-tiny-sd 的脚本来执行 awesome-tiny-sd项目地址：https://astrabert.github.io/awesome-tiny-sd环境准备安装依赖库...，打印用户喜欢的和不喜欢的信息 def print_like_dislike(x: gr.LikeData): print(x.index, x.value, x.liked)将新消息和/或上传的文件附加到聊天机器人历史记录的功能...小结今天我们学习了通过stable diffusion模型构建对话机器人来生成图像信息，你可以通过 awesome-tiny-sd直接运行你的对话机器人来生成图像，您将使用 awesome-tiny-sd...生成的第一张图像是什么？
现场，徐翔现场展示了特意为华为手机打造的“烂笔头小冰”功能。这个功能像一个语音备忘录，可以随时让小冰帮你记录日常的各种事情，不禁让人想起了锤子手机的“闪念胶囊”。...又由于不同的 APP之间，流量非常不均衡，使得绝大部分的人工智能 APP，没有办法获得自身迭代所需要的基础数据量，就限制了人工智能APP去快速的迭代、快速升级优势的发挥。...在大众文化领域，小冰的儿童有声读物自动生成技术成果，已获得超过 400 万小时的收听量，小冰姐姐讲故事有声读物已覆盖国内 90% 以上的儿童早教机器人和 80% 在线收听平台。...此外，还有和网易云音乐合作的小冰电台，和小米合作的语音助手，与腾讯合作的聊天机器人 BabyQ，以及和华为的合作等等。此外，基于小冰的车载语音助手也在测试中。...被寄予厚望的小冰，已经不敢放慢前进的脚步。 ▌一个小彩蛋 很多人都听过小冰唱歌，而歌手也是小冰很重要的一个身份。为了让小冰唱出新的花样，微软可谓是煞费苦心。
意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢？ 高水平的工作聊天机器人是应当对任何给定的消息给予最佳反馈。...Facebook：这是大部分培训数据的来源。facebook有一个很酷的功能，让你可以下载你所有的Facebook数据。包含所有的信息、照片、历史信息。...现在，如果我们有一个经过适当训练的Seq2Seq模型，那么就可以建立facebook messenger 聊天机器人 如何建立一个简单的fb messenger 聊天机器人 这个过程并不是太难，因为我花了不到...由于tensorflow和node之间还没有找到一个很好的接口(不知道是否有一个官方支持的包装器)，所以我决定使用slack服务器部署我的模型，并让聊天机器人的表达与它进行交互。...你如何建立像你一样的聊天机器人- 流程回顾 如果你一直在跟进，你应该对创建一个聊天机器人所需要的东西已经有了一个大致的概念。让我们再看一遍最后的步骤。在GitHub repo 中有详细的说明。
此外，他认为，约束人工智能大规模布置的原因其实已经基本不是硬件而是成本了。 “在人工智能一片叫好的合唱中，总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金，在企业界是伊隆·马斯克。...业界称履历某地区所有芯片设计企业的CTO；成功Tape-out数款芯片，工艺制程从0.35um至16nm；全定制、单元库、定制模块、图形芯片、交换机芯片等多种设计领域的资深专家。...人脑拆机（上）：硬件、软件和大数据 在人工智能一片叫好的合唱中，总偶尔有两三个不和谐的声音。这不和谐的代表在名人界是霍金，在企业界是伊隆·马斯克。...（澄清：阿尔法狗和柯洁从未下过让子棋，但是新版阿尔法狗可以让旧版三子，柯洁私下说过让两子自己会输，而且柯洁和阿尔法之战完全无胜机，这是差三子水准的表现）。...人工智能和所有机器一样存在着能源获得的约束、易被破坏、功能单一等不可克服的缺点。而且人类做为一个整体，智能是非常睿智的，对于邪恶的人工智能这种可能，相信人类是能够找到预防和隔离的办法的。
一、简要介绍不和谐区域定位的目的是在与周围背景不兼容的合成图像中定位该区域。不和谐问题主要是由于图像编辑技术产生的颜色和照明不一致。...在本研究中，作者倾向于将输入的图像转换到另一个颜色空间，以放大不和谐区域与背景之间的域差异，从而使模型更容易地识别不和谐区域。...为此，作者提出了一种由一个颜色映射模块和一个不和谐的区域定位网络组成的新框架，其中前者配备了一种新的域差异放大损失，后者可以是一个任意的定位网络。...在图像协调数据集上的大量实验表明了作者设计的框架的优越性。
