本文目录一览：
深度学习、强化学习、大语言模型联系与区别
深度强化学习（Deep RL）结合了深度学习的特征提取能力和强化学习的决策能力，用于处理复杂任务。大语言模型可以赋能强化学习，生成高层策略或指导智能体行动。基于人类反馈的强化学习（RLHF）结合了强化学习和大语言模型的优点，使模型输出更符合人类偏好。
深度学习：深度学习是机器学习的一个子集，它基于深层神经网络的架构。这些网络通过多个层次的信息处理层进行学习，模仿人类大脑的工作方式。深度学习主要用于处理和学习大量的数据，特别擅长于识别数据中的模式和特征，如图像、声音和文本数据。
深度学习和强化学习的区别：定义不同 深度学习：是机器学习的一个子领域，专注于使用深层神经网络从大量数据中学习和提取特征。这种技术通过构建具有多个隐含层的神经网络结构，能够自动地学习和表示数据的复杂特征。
2023年度“十大科技”名词都有哪些?
年度“十大科技”名词如下：大语言模型生成式人工智能量子计算脑机接口数据要素智慧城市碳足迹柔性制造再生稻可控核聚变具体解读：大语言模型（large language model，LLM）大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本，深入理解文本含义，处理各种自然语言任务。
在2023年度，由全国科学技术名词审定委员会联合多家机构发起的科技名词盘点评选活动中，大语言模型、量子计算、再生稻等10个科技名词脱颖而出，成为年度最具影响力和代表性的科技词汇。
智慧城市不仅能够提高城市治理的效率和质量，而且在应对环境变化、提升居民生活质量方面发挥着重要作用。展望未来，以人为本，城市数智化转型、绿色低碳发展和技术创新多元化发展，包括数字孪生、元宇宙等新兴技术的深入应用，将使城市服务更加智能化和人性化。2023年12月，智慧城市入选“2023年度十大科技名词”。
例如嫦娥五号月球采样返回、“天问一号”火星探测，以及全球最快的超级计算机“神威·太湖之光”都成为科技标杆。截至2023年，中国高铁运营里程超2万公里，占全球总量70%以上，“复兴号”动车组更是速度与安全的代名词。
「奔现」之后，2023 广汽科技日以「科技思变」为主题，「思变」体现在三个维度：能源、智联和出行。 能源方面，广汽发布了氢能整车、乘用车氨发动机技术、N 合一电驱技术，去年亮相的钜浪-氢混动系统则官宣首发于传祺 E9 车型之上。
2018年人工智能包括哪些板块或行业
1、年人工智能主要包括以下板块或行业：机器学习、机器人技术、自然语言处理、生物识别技术（如人脸识别、语音识别等）、计算机视觉等。机器学习：作为人工智能的核心技术之一，机器学习在2018年已经广泛应用于数据分析、预测模型构建等领域。通过训练算法，机器学习能够从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
2、年的新行业主要包括以下几个领域：人工智能与机器学习领域的新行业：智能客服：基于机器学习和自然语言处理技术，提供自动化的客户服务。智能物流：利用AI技术优化物流流程，提高运输效率。智能安防：通过图像识别和机器学习技术，实现智能化的安全监控。
3、下游应用领域 人工智能的下游应用主要集中于智慧城市和企业智能管理，分别占比116%和110%。智能制造、智能营销与新零售、智能网联汽车的占比在8%左右，分别为89%、41%和07%。人工智能技术在社会生产的各个环节中的应用逐渐加深，推动社会进入智能经济时代。
4、智能金融即人工智能与金融的全面融合，以人工智能、大数据、云计算、区块链等高新科技为核心要素，全面赋能金融机构，提升金融机构的服务效率，拓展金融服务的广度和深度，使得全社会都能获得平等、高效、专业的金融服务，实现金融服务的智能化、个性化、定制化。
VLA技术:重新定义自动驾驶的未来
VLA技术作为自动驾驶领域的一项重要创新，正在重新定义智能驾驶的发展方向。它不仅提升了自动驾驶系统的性能和效率，还增强了系统的可解释性和泛化能力。随着技术的不断成熟和产业应用的推进，VLA有望成为未来自动驾驶领域的主流技术路线。对于自动驾驶和机器人行业的从业者来说，理解和把握VLA技术的原理和应用，将有助于把握行业发展的脉搏，抓住技术变革带来的机遇。
