
周二,英特尔公司在英国伦敦发布了一种新的开源通信系统,该系统专门为英国著名物理学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)量身定制,同时也可适用于全球300万罹患四肢瘫痪和运动神经元病的患者。
三年来,英特尔公司一直与霍金保持接触,致力于ACAT(Assistive Context Aware Toolkit,“辅助情境感知工具包”)项目的研发。据悉,与此前霍金在轮椅上使用的老交流系统相比,英特尔所开发的新平台ACAT系统可以使霍金的对外交流速度提高一倍。
英特尔称,将在下月面向研究人员和开发人员提供这一系统的免费开源版本,并希望其能够成为现代通信系统的基础,帮助患有运动神经元疾病和四肢瘫痪的患者改善生活质量。
英特尔的新工具包可以针对不同用户进行定制,用户可通过触摸、眨眼,蹙眉或其他动作跟外界进行交流沟通。
霍金在一份声明中称,“英特尔开发的这一系统,将可能大大改善全球残疾人的生活,同时将引领人机交互方式,并将有能力克服残疾人此前面临的沟通障碍。”
据悉,包括霍金在内,当前全球患有包括肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)在内的运动神经元疾病的患者多达300万人,英特尔所创建的系统,将使这些患者更容易与他人进行沟通,而且能够使他们利用自身既有的物理机能,进行更长时间的自我独立生活。
好文章,需要你的鼓励
openGauss的目标是探索oGRAC和超节点深度融合的可能,打造超节点原生数据库。
清华团队开发DKT模型,利用视频扩散AI技术成功解决透明物体深度估计难题。该研究创建了首个透明物体视频数据集TransPhy3D,通过改造预训练视频生成模型,实现了准确的透明物体深度和法向量估计。在机器人抓取实验中,DKT将成功率提升至73%,为智能系统处理复杂视觉场景开辟新路径。
字节跳动研究团队提出了专家-路由器耦合损失方法,解决混合专家模型中路由器无法准确理解专家能力的问题。该方法通过让每个专家对其代表性任务产生最强响应,同时确保代表性任务在对应专家处获得最佳处理,建立了专家与路由器的紧密联系。实验表明该方法显著提升了从30亿到150亿参数模型的性能,训练开销仅增加0.2%-0.8%,为混合专家模型优化提供了高效实用的解决方案。
上海AI实验室团队开发的Yume1.5是一个革命性的AI视频生成系统,能够从单张图片或文字描述创造无限可探索的虚拟世界。用户可通过键盘控制实时探索,系统8秒内完成生成,响应精度达0.836,远超现有技术。该系统采用创新的时空通道建模和自强制蒸馏技术,支持文本控制的事件生成,为虚拟现实和内容创作领域开辟了新的可能性。