穷人喜欢买神车
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[2147 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 08:53
兔子特饱 发表于 2019-12-12 02:09 q省和海洋省只差那么点距离, 一个是-21, 另一个是-1, 这也真是没法讲理了. |
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[2146 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 08:51
兔子特饱 发表于 2019-12-12 08:05 这种事, 其实真是拼人品的, 你们省天天发钱, 天天下雪, 一样烧森林. 我们穷省都没法讲理的. |
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[2145 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 08:32
LongVoyage 发表于 2019-12-12 07:17 在棋谱作大范围匹配的时候, 用的是图像识别, 小范围的时候, 用的是数据检索. 这个技术上很有意思, 类似人类的直觉. 生成的棋谱以图像方式而不是数据方式匹配检索的效率会非常的高, 检索到高度匹配的棋谱, 再进行树搜索选择高机率的下子. 也许学习效率比人类差很远, 但机器不用睡觉, 数据流量比人类无穷大. 神经元网络也好象很牛b, 那个我不懂, 那个是提高学习效率的, 在技术应用层面上是革命性的. 但真正的ai, 可能在二进制的计算机上是不太好办. 不过听说几家人的量子翻转的计算机都攒出来了, 估计到儿子那代人应该可以有真正的ai出现. 本帖最后由 孟姜女 于 2019-12-12 08:39 编辑 |
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[2144 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 08:05
寻找坎通纳 发表于 2019-12-12 07:13 https://www.※※※※※※※.com/watch?v=lTbiwicR72w&t=268s 澳洲着火似乎是传统项目，过去经常烧 |
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[2143 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 07:42
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[2142 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 07:17
孟姜女 发表于 2019-12-12 07:00 been there and done that , many times last year. 实际上正方和少部分的反方的我都读过了很多。 对了，反方中最大的一拨竟然是说alphago只会下棋所以。。。。  |
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[2141 楼] 寻找坎通纳
[泡菜]
19-12-12 07:13
孟姜女 发表于 2019-12-12 05:28 澳洲群众也是这么认为的 https://www.bbc.com/news/world-australia-50748419 |
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[2140 楼] 寻找坎通纳
[泡菜]
19-12-12 07:13
兔子特饱 发表于 2019-12-12 05:54 澳洲群众不同意 https://www.bbc.com/news/world-australia-50748419 |
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[2139 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 07:00
LongVoyage 发表于 2019-12-12 06:33 NO, 你该认真看看论文 |
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[2138 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 06:51
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[2137 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 06:33
孟姜女 发表于 2019-12-12 05:49 阿尔法狗和以前完全“只”靠计算速度和资料检索的深蓝什么的有本质的区别。 扯什么棋谱检索的？ AlphaGo zero 没有任何预先输入的人类数据，只知道下棋的基本规则，三天后就超过了AlphaGo Lee，之后就开始全赢（100：0），21天超过AlphaGo Master。 那个则是之前全赢人类棋手的版本，拥有充分预先输入的数据资料，虽然即使那个版本已经被评价为走出很多人类从来没走出过的棋路。 不是说AlphaGo的AI达到了多高的级别，这个和那些科幻小说/文献里的想象和设定当然还远的很，但跨过的线以后不论什么时代回望绝对是标志性的 同样的这个PlusAi的L4无人驾驶卡车的实践成功，15年后回望绝对也是标志性。 这东西和基因工程或者很多很多年后也许真正类人的AI那种（实际上我认为永远不会发生）比较没有什么伦理上的问题， 就算要求高些，只要实验试用过程中和统计上能做到出事几率远低于人类驾驶的数据就足够了，这一点上需要时间，但我以前就说过10-15年足够了特别在运货卡车这种特定范围内。 本帖最后由 LongVoyage 于 2019-12-12 06:51 编辑 |
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[2136 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 05:56
保险~~~
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[2135 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 05:54
寻找坎通纳 发表于 2019-12-12 05:26 bbc... https://www.※※※※※※※.com/watch?v=N7wrRmJ8n5w https://www.※※※※※※※.com/watch?v=Yqmez68DMMc |
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[2134 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 05:49