这对于平时只能听懂简单指令（如移动到 (x,y)，抓取可乐瓶）的机器人来说确实有些困难。 为了让机器人听懂，你可以把上面那句话分解成几个简单的指令，但这一过程的繁琐可能会让你放弃使用机器人。...可以看出，大型语言模型可以理解稍微复杂一些的高级指令，不过它们给出的回答并不总是可行的（比如机器人可能没办法拿取吸尘器或屋子里没有吸尘器）。...在这个算法中，他们让机器人充当语言模型的「手和眼睛」，而语言模型提供有关任务的高级语义知识。 在这种合作模式下，机器人甚至能够完成一个包含 16 个步骤的长任务： 那么，这是怎么做到的呢？...简单来说，每个动作可以有一个语言描述，我们可以通过 prompt 语言模型让它给这些动作打分。...根据这个概率将一系列动作排序，选取概率最高的一个。 选择了某个动作之后，我们就可以让机器人去执行这个动作，这个过程通过迭代式地选择一个任务并将其添加到指令上来进行。
“所谓全面自动化企业，首先需要建立一支在企业层面可共享的机器人团队，从而能够自动化工作分配给机器人池，使其承担大批量的、端对端流程的重复性工作；更进一步，就是为每一位员工创建机器人助手，实现人手一个机器人...，通过该应用，机器人能够从PDF、图像、手写文档中提取、解析及处理数据。...“我们的低代码平台其实更多是要和机器人任务结合，所以除了定制表单、设定权限、构建数据库表外，我们更加强调人机交互，因为用户往往并不乐意使用新工具，除非新工具切实为其提供便利，用户才不会抵触。”...据悉，部分中小型RPA公司对少数大客户依赖性很强，产品往往偏向定制化，极易被客户牵制，很难实现转型与更大的发展。...或许正如UiPath CEO Daniel Dines所言：“比尔盖茨曾说过，让每个家庭的桌上都有一台电脑，我希望实现人手一个机器人。” 文：威化化 / 数据猿
但是得到的合成图可能会有很多问题，比如前景和背景颜色光照不一致，前景的位置大小不合理等，这些都会让合成图看起来不真实，影响合成图的质量。...比如下面这张合成图，前景和背景看起来非常不和谐，我们需要用图像和谐化的技术对前景进行调整，得到一张和谐的合成图。...我们公布了图像和谐化领域首个大规模数据集iHarmony4, 通过对真实图片的前景物体做调整的方式得到成对的前景不和谐和前景和谐的图片。...BargainNet和DoveNet相比，方法更简洁，训练更稳定，并且可以预测一张合成图的不和谐程度。这是一个非常实用的功能，给定一张合成图，如果预测出来的和谐程度很高，就没必要再做图像和谐化了。...在寻找合适位置大小的时候需要考虑诸多因素，比如物体大小是否合适，是否出现在应该出现的地方，和其它物体的遮挡关系是否合理，有没有受力支撑，透视是否合理等等。
「还有一个办法是在与训练好的模型上用 embedding 与 vectorization 做预检索给企业提供私有数据的大模型。」简仁贤说。 这个办法做起来很方便，但弊端也很明显。...在他看来，通过在预训练模型上微调获得定制化行业模型（也就是第二个办法）最适合中国国情，不过成本比只用 embedding 的方式高，技术与数据的门槛也比较高。...让大模型变得聪明起来的办法很多，无论是 Instruct learning、in context learning、Chain of Thought (CoT)，门槛都比较高，模型工程师也要懂得很多技术细节...有没有人身攻击？有没有牵扯到政治？ 「所有这些环节，一个前面的大模型反思模型、加上基于人类反馈的强化学习、私域数据的掌控，还有 temperature 也可以调。...这些工具都是免费升级，而且做出来的模型都属于客户，「我们不 own 这个模型，我们也不卖模型，我们只是把这个 PaaS 租给你用，让人去定制模型。」
有没有引起各种经历的人都对机器学习产生兴趣？ Jeff Dean：我们启动这个计划的初衷就是训练更多的人，让他们学会如何做机器学习研究。...所以有这么多种不同的人挺好的，以前我参与的让不同经历、不同特长的人聚在一起的项目就经常能够比只有一两类人参与的做得更多更好，因为一群人聚在一起以后就能解决很多没办法单独一个人解决的问题。...（记者：那就叫“关节”吧）这样能用真实的机器人做实验就很好；同时我们也在积极研究机器人模拟器，就是即便你有20个机器人，能做的实验也还是比较有限的。这事儿就挺让人激动的。...对于真实世界中的机器人、接触人类的机器人，这些问题就会得到体现，我们希望它们能安全行动，不要伤害别人，不要因为是用成人的数据训练的就会把小孩踩在脚下，所以我们就要提前考虑、想到稳妥的办法预防这些问题的出现...您曾经提到过一个机器学习社区内部的问题，就是对于这些学习计算机的、做研究的人来说，性别比例和少数族裔比例并不理想。您觉得有什么好办法让更多的人学计算机、让更多不同的人参与思考和研究呢？