理想汽车负责自动驾驶的贾鹏在英伟达GTC做了一场名为“VLA：A Leap Towards Physical AI in Autonomous Driving（VLA：迈向自动驾驶物理智能体的关键一步）”的报告。30分钟的内容里面很详细地介绍了理想汽车目前在VLA上的进展，以及理想汽车是如何设计、训练全新的基座模型MindVLA，以及MindVLA现在呈现出的一些应用场景。
自动驾驶：VLA技术引领未来何小鹏强调，VLA（Vision-Language-Action）是自动驾驶的核心方向。小鹏汽车2024年在VLA技术上投入近50亿元，旨在通过视觉、语言与动作的融合，实现更精准的环境感知与决策。预计到2026年，中国自动辅助驾驶将迎来“巨大跳跃”，VLA技术有望推动L4级自动驾驶的规模化落地。
OpenDriveVLA是一种专为端到端自动驾驶设计的视觉-语言-动作（VLA）模型，它基于开源预训练的大型视觉-语言模型（VLM），以3D环境感知、自车状态和驾驶员命令为条件，生成可靠的驾驶动作。
华为说不看VLA的原因主要是基于其技术路线和对自动驾驶未来的判断。 首先，华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志指出，走VLA（视觉-语言-动作）技术路线的企业，主要是将网上的信息学习并转换成语言模型（LM）的方式来掌握知识，再尝试将视频转化成语言的token进行训练，最终变成action来控制车的运动轨迹。
自动驾驶：VLA模型可以优化智能驾驶场景的决策过程，提升对复杂指令的理解和执行能力，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。机器人技术：在服务机器人中，VLA模型使机器人能够理解自然语言指令、感知环境并执行适当动作，提高了机器人的智能化水平和用户体验。
人工智能包括哪些方面?
1、人工智能涵盖基础技术层、感知认知层、应用技术层、交叉融合与前沿方向等方面。基础技术层包含机器学习和深度学习。
2、感知能力：人工智能系统能够通过视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等感官模拟人类的感知过程，从而获取和识别环境中的信息和数据。 学习能力：通过机器学习和深度学习等技术，人工智能能够自主从数据中吸取知识，不断优化和提升自身的性能，以适应新的环境和任务。
3、人工智能主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多个领域。机器学习：是人工智能的核心部分，它使计算机能够从数据中自主学习并改进。通过训练大量数据，机器学习算法能识别模式、做出预测和决策，广泛应用于图像识别、语音识别等任务。
4、核心技术：包括AI芯片、IC设计、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术（如人脸识别和语音识别）以及大数据处理等。 智能终端：涉及VR/AR技术、人工智能服务平台、智能家居终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件和软件开发平台、应用系统等。
5、人工智能能做的事情非常广泛，主要包括以下几个方面：机器人技术人工智能在机器人领域的应用十分广泛。通过集成传感器、执行器和复杂的算法，人工智能可以使机器人执行各种任务，如搬运物品、自动导航、执行精密操作等。这些机器人在制造业、医疗、军事和日常生活等多个领域都发挥着重要作用。
6、人工智能（AI）可是个涵盖广泛且深入的技术大领域呢！它主要包含以下几个方面：学习能力：这可是AI区别于传统计算机程序的重要一环哦！AI系统能够通过数据训练，自动发现并学习数据中的规律和模式，从而改进自身的性能和行为。
还没有评论，来说两句吧...