谷歌 3D 全息视频通话项目—— Project Starline

谷歌3D全息视频通话项目——ProjectStarline在去年的5月GoogleI/O大会上，Google的CEOSundarPichai发布了可以不需要依靠头戴设备就能实现3D全息视频通话项目——ProjectStarline。ProjectStarline是Google内部高度保密的实验项目之一，根据Google的研究员透露，项目小组在6年前就已经开始做相关的技术研究，一直到2021年才向公众发布，而在此之后又沉寂了几乎一整年。就在人们以为这是Google又一“画大饼”项目时，ProjectStarline最近邀请了包括TheVerge在内的媒体和合作伙伴前往实验室亲身体验。TheVerge编辑JayPeters在体验后感叹称，这是他迄今体验过最真实的一次虚拟现实交互，“感觉就像是科幻小说照进了现实”...来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

谷歌将和惠普合作实现 Starline 全息视频通话项目商业化

谷歌将和惠普合作实现Starline全息视频通话项目商业化2021年谷歌在I/O开发者大会上首次分享了突破性Starline项目，利用AI、3D成像和其他技术的进步，Starline就像一扇“魔法窗”，使用户可以与另一个人交谈、打手势和眼神交流，就像在同一个房间里一样。谷歌还为此开发出了一套突破性的光场系统，让人无需佩戴眼镜或头显即可感受到逼真的体积和深度感。今天谷歌通过博客宣布，这项技术将离开实验室环境，谷歌将与惠普合作，于2025年开始将该项目商业化，并使用户能直接从视频会议服务（例如GoogleMeet和Zoom）中使用它。——

Google开始在真实办公场景下测试Starline全息光场视频聊天

Google开始在真实办公场景下测试Starline全息光场视频聊天作为Google的一项实验性技术，Starline项目采用了全息光场显示器方案，以实现和远方同事的“面对面”视频聊天。据悉，Google在去年的I/O开发者大会上，宣布了使用巨大光场显示器和一系列摄像头的系统方案。不过从今年开始，Starline正在走出该公司的办公室，并投放到了某些公司的真实场景中展开测试。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1326179.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1326179.htm

中国籍谷歌工程师盗窃谷歌人工智能技术被起诉

中国籍谷歌工程师盗窃谷歌人工智能技术被起诉这位谷歌软件工程师名叫丁林伟，他被指控窃取了谷歌的人工智能技术，并为两家中国的初创公司提供了帮助。他在窃取开始后的几周内，就被一家中国的初创技术公司聘为首席技术官，该公司宣称使用人工智能技术。丁在谷歌工作期间，可以访问该公司的超级计算数据中心的机密信息，他将数百个文件上传到了个人谷歌云账户。此事被谷歌检测到并进行了调查，调查发生一周后丁即预订了机票，准备回国，并向谷歌发送了辞职信。被抓捕后他被控四项窃取商业秘密罪，如果罪名成立，他将面临最高20年的监禁。线索：@ZaiHuabot投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

Google重组智能助手部门 解雇部分员工，利用生成式人工智能技术增强

Google重组智能助手部门解雇部分员工，利用生成式人工智能技术增强兰詹还称，Google将寻求将大语言模型(LLM)技术引入到Google的语音驱动软件Assistant中，后者类似于苹果的Siri或亚马逊的Alexa。“作为一个团队，我们需要专注于为我们的用户提供高质量、关键的产品体验，”兰詹在这封电子邮件中写道。“我们看到了生成式人工智能改变人们生活的巨大潜力，也看到了探索LLM技术增强智能助手的巨大机遇。”兰詹补充说，智能助手团队的改组已经显示出效果，被解雇的员工将有60天的时间在Google内部寻找转岗机会。作为重组的一部分，高管们宣布对该公司负责监督语音指令的“语音”团队进行十几项改变。始终担任语音识别部门主管的弗朗索瓦·博法斯（FrancoiseBeaufays）将向萧茜茜（SissieHsiao）汇报工作，后者是主管Bard和Assistant的产品副总裁。博法斯在另一封宣布对智能助手部门进行重组的电子邮件中写道：“对于人工智能来说，这是一个令人兴奋的时刻，几乎每一款产品都需要世界级的人工智能驱动的语音。”她还称，语音识别团队的部分成员将专注于改进Bard。Google智能助手部门的高管们表示，这些变化将使该部门能够“快速而专注地”开展工作。生成式人工智能的快速发展正在推动Google将这项技术嵌入尽可能多的产品中。这项技术可以用智能和创造性的答案回应基于文本的查询，并可以将文本转换为图像。对于较旧版本的GoogleAssistant来说，这意味着需要经常进行改进。GoogleAssistant被用于Google的移动和家庭设备中，包括其Pixel智能手机和Nest智能音箱等。它还通过AndroidAuto平台被用于智能手表、智能显示器、电视和汽车中。今年3月，萧茜茜宣布了对Google智能助手部门进行改组，并强调了Bard的优先性。根据一份内部文件，曾担任Google商务副总裁的兰詹开始担任该部门的工程主管，管理着1700多名全职员工。自OpenAI在去年年底推出ChatGPT以来，亚马逊也强调了生成式人工智能的重要性，并将其添加到Alexa产品中。对于主导互联网搜索领域长达20年之久的Google来说，更重要的是，ChatGPT和使用OpenAI模型的微软必应为人们提供了另一种搜索答案的方式。Google在3月份公开推出Bard后，始终在对其进行更新。上个月，该公司表示，由于其最新的大语言模型Palm2取得进展，Bard将在更多国家扩展到40多种语言，并将包括语音响应等功能。（小小）...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1374445.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1374445.htm