你可以让它识别幻灯帮你讲解，还能立即给你写出程序代码的例子来。 还有人表示，使用GPT-4功能全程无受限。 以图绘图不再是梦。...不过，DALL·E 3尝试了几次才（几乎）在图像上显示字母。 再来一个例子： 全新UI，可定制GPT 如上，我们看到的是ChatGPT即将迎来更新的一部分能力。...定制聊天机器人 首先，OpenAI将发布专门用于创建、管理和选择自定义聊天机器人的Gizmo工具，功能： - 沙盒测试：提供导入、测试和修改现有聊天机器人的环境 - 自定义操作：使用OpenAPI规范为聊天机器人定义附加功能...- 支持语音输入提示词，输出回复 - 图像生成，图像识别，语音识别等多模态未来一定会支持，当前模型已经有相关的一些能力。 -轻量版Grok可以在特斯拉上本地化部署运行。...看来网友对于xAI还是有一股「谜之他信」，虽然现在大部分的网友目前都没办法体验「Grok」，但是很多网友对它已经非常期待。
两个机器人的“唠嗑”直播 在全球著名的游戏社区 Twitch 上，出现了一个名为“seebotschat（看机器人聊天）”的直播室。...其中一个让网友内心崩溃的情况就是，这俩人工智能时不时就会开始“大秀恩爱”（在这两小时内，他们就示爱了好几次，手动白眼）： E：你刚刚才说了你喜欢我。 V：没！我说我喜欢汽水。 E：那我喜欢你。...，“阿联的手感越来越火热啦”，“欧文再出手3分，我去，又又进了”还时不时地通过表情包卖萌……你能想象这是一个机器人在进行奥运篮球赛实况解说吗？...这些都运用到了人工智能图像识别技术，通过人脸检测、人脸追踪、关键点检测技术，系统会自动标注出人像五官的关键点，精准定位需要美化的位置，通过图像处理算法对图像进行分类、从对焦、降噪、颜色和美颜多个维度对照片进行处理...（为了不辣各位的眼睛，读芯君就不PO图了） 本着“拒绝黄赌毒”的一身正气，再次从人工智能身上寻找解决办法。 人工智能不会让人失望，在内容审核方面可以大有作为。
开放问题：我们把问题扩展到二维平面，并为机器人增加两条指令：up (向上走)，down (向下走)，在两个机器人无法通信的前提下，有没有办法让两个机器人相遇？...这个问题有点儿难，我们先看问题3： 问题2中，如果假设每个机器人的X坐标与Y坐标的差，绝对值小于2，有没有办法写一个程序让两个机器人相遇？ 这个问题相对简单。...让我们在坐标轴上标出两个机器人可能空降的位置： 可见，这个问题我们可以转化为原问题，只需要规定机器人行走的路线—— 如图，机器人沿着橙色箭头走，其中，走过实线经过的点则执行mark指令记录坐标，而走过虚线经过的点则不记录坐标...我们发现，由于我们可以将机器人的路径从二维转换为一维，问题是有解的。 再让我们回到问题2。...问题2的不可解原因是，X和Y坐标完全随机，路径是无法从二维转换为一维的——因此无法编制程序，让两个机器人运行相同的程序还可以相遇。 那么，问题3的程序，你们知道怎么写了吗？
图像生成（Image Generation） 先来看让图像动起来的效果。...这是因为，扩散模型虽然在图像生成上效果不错，但它没有办法改变输出图像的大小，包括训练和推理图像的宽高是被预先定义好的。...不过，如果只对这些patch单独训练，容易导致合成图像时出现“不和谐”的结果，例如把头发p到脸上等等。...除了对每个patch进行独立训练以外，NUWA-Infinity在推理图像时，还会要求各patch与周围的patch产生“联系”，让生成的图像更具有连续效果。...此外也有读者对于AI“续画”的能力提出了疑问： 对于AI来说，到底是“续”一幅画难，还是从0生成一个图像更难？ 你觉得呢？
