借助司机助理系统,无人驾驶汽车依赖雷达、激光和摄像头看清道路,但所有信息还需要进行分析、领会。Nvidia在CES展上演示了其新款K1图形处理器如何识别街面信号、车道线与其他交通工具的全过程。
Nvidia在其展台进行了演示,安装有K1芯片的测试台记录了一段由一个摄像头拍摄到的路面行驶视频。借助图像识别资料库,K1图形芯片分析视频,将速度限制信号标为红色、其他交通工具标为蓝色,车道线标为绿色。
芯片不停地处理着视频,与现实世界并无两样。
Nvidia自动化主管丹尼·夏皮罗(Danny Shapiro)向CNET表示,早期的Tegra芯片无法达到演示中显示的K1处理水平,新款KI处理器能耗却与Tegra相似,仅为5-7瓦。
K1芯片是汽车的幕后“工作者”,分析大量传感器传来的实时数据,创建即时环境3D模型。汽车厂商负责适当的回应,通过刹车或方向盘进行控制或报警,对环境因素做出响应。
Nvidia演示时,K1芯片分析速度限制信号,并在显示屏上显示当前速度。
夏皮罗指出,Nvidia能够针对不同目标、街道标识和信号提供一个视觉识别模式基本资料库,但汽车厂商还需要通过广泛的现实世界测试细化识别模式。
奥迪、宝马和Tesla汽车目前均采用Nvidia芯片。奥迪在CES展上宣布未来一款汽车将使用Nvidia K1芯片。夏皮罗表示,Nvidia将在今年3月份举办的日内瓦车展上公布一个新客户——一家亚洲主流汽车厂商。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。