Frank: 实用大众线性代数MATLAB版西安电子科技大学

Frank:Title:实用大众线性代数MATLAB版西安电子科技大学Link:https://drive.google.com/drive/folders/1zcVw0nLM9v-GlNtaBj8im3gmXfwR21LT?usp=sharing#GoogleDrive@gdurl欢迎对资源分流、补链#1Wu:这个文件夹还是空的？？？#2白嫖:大老这文件夹似乎是空的欧

澳大与清华、电子科技大学合办华人芯片设计技术研讨会

澳大与清华、电子科技大学合办华人芯片设计技术研讨会#澳门大学由澳门大学、清华大学、电子科技大学联合主办的第四届华人芯片设计技术研讨会（ICAC2022）于线上圆满举行。49位集成电路设计领域的顶尖华人专家学者在研讨会上做了精彩报告，吸引超过3900人报名参与，其中约6成来自高校，4成来自工业界。是次研讨会由华为海思半导体、博通集成、中兴微电子、矽力杰、兆易创新、思瑞浦和纽瑞芯7家知名芯片设计企业赞助...https://www.gcs.gov.mo/detail/zh-hant/N22GAvqe15

电子科技大学启动 “七个一” 工程 超常规推进人工智能高质量发展

电子科技大学启动“七个一”工程超常规推进人工智能高质量发展日前，《电子科技大学关于超常规推进人工智能高质量发展的工作方案》发布，提出“七个一”工程，即突破一系列关键核心技术、打造一批高能级创新平台、建设一支高水平人才队伍、形成一批产学研创新中心、打造一个重要影响力峰会、构建一个行业特色型智库、建好一个省人工智能学院。目前，电子科技大学已成立人工智能高质量发展领导小组、工作专班，组建咨询委员会、智库专家委员会，围绕行业大模型、系统集成、医工交叉3个方向领域组建专家组。“形成一批产学研创新中心”，将通过促进成果转化应用，推动产学研一体深度融合。其任务是推动与地方政府和行业企业，适时联合共建10个左右新质生产力创新中心；聚焦“AI+医学”“AI+制造”“AI+教育”“元宇宙”等典型应用场景，打造“科研—孵化—中试—落地”全周期创新引擎。目前，电子科技大学已与四川省投资集团有限责任公司建立战略合作，初步建立中试基地。（四川日报）

昨天一篇斯坦福大学的家务机器人比较火

昨天一篇斯坦福大学的家务机器人比较火dji宣布退出k12教育智元机器人与北大开始合作机器人圈（好吧我非常讨要说圈，为什么要说呢，因为我想说一下我讨要说圈）这是机器人相关的比较有意思的三件事。斯坦福大学的家务机器人工作很有启发意义，但是复现难度不会太大。距离真的可以用还有较长一段时间。有启发意义的事情是，这玩意儿不是编程编出来的，而是手把手教的。他的后方有两个采集人手以及手臂动作的机械臂。在人完成了一系列复杂动作50次后，可以有90%的成功率让机器人去【学会】这个动作，这也就是论文的启发性。首先这个东西是没有移动机构的，也就是他不能在家里自由的移动。为什么要特意强调这一点，因为对于机械臂形的机器人来说，没有移动机构意味着，他的底盘相对来说是比较重的。而且有了移动机构之后，能否仍然如此顺滑地做家务而不是抖来抖去这就不太清楚了。机器人的机械结构没有特别大的进步，这里就是纯废话了，因为机械臂真的发展的特别完善，现在在走小型化，轻量化的路线，让机械臂变成一个消费级的产品。值得注意的是很多up主已经开始使用机械臂辅助拍摄，效果还是不错的。这里cue一个国产机械臂厂商，方舟无限，怎么说呢，如果方舟无限现有的机械臂去实现斯坦福大学家务机器人做出来的事情是没有什么压力的，但是该公司的算法能不能支持就存疑了。（基本不能，但是他家机械臂真的很好用）dji推出了k12教育，机器人在k12，尤其是国内的k12缺乏一些力量的最大原因还是对升学没有什么帮助。不像少儿编程，还能参加信息竞赛（不过信息竞赛也由于一些时间上的问题对升学的帮助越来越低）机器人在国内缺乏一个被教育部认可的竞赛。不过在国际上还是有的那就是赫赫有名的FRC机器人比赛。这个比赛拿到比较好的名次对于申请藤校还是有很大帮助的，包括机器人教育本身也很费钱，（虽然说费钱但是和补习班比起来我感觉后者就是细水长流但是钱堆起来还是比机器人费的多一点不知道）。由于这玩意儿打出来除了申请国外学校以外没什么别的作用，而申请国外学校，尤其是美本还是比较贵的，所以市场一直不大，（但是客单价很高）。考虑到德国一些学校也认，或许也是一条出路（划掉）。dji对于本科机器人教育的投资并没有说是不是要砍掉，这里又有一段故事我们下次再说。这里就不得不提优必选了，一个人形教育机器人，随着每个高校都有了一堆吃灰的优必选机器人展示在学生创新中心的犄角旮旯里，难说还有什么别的市场。虽然我对人形机器人会首先在中国出现深信不疑的主要原因就是智元机器人的存在，但是这家公司和北大这么快就合作了也是让我感觉到很神奇。高山仰止吧。出于我朴素的爱国主义和浅陋的见识，我相信且认为，中国未来出现一个庞大的机器人产业。但是我也更加希望，这样的庞大产业是与庞大的市场相互匹配的。我工作还指望这个呢！祝大家新年快乐哈。

