NASA研发AI助手助宇航员与飞船交流
NASA正在开发一种类似于ChatGPT的人工智能接口，旨在帮助宇航员与宇宙飞船交流，同时让任务控制员与探索遥远星球的人工智能机器人对话。这种人工智能的早期版本将被部署在月球门户上，作为阿尔忒弥斯重返月球计划的一部分。美国宇航局客座研究员Larissa Suzuki博士提出了一个星际通信网络的构想，其中包含内置人工智能，可以在出现故障和低效率时进行检测和修复。此外，这套系统还具有自然语言界面，允许宇航员和任务控制中心直接与它对话。Suzuki还在研究如何在太空中部署机器学习技术，她描述了一种被称为“联合学习”的方法，可以让一组漫游车机器人在遥远的星球上搜索水或特定矿物，并分享知识，实现分布式学习。https://tech.ifeng.com/c/8QvliIq6ihH
一亩田集团发布农业AI对话机器人“小田”助力乡村振兴
在北京举行的一场发布会上，一亩田集团正式推出了基于大模型技术的农业AI对话机器人——“小田”。这款机器人结合了平台所覆盖全国2800多个县的农产品流通大数据及多个农业细分领域的专业知识，覆盖新品种新技术、农业技术、供需行情、产销智能匹配等多个模块。此次发布是一亩田以科技服务乡村振兴战略，推动乡村高素质新农人培养及产业现代化发展的重要举措。
《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》中指出，到2025年，数字技术与农业产业体系、生产体系、经营体系加快融合，为智慧农业和数字化转型取得明显进展提供支撑。
特点
- 精准：基于地域+品类提供精准各品类产品价格查询。
- 专业：融合了一亩田平台所覆盖全国2800多个县的农产品流通大数据及多个农业细分领域的专业知识。
- 实时：提供实时性的解决方案，帮助用户随时随地获取信息。
服务场景：
“小田”的服务场景覆盖了从生产、流通、采购等全链条多个场景，帮助农民解决种什么、怎么种、如何卖、高效买的问题。以一个河南西瓜种植户为例，在产前可以通过“小田”了解不同西瓜品种历史价格趋势，并选择采购热度更大的品种进行种植。在产中，可以利用“小田”咨询可能遇到虫害和其他病害，并找到相应的解决方案。在产后，生产者可以参考全国各大市场对于西瓜行情的大数据，并且精准寻找合适销售渠道。
“小田”的未来
作为AI对话机器人，“小田”将持续探索更多模态的互动方式（如图片提问、语音问答或视频问答），让用户能够以更加多样化形式实现知识获取。此外，一亩田集团还将与更多的产业链生态伙伴进行合作，联合科研院所、农资农机厂商、农技专家等行业伙伴，为乡村产业发展提供更强大的AI服务。
“小田”是基于大模型技术的农业AI对话机器人，在实现产业从业者实时链接方面起到了重要作用。未来，“小田”的目标是进一步提升新农人数字能力与水平，并以科技服务乡村产业现代化发展，为乡村振兴及共同富裕战略提供AI新动能。
https://www.sohu.com/a/690956102_120103973
腾讯云推出AI大模型专属高性能网络——星脉网络
6月26日，腾讯云首次对外完整披露自研星脉高性能计算网络。面对AIGC的火爆带来的挑战，星脉网络具备业界最高的3.2T通信带宽，可提升40%的GPU利用率，节省30%~60%的模型训练成本，并为AI大模型带来10倍通信性能提升。该网络基于全面自研能力，在交换机、通信协议、通信库以及运营系统等方面进行了软硬一体的创新和升级。
在传统低速网络无法支撑海量数据大规模训练时代，腾讯云采用先进的拥塞控制和管理技术打造了TiTa网络协议，在保证信息无损且零丢包情况下实现90%以上集群通信效率。此外还设计了高性能集合通信库TCCL，并结合动态调度机制避免因网络问题导致中断等问题。
为确保星脉网络稳定可靠，在端网立体化监控与智能定位系统下将整体故障排查时间由天级降低至分钟级，整体部署时间也从19天缩减至4.5天。星脉网络的推出为AI大模型训练带来了全新的高性能解决方案。
面对AI大模型参数量飙升所带来的通信挑战，腾讯云推出自研星脉网络，在交换机、通信协议、通信库以及运营系统等方面进行软硬一体创新和升级，并通过先进技术实现了90%以上集群通信效率和零丢包情况下高稳定性。
