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传感器技术如何赋能汽车?
本文指出全球汽车产业变革中,传感器作用关键。介绍了汽车传感器分类、技术体系、发展水平、创新趋势,分析市场规模、竞争格局等,还展望未来,为我国企业发展提供方向。
一个强大的知识图谱生成工具
这是基于Streamlit的应用程序,用LangChain和OpenAI的GPT模型从文本提取图谱数据并生成交互式图谱。有两种输入方式,具备可视化等特性,还给出安装、运行等指南。
传感器技术如何赋能船舶?
本文介绍船舶传感器技术,其是衡量船舶工业竞争力的关键。阐述了传感器在船舶各系统的应用、分类、工作原理、安装场景,指出我国产业在规模扩大同时存在短板,还探讨了未来升级方向、应用拓展及产业创新路径。
2.1K Star 本地实时数字人!阿里开源低延迟数字人系统,2.2秒实时响应!
阿里在GitHub开源轻量本地实时数字人对话系统OpenAvatarChat,摆脱高性能硬件依赖等问题。它平均回答延迟2.2秒,有100+预置形象,支持多模态交互,提供多种部署方式,适配多场景。
一篇Graph+AI Agents最新技术综述
该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展,详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用,还提及代表性应用、挑战和未来机遇。
一篇LLM × DATA技术最新系统性综述
上交大、清华等联合发表综述,探讨LLM与数据管理双向关系,分析LLM不同阶段数据管理技术与挑战并给出方案,还讨论了LLM在数据管理任务中的应用进展,为研究和实践提供指导。
美国州政府生成式AI应用报告
今年2月,美国阿拉巴马州州长签署行政命令推动生成式AI在州政府大面积应用,并发布深度应用报告。报告涵盖应用现状、伦理风险与策略、数据管理、政策治理等方面,为生成式AI在政府应用提供指引。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。
Fluss 湖流一体:Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构,但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案,解析技术架构与原理,介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
多模态技术爆发元年,行业应用如何落地?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目,邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等,还分享精彩观点,如先大后小蒸馏提效,垂直模型现阶段更优。