OpenAI首席科学家Ilya离开OpenAI了吗？

OpenAI首席科学家Ilya离开OpenAI了吗？OpenAI联合创始人兼总裁格雷格·布罗克曼（GregBrockman）、CTO米拉·穆拉蒂（MiraMurati）等人，也在积极为Sora宣传。但伊尔亚的最后一条推文，停留在了2023年12月15日。OpenAI在其官网上的Sora的文章后面留下了团队成员的名字。在一串致谢名单中，我们看到了萨姆·奥尔特曼、格雷格·布罗克曼、米拉·穆拉蒂等人的名字，但唯独没有出现伊尔亚·苏茨克维。这不禁让人怀疑，伊尔亚究竟是在埋头研究GPT-5，还是已经离开了OpenAI？值得一提的是，OpenAI创始成员之一、AI技术研究员安德烈·卡帕蒂（AndrejKarpathy）在Sora发布前夕离职。有网友大胆猜想：“如果Andrej和Ilya创办一家真正开放的人工智能公司怎么办？”1.“我们终于知道伊尔亚看到什么了”今天，OpenAI最新发布的Sora模型再次让人们感受到了人工智能的强大，强大到令人害怕。Sora不仅仅是一个视频生成模型，它涌现出了对物理世界的理解能力（尽管还存在局限），OpenAI直接将其定义为“世界模拟器”（worldsimulators）——它打开了一条通往模拟物理世界的有效路径。不少人感慨，“现实不存在了”，“物理学不存在了”。人们似乎在这一刻终于理解了伊尔亚为什么一直执着于人工智能的安全性研究。强大的AI模型对世界带来的风险并非遥不可及。有网友表示：“现在，我们知道伊尔亚看到什么了。”埃隆·马斯克则在贴子里留下了一个笑哭的表情。去年，随着GPT-4以及后续一系列更强大的大语言模型的更新，以伊尔亚为代表的OpenAI成员越来越多地考虑AI的可控性问题。为此，OpenAI在2023年7月5日宣布成立一个新的团队“超级对齐”（Superalignment），来研究引导和控制比人类聪明得多的AI系统。这一项目由伊尔亚与同事简·莱克（JanLeike）共同领导，并将OpenAI20%的算力专门用于该项目的研究。一般认为，去年11月闹得沸沸扬扬的OpenAI“宫斗事件”的导火索，就是伊尔亚对于AI的发展理念与萨姆产生了分歧，伊尔亚越来越担忧OpenAI的技术可能造成极度危险的局面，他觉得萨姆对待AI应该更加谨慎。显然，萨姆并没有停下来。在硅谷，对于AI的不同态度把人群分成了保守派与激进派。保守派也被称为EA（EffectiveAltruism，有效利他主义），代表人物是“人工智能教父”杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton），伊尔亚就是他的学生。激进派被称为“e/acc（有效加速主义）”，很多知名的科技大佬、AI从业者都是e/acc主义的信徒。萨姆并未公开表达过自己的立场，但考虑到他带领下的OpenAI一系列激进的产品发布节奏，事实上他已经成为e/acc的代言人。伊尔亚联合董事会成员罢免了萨姆。但在大股东微软的斡旋与OpenAI全体员工请辞的压力下，伊尔亚最终妥协让步，萨姆在几天后重新回到了OpenAI并掌权，并重组了董事会。宫斗事件结束后，伊尔亚并没有立即离开OpenAI，萨姆希望继续他们之间的工作关系，并正在讨论他如何继续在OpenAI的工作。萨姆表达了对伊尔亚的谢意：“我尊重并热爱着伊尔亚，我认为他是这个领域的指路明灯，也是人类的瑰宝。我对他的恶意为零。”但去年外媒一篇报道曾指出，伊尔亚似乎处于一种“迷茫”的状态，在OpenAI变得“隐形”。自萨姆回归以来，伊尔亚就没有出现在OpenAI旧金山的办公室内。马斯克也向伊尔亚抛出了橄榄枝，他表示伊尔亚应该加入特斯拉或他的AI公司xAI。伊尔亚对于人工智能安全的工作还在继续。