国外公司开发出一款新型AI工具,其能像人类一样快速准确地解决全新任务,研究或是科学家朝着开发出通用AI迈出的重要一步。人工智能(AI)需要进行特定训练才能胜任某项任务。人类擅长在不同环境,包括全新环境中解决新问题,但AI系统往往只能解决被训练要解决的特定问题,当规则改变时,它们可能会陷入困境。
在开发AI方面取得的成功很大程度上源于强化学习,这种方式能让AI学着如何在环境中拿到高分,表现出优秀的成绩。但即便如此,AI也必须再次接受训练,才能适应不同环境。公司一直在开发一种可在全新中取得成功的AI。公司发布了新AI模型,其可解决虚拟3D世界中的新任务。这些环境都是自动生成的,且只存在于虚拟世界中。通过在一组难度缓慢增加的数十亿个任务上训练不同版本,开发出了AdA工具。在规模更大、自动化程度更高的1000项任务中,它可解决90%的任务,让其相互协调合作。能在不断变化的环境中解决任务的AI。
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微型加速度传感器原理
低频加速度传感器是一款标准小、性价比高、以电压输出且无直流偏置的加速度传感器,低频加速度传感器具有设备简洁、丈量精度高、一致性好、抗干扰等特点,能满足用户多样化的要求。广泛应用在地基检验,桥梁检验,机械振动检验、接触式位移检验、地质勘探、地震波丈量、水轮汽轮机组检测等多个检验操控领域。低频加速度传感器设备办法1、螺栓联接:频响好,设备谐振频率较高,能传递大加速度。2、磁力设备座联接
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管道液位传感器应用领域
管道液位传感器是一种利用光学原理来检测水管液位的传感器,其工作原理基于光线在水和空气中折射率不同的特性。通过光电管道传感器,可以有效解决传统机械式传感器存在的低精度、卡死失效等问题,同时也避免了电容式传感器因感度衰减而导致的不可控性失效。利用红外光学组件,通过巧妙的设计形成感应线路,能够快速、
05-28
压力传感器信号干扰问题解决方案
随着工业技术的快速发展,压力传感器在许多领域应用工业自动化、航空航天、环境监测等越来越普遍。在实际应用中,压力传感器信号经常受到各种干扰,导致测量精度下降,甚至无法正常工作。将从干扰源、干扰类型和解决方案三个方面探讨如何解决压力传感器信号干扰问题。 1.干扰源分析首先,我们需要了解压力
02-26
特斯拉上海储能工厂将破土动工
特斯拉上海储能项目土地出让完成签约,标志着这一里程碑项目的正式启动。 据悉,特斯拉储能超级工厂项目位于上海市临港新片区,临近其上海超级工厂,规划生产超大型商用储能电池,并向全球市场供货。 工厂计划于2024年第一季度开工,第四季度投产。初期规划年产商用储能电池1万台,储能规