机器学习

AI巨头, Nvdia

AlpaSim研究的模块化自动驾驶闭环仿真平台

AlpaSim 是一款开源仿真工具，能让你在高还原度的闭环虚拟环境中测试完整的自动驾驶系统。它可生成高质量的摄像头与传感器数据，模拟贴合现实的车辆物理特性及复杂交通场景，且所有参数均可根据实验需求灵活配置。该工具采用模块化设计，基于 Python 开发并搭建在微服务架构之上，你能轻松接入自研算法、跨机器扩展部署，还可调试各类复杂的车辆行为问题。

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AI行业应用, 文档AI

HashCards不依赖“整理能力”的思考方式

抽认卡内容存储为纯文本的 Markdown 文件，你可以像使用任何文本编辑器一样轻松编辑，也可以通过 Git 来追踪内容变更。抽认卡通过哈希值进行标记，因此编辑内容会重置学习进度；你可以制作问答（Q/A）类型或者完型填空（cloze）类型的抽认卡（示例：C Frictionless）。这种零门槛的创建方式，能让你无需借助复杂的应用程序，更高效地完成学习
油管：https://youtu.be/hGkkQiO9Kis

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AI项目, 开源项目

eBook：AI 工程师资源合集

aie-book 该书涵盖了从基础模型到实际应用的整个过程，包括数据准备、模型评估、问题解决等方面。书中还提供了案例研究、误差分析、提示工程、代理构建、微调模型、数据验证、模型优化和持续改进的框架。这本书适合各种技术角色，包括 AI 工程师、数据科学家、工程经理和产品经理。

AI行业应用, 机器人

人形机器人设计的框架：ASAP

ASAP（Aligning Simulation and Real-world Physics），一个两阶段框架，用于解决人形机器人模拟与现实世界的动力学不匹配问题，以提升全身运动的敏捷性和协调性。

第一阶段：在模拟环境中使用人类运动数据训练运动跟踪策略。
第二阶段：在现实世界中部署策略，收集数据并训练 Delta Action 模型，以补偿动力学误差，并通过微调优化策略。
在多个模拟到现实的转移实验中，ASAP 相比 SysID、DR 及 Delta Dynamics 学习基准表现更优，显著提升了运动的敏捷性和精准度，展示了人形机器人在现实世界中实现高度敏捷运动的潜力。

AI巨头, OpenAI

我們如何知道 ChatGPT 是否可以辨識人臉？

ChatGPT 已經能夠分析圖像和文本，這是其最新版本GPT-4V(ision)的功能。

例如，如果您上傳冰箱內容的照片，ChatGPT 可以描述照片中的內容，然後根據這些成分推薦潛在的餐點創意以及合適的食譜。或者，您可以拍攝一張手繪草圖，展示您希望新網站的外觀

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