《华尔街日报》报道,富士康将与Google联手涉足机器人领域,此举将有助于提升富士康的利润率。
消息称,富士康可能为Google生产机器人。Google任命前Android业务掌门安迪·鲁宾(Andy Rubin)负责机器人业务。富士康已经在其工厂中使用机器人。2012年有大量媒体报道和传言称,富士康将利用机器人取代人为苹果制造产品。
Google已经收购了多家机器人技术公司,但除无人驾驶汽车外,目前尚不清楚Google将如何利用机器人技术。
由于面临许多挑战,富士康使用机器人可谓“不得已而为之”。中国大陆地区劳动力成本不断上涨,富士康代工业务的利润率很低,机器人技术将是降低劳动力成本的关键。机器人取代人后,富士康在选择厂址时将有更大余地,因为劳动力在生产成本中的比例将大大降低。
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。