12月14日，OpenAI发布了超级对齐项目的最新研究论文：使用GPT-2级别的小模型来监督GPT-4级别的大模型，并获得接近GPT-3.5级别的性能。同时，OpenAI宣布与EricSchmidt合作，启动了一项1000万美元的资助计划支持技术研究，以确保超人类人工智能系统的一致性和安全性。作为该论文核心作者之一的伊尔亚，也在X上转发了相关内容。但这是宫斗事件至今，伊尔亚在X上转发的关于OpenAI进展的唯一内容。我们暂时无法得知伊尔亚是否已经离开了OpenAI，但他对于Sora的沉默态度似乎并不寻常。伊尔亚在签名上写着：“朝着拥抱人性多样化的通用人工智能发展。”2.人才是OpenAI的核心竞争力虽然伊尔亚并不在Sora的研究团队中，但Sora仍然表现出了压倒性的性能优势，可见人才密度是OpenAI领先的重要因素。Sora团队整体非常年轻。核心成员有三位，分别是研究负责人BillPeebles（比尔·皮布尔斯）与TimBrooks（蒂姆·布鲁克斯）与系统主管ConnorHolmes。ConnerHolmes曾是微软研究员，在微软工作时以外援形式参与了DALL·E3的推理优化工作，后来跳槽加入OpenAI。BillPeebles本科就读于MIT，主修计算机科学，参加了GAN和text2video的研究，还在英伟达深度学习与自动驾驶团队实习，研究计算机视觉。毕业后正式开始读博之前，他还参加了Adobe的暑期实习，研究的依然是GAN。2022年5月，Bill到Meta进行了为期半年的实习，和谢赛宁（Bill开始实习时还未离开Meta）合作发表了DiT模型，首次将Transformer与扩散模型（DiffusionModel）结合到了一起。从加州大学伯克利分校博士毕业之后，Bill加入了OpenAI。Sora的模型架构，就是参考了Bill与谢赛宁合作发表的DiT论文。值得一提的是，该论文主要聚焦在了DiT架构在图像生成领域的性能表现。有人推测，随着Bill加入OpenAI，他很可能把自己在视频领域的研究成果，也带到了OpenAI的Sora项目中。Sora的另一个核心作者是TimBrooks，曾在Google负责Pixel手机摄像头的机器学习工作，以及在英伟达负责视频生成模型研究。2023年从加州大学伯克利分校博士毕业后，Tim加入OpenAI，参与了DALL·E3相关研究。在其他几位作者中，也包括两位华人LiJing与YufeiGuo。今天，上海交大校友、目前在纽约大学担任助教的谢赛宁在朋友圈辟谣了自己是Sora作者之一的消息。他表示，Sora是Bill他们在OpenAI的呕心沥血之作，虽然不知道细节，但他们每天基本不睡觉高强度工作了一年。同时，谢赛宁也对Sora发表了他的观点：第一，对于Sora这样的复杂系统，人才第一，数据第二，算力第三，其他都没有什么是不可替代的；第二，在问Sora为什么没出现在中国的同时，可能也得问问假设真的出现了（可能很快），我们有没有准备好？如何能保证知识和创意的通畅准确传播让每个人拥有讲述和传播自己故事的“超能力”，做到某种意义上的信息平权。但是又不被恶意利用，变成某些人某些组织的谋利和操纵工具。oai有一整套的redteaming,safetyguardrail的研究部署，欧美有逐渐成熟的监管体系，我们准备好了吗？这件事跟技术成熟前，生成点小打小闹的漂亮图片不是一个量级，真相捕捉和黑镜里讲的故事，很有可能很快变成现实。（封面图来自X，左边为安德烈·卡帕蒂，右边为伊尔亚·苏茨克维）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1419189.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1419189.htm

