随着互联网和科技的高速发展，人类已然迈入智能时代，从笔记本电脑、智能手机到AI技术、GPT，每一次革新都昭示着人类文明的进步。当人类庆幸自己的伟大智慧时，是否深思会被取代？
虽然有人认为人脑和CHATGPT的信息处理方式有很大的差别，人脑具有很强的推理能力、决策能力、存储能力等，而CHATGPT仅仅是根据训练数据中的知识回答问题，在实际应用上也有很大的差别。可是，一个人的经历和生命有限，人脑的算力和思维比不过GPT + AI也是不争的事实。共绘网认为，现实纵然残酷，但识时务者为俊杰，面对残酷的现实，还是抓紧研制脑机智能体机器人为人类服务才是正道。
脑机智能体机器人和普通智能机器人一样，又高于普通智能机器人，具有感觉，识别，推理和判断能力，已经具备真人脑的所有功能，可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序，而且让机器人自己通过学习和推算，总结经验来获得修改程序的原则。所以，让科技赋予智能机器人以鲜活的生命，智能机器人反过来也可以辅佐人类工作、生活，可谓两全其美。您了解脑机智能机器人吗？您觉得未来有哪些设想可以实现呢？“愿中国青年都摆脱冷气，只是向上走。有一份光，发一份热。就令萤火一般，也可以在黑暗里发一点光。不必等候炬火！”尽自己的一份力、发出自己的一点声音。
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人工智能与新一代网络通信技术融合创新是培育新质生产力的关键路径。人工智能的创新应用赋予新一代网络通信技术“智慧大脑”，能够实现网络的智能优化与高效管理，极大提升网络通信的稳定性和可靠性，智能化和个性化用户服务还能提升用户体验。新一代网络通信技术则为人工智能发展提供超高速率、超低时延和超大容量的数据传输支撑，加速了远程医疗、智能驾驶、无人机编组等产业的创新发展。因此，人工智能与新一代网络通信技术的深度融合有助于催生新兴应用场景和商业模式，助推新质生产力发展，引领经济社会迈向智能化的美好未来。
(1)为了学习更具视点鲁棒性的视觉表示，MVT[137]提出了一种多视图变换器，学习独立于视图的多模态表示。为了减轻稀疏、嘈杂和不完整点云的限制，各种方法探索了结合捕获的（例如，SAT[132]或合成的（例如，LAR[136]）图像的详细2D视觉特征以增强3D视觉定位任务。现有的3D VG方法通常依赖于大量标记数据进行训练，或在处理复杂语言查询时显示局限性。受到LLMs令人印象深刻的语言理解能力的启发，LLM-Grounder[138]提出了一个开放词汇3D视觉定位流程，不需要标记数据，利用LLM分解查询并生成对象识别的计划，然后通过评估空间和常识关系来选择最佳匹配对象。为了捕获视点依赖的查询并解码3D空间中的空间关系，ZSVG3D[139]设计了一种零样本开放词汇3D视觉定位方法，使用LLM识别相关对象并执行推理，将此过程转换为脚本化的视觉程序，然后转换为可执行的Python代码以预测对象位置。然而，如图8 (b)所示，这些两阶段方法面临着确定提议数量的困境，因为第一阶段中的3D检测器需要采样关键点来表示整个3D场景，并为每个关键点生成相应的提议。稀疏提议可能会在第一阶段忽视目标，使它们在第二阶段无法匹配。相反，密集提议可能包含不可避免的冗余对象，导致由于过于复杂的提议间关系而在第二阶段难以区分目标。此外，关键点采样策略是与语言无关的，这增加了检测器识别与语言相关的提议的难度。一阶段3D视觉定位方法：如图8 (c)所示，与两阶段3D VG方法不同，一阶段3D VG方法整合了由语言查询指导的对象检测和特征提取，使定位对象变得更加容易。3D-SPS[141]将3D VG任务视为关键点选择问题，避免了检测和匹配的分离。具体来说，3D-SPS最初通过描述感知关键点采样模块粗略采样与语言相关的关键点。随后，它精细选择目标关键点，并使用目标导向的逐步挖掘模块预测基础。受到MDETR[155]和GLIP[156]等2D图像语言预训练模型的启发，BUTD-DETR[142]提出了一种自下而上的自上而下的检测变换器，可以用于2D和3D VG。具体来说，BUTD-DETR使用标记的自下而上的框提议和自上而下的语言描述来指导通过预测头解码目标对象和相应的语言跨度。作者：张长旺
(0)受马斯克影响，脑机接口技术成为今年持续火爆的科技话题。 当人工智能还在不断挑战人们对未来科技发展的想象力，当元宇宙概念持续火热、引领科技新潮时，脑机接口技术正逐渐从实验室走向市场，产业化进程不断加速，有望成为连接现实与虚拟世界的关键桥梁。 最近，天津大学的科学家利用人类干细胞培育出类人大脑器官，然后利用培育出的大脑通过一种名为片上脑-机接口的技术与机器人相连，进而驱动机器人。 这一创举不仅标志着脑机接口技术取得了重大突破，更为混合智能、类脑计算等前沿科技领域的发展开启了全新的篇章。梅子
(0)科技的发展，仍然是要人类来操作完成一切事务的。[强][强][玫瑰][玫瑰][拳头][OK] AI服从，服务于人类。就像利用原子能服务于人类一样。原子弹只是原子能中的一个小点，人类追求和平的愿望和力量，不久的将来，会让原子弹消失。
(0)“算力霸主”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋继具身智能后，又对AI进行了预测。 AI下一波浪潮在何方？这一次，黄仁勋遥指机器人。 “AI的新一波浪潮是物理AI。AI能够理解物理定律，并与人类并肩作战……机器人和物理AI正在成为现实，而不仅是出现在科幻小说中，这真的很让人兴奋。” 他表示，“机器人时代已经到来。有朝一日，移动的物体都将实现自主运行。” AI要满足大众的预期，首先是要懂物理。 那什么是物理AI？它与我们熟知的AI又有何不同？ 物理AI英文为Physical AI，也称“实体AI”。 瑞士联邦材料科学与技术实验室Aslan Miriyev和伦敦帝国理工学院Mirko Kovač之前在《Nature MachineIntelligence》发表的一篇文章中，曾如此定义“物理AI”： 物理AI是指能够执行通常与智能生物体相关的任务的实体系统，可以实现机体、控制、形态、动作执行和感知的协同进化。 物理AI结合了物理学原理和传统人工智能技术的新型智能系统。它通过整合深层物理知识进入AI模型，不仅令AI的决策过程更加可靠和透明，还大大提升了模型在复杂环境中的应用能力。 在这次演讲中，黄仁勋表示，如今大多数AI并不理解物理定律，不以物质世界为基础。而生成图像、视频、3D图形和许多物理现象，需要基于物理并理解物理定律的AI。 “为我们工作的AI，必须理解世界模型，才能理解如何解释世界、如何感知世界。”世界各地的研究人员和公司正在开发由物理AI驱动的机器人，这些AI模型能够理解指令，并在现实世界中自主执行复杂任务。 当下，我们看到，由物理AI驱动的机器人技术将彻底改变行业。这不是未来，这正在发生。 机器人时代已经到来。娟子
(0)日剧里一兆游戏的假AI果然来源于生活。 既然提到了月之暗面，我就不得不说一嘴：Kimi这个礼拜不知道发生了什么，我感觉它没有之前那么能get我的指令了，给我的东西我基本都要反复给它提供关键词修改（它还不一定听得懂，更别提满意）。
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