https://finance.sina.com.cn/jjxw/2023-06-26/doc-imyyrmfe7193481.shtml
LinkedIn 引入生成式 AI，帮助用户更快捷地编写帖文
LinkedIn 最近引入了生成式 AI 技术来协助用户更快捷地编写职场动态。这个新功能允许用户输入概述想要传达的内容，然后由AI技术自动生成草稿供用户修改或直接发布。
虽然该功能目前正在测试中，并且旨在为专业人士提供更便捷的分享工具，但也有一些 LinkedIn 用户对此表示反对。他们认为这破坏了平台上帖子的真实性，并将使平台上的活动变成类似于聊天机器人之间的交互而非人与人之间进行交流。
尽管存在不同意见，但是这项新技术仍然会改善那些缺乏时间和资源去撰写完美文章的职场从业者。
https://www.163.com/dy/article/I85F1NLG0511B8LM.html
中科万国发布保险科技领域大模型——万国通识大模型及关键应用产品SV-CHATIMK
中科万国互联网技术有限公司推出了保险涉医垂直领域的大语言模型——万国通识大模型，以解决在特定行业落地效果不佳的问题。基于长期积累的自有知识库，该公司生成了包括保险及相关医疗知识、精准回答内容等高质量指令数据集，并采用多种微调策略对开源预训练大语言模型进行优化。目前，该产品已经成功应用于智能医疗审核和小额快赔方案，在票据识别过程中提高了药品和费用归集处理的准确率。
此外，结合数字人技术，中科万国还打算进一步升级SV-CHATIMK能力，在B端客户销售、理赔、客服等岗位打造数字员工；同时，在C端客户为广泛用户提供搜索帮助。未来，该公司将进一步围绕保险和涉医领域深入挖掘场景并运用多种技术路线融合知识图谱应用于多任务垂直场景。
https://36kr.com/p/2318281873321480
DeepMind新研究：基于变压器的人工智能可帮助机械臂创造更具适应性的大脑
DeepMind最近的一项研究表明，使用大语言模型（LLM）技术可以为机械臂创造更具适应性的大脑。这种名为RoboCat 的基于 Transformer 架构的人工智能不仅可以学习广泛的技能，还可以轻松地在不同的机器人身体之间切换，并比正常情况下更快地掌握新技能。对于 Robo C ，该团队创建了一个专门针对机器人挑战的数据集，并使用这些数据来训练单个大型模型。
与以往形式相比，基于 Transformer 的架构有着摄取更多数据、处理各种机器人任务等优点。该模型还展示了自我改进和加速学习等特点，减少了对人类监督训练需求并且是创建通用机器人重要一步。虽然该模型在某些问题上仍然表现不佳，但它已经成为建立通用机器人所需适应性强大脑系列中非常有前景者之一。
https://singularityhub.com/2023/06/25/deepminds-new-robot-uses-ai-to-learn-without-supervision/
DataCopilot: 自主管理和处理海量数据的智能系统
浙江大学最近提出了一种名为DataCopilot的智能数据处理系统，它通过部署大语言模型来自动化地管理、处理和展示海量异构数据。这个系统可以连接不同领域（如股票、基金、公司、经济和实时新闻）的丰富数据，并满足多样化的用户需求，例如查询、计算、预测和可视化等。
与传统方法不同，只需要使用自然语言描述你想看什么类型的数据，DataCopilot就会自主地找到相应的数据源并将原始数据转换为符合用户意图的可视化结果。整个过程无需人类协助或手写代码。
该研究还探索了大语言模型在各种与数据相关任务中发挥潜力。另外，DataCopilot设计了多种通用接口工具以高效地调用、处理和可视化各种形式的原始数据，并通过生成固定格式JSON文件来规划调度接口工具以创建一个完整流程。可以帮助人们更有效地管理海量异构原始信息，并根据其需求快速获取所需信息进行分析及决策。
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