LongVoyage 发表于 2019-12-12 04:42 阿法狗减少了深度探索的层, 用图象识别的方式去分析棋谱, 划定范围去做检索. 本质上离ai还有很长很长的路. 到目前为目, 还是那句, 没有物理,数学上的突破, 画饼可以, ai远着呢. 今天看见一哥们转弯的时候直接开了下去off road了, tesla不见得更蠢. 但无人车上路, 现在把无人车放在一个比驾驶员更高的标准(当然,因为它是机器), 另外太多法律和监管的问题好象是不好解决的. |
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[2133 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 05:28
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[2132 楼] 寻找坎通纳
[泡菜]
19-12-12 05:26
兔子特饱 发表于 2019-12-12 02:09 https://www.bbc.com/news/science-environment-48387030 |
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[2131 楼] 孟姜女
[资深泡菜]
19-12-12 05:15
iso2011 发表于 2019-12-12 03:29 你们枪法靠谱的话, 打肚子, 然后一张皮完整地铺在床尾. 不过好象没办法打肚子吧. |
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[2130 楼] AirforceOne
[泡菜]
19-12-12 04:54
兔子特饱 发表于 2019-12-11 18:09 郁闷！ 本帖由安卓客户端发布 |
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[2129 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 04:45
兔子特饱 发表于 2019-12-11 23:29 被骂主要原因好像是因为下套，除了折磨以外， 套一只狼得套死3倍其它动物。 |
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[2128 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 04:42
balteeno 发表于 2019-12-12 00:28 我觉得阿尔法狗绝对是AI的标志性事件，这之后可以看到的发展不能以以前的眼光来看了。 L4无人驾驶突破实用 (将）从大卡车开始 只不过是incentive在那里，可以利润最大化。 再说L4无人驾驶的AI部分要求在AI本身的级别上其实并不算非常高的。 |
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[2127 楼] LongVoyage
[泡菜]
19-12-12 04:29
孟姜女 发表于 2019-12-12 00:04 Tesla 那个是L2的 最多算"2.5", 这个卡车是L4级别的，不是一回事。 |
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[2126 楼] iso2011
[泡菜]
19-12-12 03:38
孟姜女 发表于 2019-12-11 23:57 做为工具关键时候能放响就达到目的了 |
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[2125 楼] iso2011
[泡菜]
19-12-12 03:29
兔子特饱 发表于 2019-12-11 23:29 |
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[2124 楼] iso2011
[泡菜]
19-12-12 03:23
兔子特饱 发表于 2019-12-11 23:27 |
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[2123 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 02:11
climate crisis,美帝变暖是全球平均的2倍
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[2122 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 02:09
climate crisis,加拿大是全球变暖的两倍
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[2121 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 01:56
https://※※※※※※※.com/greentheonly/status/1202777695773437953
这个则是发现“行人"太晚了，一直把它排除在外，直到最后一刻，才算出来是行人。 |
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[2120 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 01:47
balteeno 发表于 2019-12-12 00:28 https://※※※※※※※.com/greentheonly/status/1202782357046079489 这个有点类似你说的. 这哥们拿自己的特斯拉做的实验,他拿foil贴在纸盒子上,自动驾驶就糊涂了,明明"看见"了这个盒子,但写的程序把这个当边缘事件,给排除出去了. 我猜恩荣哥写这个软件时，就没有考虑到路上会有一个方盒子。 这也能说明，特车为什么最爱撞停止的警车/消防车/拖挂车了。 neural net学习的还有待提高. |
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[2119 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 01:38
这个要不是司机最后一秒钟拉回来,校车就撞上了.
https://※※※※※※※.com/KawasakiKR11/status/1203455068713959425 |
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[2118 楼] 兔子特饱
[资深泡菜]
19-12-12 01:28
balteeno 发表于 2019-12-12 00:28 这个算法就很恐怖... 差点就成夹心三明治了 https://www.※※※※※※※.com/watch?v=weD9E6Omq2Y https://www.※※※※※※※.com/watch?v=XAMW0GN8_uw 本帖最后由 兔子特饱 于 2019-12-12 01:29 编辑 |