沃顿商学院：ChatGPT的创意能力比MBA学生更好

沃顿商学院：ChatGPT的创意能力比MBA学生更好ChatGPT在15分钟内自动生成了200个产品创意；MBA学生15分钟只想出了5个创意。结果显示，ChatGPT的产品平均购买率为46.8%，而学生的购买率只有40.4%落后于AI机器人。沃顿商学院教授兼创新研究管理所联席主席-ChristianTerwiesc表示，我一直以为创意是人类最擅长领域之一，但测试结果让人大吃一惊。显而易见，每个人都应该尝试通过ChatGPT产生更好的创意想法。主要研究发现ChatGPT等生成式AI，可以帮助人类突破创意瓶颈，吸取多元化灵感实现宽泛的创意思维。相比人工，ChatGPT可以提供更便宜、高效的工作执行力。ChatGPT在本次测试中，生成创意想法的质量、效率，全面领先那些高智商、训练有素的MBA学生。也就是说，生成式AI不仅能应用在“死记硬背”的业务上，同样可以胜任创意方面工作。可以尝试ChatGPT等生成式AI，作为创意助手应用在各种业务场景中，以提升工作和创意效率。测试研究简单介绍沃顿商学院有超过20年的产品设计和创新课程教学经验，已举办了10多次类似的产品创意挑战赛。本次测试，是从2021年课堂上选取的200个题目。这些题目包括一个标题和一段描述性文字，整体创建一个针对大学生市场，涵盖多种日常物品例如，鞋子、本、笔、衣服等，零售价是50美元或低于这个价格（设置价格上限是为了增加测试题目的复杂性）。一名测试人员将200个测试题目输入到ChatGPT中，15分钟就生成了200个创意想法（100个自然生成，100个有示例提示）。而一名MBA学生15分钟只想出了5个想法，如果是团队执行效率可能会更差。因为，会产生意见分歧，可能会出现激烈讨论的场景消耗更多时间。虽然ChatGPT的创意效率很高，但也可能掺杂了很多较差的想法。所以，经济价值是衡量创意的最佳选择。研究人员找到了一些学生组成了评估小组，对ChatGPT和MBA学生想出的400个创意想法进行了综合评估。每位受访者平均评估了40个想法，平均每个想法被评估了20次，来体现他们对商品的购买意愿。测试结果评估者被要求使用标准的“五框”选项，来表达购买意愿：肯定不会购买，可能不会购买，可能会也可能不会购买，可能会购买，肯定会购买。这五种回应的加权，分别为0,0.25,0.50,0.75,和1.00，以此来开发一个购买概率的衡量标准。这种加权方法由Jameson和Bass教授在1989年提出，是一套成熟的评估体系。测试结果显示，以购买意愿为度量标准，ChatGPT生成的想法的平均质量，高于人类生成的想法的平均质量。人类生成的想法的平均购买概率是40.4%，原始ChatGPT的平均购买概率是46.8%，而提供有示例提示的ChatGPT的平均购买概率是49.3%。此外，ChatGPT在测试样本中生成了评价最高的创意想法，其购买概率比最好的人类想法高出11%。总体来说，由ChatGPT和人类生成的400个想法中。前40个想法（前10%）中，有35个（占87.5%）是由ChatGPT生成的。换句话说，在一对一的比赛中，大部分的优胜者全部来自ChatGPT。关于沃顿商学院沃顿商学院（TheWhartonSchool）创建于1881年，隶属于宾夕法尼亚大学是世界上最古老、最大的商学院之一，也是美国最有影响力的商学院之一。沃顿商学院以其在金融、经济学、实业管理、创新和全球商业战略等领域的卓越教育和研究而闻名。沃顿商学院的校友遍布全球各行各业，其中包括多位诺贝尔奖得主、成功的商业领袖等。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1384111.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1384111.htm