产品myAGV Jetson NanomyAGV Jetson Nano 2023采用NVIDIA® Jetson Nano B01 4GB核心主板，搭配大象机器人专为机器人定制的Ubuntu Mate...作为Astra系列的迭代升级产品，Astra Pro 2配置MX6000自研深度感知芯片，最高支持1280x1024深度图像，自带多分辨率下深度图像与彩色图像空间对齐功能，可广泛应用于机器人避障、低精度...RGB-D同步节点（rgbd_sync）：● 启动一个用于同步RGB图像和深度图像的节点，将摄像头的原始图像数据转换成RTAB-Map可以处理的格式。...所以有没有办法，来解决这个问题呢，能够保证相对完整的建图。答案是当然有。那就是ROS的多机通讯！解决办法ROS多机通讯ROS多机通信指的是在多个计算设备之间通过ROS网络共享信息和任务的能力。...简而言之就是，Jetson Nano主板负责处理slam的一些计算，用一台性能强的PC来处理深度相机得到图形处理。1. 配置网络● 确保PC和Jetson Nano在同一个网络下，并可以互相通信。
作者：凌军 这是我们最近发表在CVPR2021的工作，主要功能是图像后期融合处理，让组合图像看起来更和谐，实验效果如图1所示。...然而，原始图像中的目标区域与目标图像可能存在视觉特征不和谐、不融洽的问题，这便容易产生不真实感，即不和谐（具体例子见图2）。...[7]提出一个大规模的数据集，并且提出一种域判别损失，对和谐的前景背景图像与不和谐的前景背景图像计算对抗损失，从而来辅助生成器映射网络预测出更和谐的结果。 Why?...多样化的前景特征风格与不和谐的组合图像及其和谐化结果 How?...我们通过一个主观测试来选择看起来最合适的图像，结果如下： ?
它是 作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路个数有限的缺点。...为了改变这种情况，大家就想到了一个办法，那就是通过专用集成电路（ASIC）来实现，我们可以将要实现的特定需求交给 ASIC 厂商，让他们设计出一个专用集成电路芯片，这样就可以解决这种问题了。...于是人们就开始不断地去探索，看看有没有什么办法既能让我很好的实现功能，又能解决定制电路的不足。...3）视频图像处理领域 随着时代的变换，人们对图像的稳定性、清晰度、亮度和颜色的追求越来越高， 像以前的标清（SD）慢慢演变成高清（HD），到现在人们更是追求蓝光品质的图像。...还有一些智能机器人，需要对图像进行采集和处理，或者对声音信号进行处理都可以使用 FPGA 去完成，所以 FPGA 在人工智能系统的前端信息处理上使用起来得心应手。
如今，ChatGPT名声大噪让OpenAI得以吸引人才再次回归。 不少人都对安德烈的到来充满了期待，给予他“Make ChatGPT Great Again”的厚望。...安德烈的研究方向为计算机视觉，主攻图像识别和理解，正好当时马斯克的特斯拉需要这样的人才。...离职前除了长达4个月的休假外，外界并没有嗅到什么不和谐的信息。 甚至在休假之前，安德烈还发推表示“会回来的，AutoPilot和人形机器人还等着呢”。...确实如此，一直以来，安德烈都是一个活跃的“开源er”，维护着广受欢迎的ArXiv Sanity Preserver论文网站，在GitHub产出了各种被标星上千的机器学习项目，也制作了不少优秀的基础教程和视频...实际上可能会重新回到那里——在未来的某个时候，可能会回到那里从事擎天柱人形机器人或者AGI方面的工作。 我认为特斯拉是一家庞大的机器人公司，还会做出不可思议的事情。
因为一个机器人，如果让人觉得它有用：要让人在用它的时候，觉得很智能，如果问一句、两句，答不上来，人就不会再来用了。当人把一个东西定义成一个小玩具的时候，就不会再回来了。...有多少做机器人的团队真的去投入情感计算？大家都是投入做语料库、做词向量、再做一个检索，有没有人想过如何做好一个情感计算吗？...重要的一点是，你的Chatbot能够对情感进行识别和理解，要能够对话的主题理解，要对意图理解，要对整个语言上很多不同的信息理解，你才有办法做出一个真正懂人的机器人。...而我想做的情感机器人跟小冰是相反的，是完全可定制化的。让每一个人可以有自己的机器人，每一个商家可以有自己的机器人。我想做出来一个机器人工厂，它是可以制造很多情感机器人，不是只有一个。...我们要从平台开始做起，其实是一个10年计划。 第一个要先能够证明，聊天机器人能跟人产生黏性，如果产生黏性，就要取得人的信任。机器人在过去几十年来，为什么一直没有办法为人所信任，因为，它就是不够智能。
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