Google的人工智能技术可以让交通红工作更高效

Google的人工智能技术可以让交通红工作更高效西雅图是包括雅加达、里约热内卢和汉堡在内的四大洲十几个城市之一，这些城市根据Google地图的驾驶数据对一些交通信号进行了优化，旨在减少车辆空转造成的排放。该项目利用人工智能算法分析来自地图用户的数据，初步调整了70个交叉路口的配时。根据Google对去年和今年测试的调整前后交通流量的初步统计，其人工智能驱动的繁忙信号灯配时建议每月可为3000万辆汽车减少多达30%的停车次数和10%的排放量。Google今天公布了这些早期成果，同时还公布了利用其数据和人工智能研究人员推动环境可持续发展的其他项目的最新进展。该公司正在将地图中的节油路由功能扩展到印度和印度尼西亚，该功能可引导驾驶员选择交通流量较少的道路或上坡行驶；它还在向比利时、荷兰、卢森堡和德国西北部的空中交通管制员提供飞行路线建议，以减少造成气候变暖的烟尘。罗滕伯格说，Google优先支持那些雇用了交通工程师并能远程控制交通信号的大城市，同时也在全球范围内推广这项技术，以证明它在各种条件下都能很好地发挥作用。Google工程师和印度海得拉巴的官员在讨论交通信号灯的设置，这是该公司利用其地图应用程序中的数据减少交通堵塞和汽车尾气排放项目的一部分。通过地图数据，Google可以推断出每个城市数千个十字路口的信号时间和协调情况。然后，该公司科学家开发的人工智能模型可以分析过去几周的交通模式，确定哪些信号灯值得调整--主要是在城市地区。然后，它就会建议改变设置，以减少走走停停的交通流量。系统中的过滤器会尝试阻止一些不明智的建议，比如那些可能对行人不友好的建议。Google的一些建议非常简单，比如在特定时段将一个绿灯亮起与下一个绿灯亮起之间的时间增加两秒钟，这样就可以让更多车辆不停车通过两个路口。更复杂的建议可能涉及两个步骤，既要调整特定信号灯的持续时间，又要调整该信号灯与相邻信号灯之间的偏移量。城市工程师登录Google在线仪表板查看建议，然后将其复制到照明控制程序中，几分钟内即可远程应用；对于未联网的信号灯，工程师可以亲自到路口的控制箱前查看。无论在哪种情况下，Google都能利用自身的数据进行计算，使城市不必自己收集数据--无论是通过传感器自动收集，还是通过人工进行费力的统计--也不必自己计算或目测调整。在一些城市，十字路口的设置可能多年不变。罗滕伯格说，在某些情况下，该项目引起了人们对通常被城市领导忽视的交叉路口的关注。Google的系统可以根据交通模式的变化，每隔几周进行一次调整，但目前还不具备实时调整的能力，而许多城市都不具备支持实时调整的基础设施。罗滕伯格说，Google与以色列理工大学和加州大学伯克利分校的交通工程教师合作开发了"绿灯"系统，其用户还包括海法、布达佩斯、阿布扎比和巴厘岛。为了验证Google的建议是否有效，城市可以使用视频录像或其他传感器进行交通统计。将计算机视觉算法应用到城市视频中，最终可以帮助Google和用户了解传统交通数据不易发现的其他影响。例如，当Google工程师在布达佩斯亲眼目睹"绿灯"调整方案生效时，他们注意到闯红灯的人少了，因为司机不必再等待多个红灯变绿灯的周期才能通过十字路口。Google的其他一些气候提示，包括在航班和食谱搜索结果中显示估计排放量，令包括航空公司和养牛场主在内的一些团体感到沮丧，他们指责Google使用了不正确的数学方法，歪曲了他们的行业。到目前为止，Google的"绿灯计划"获得了好评，但今天公布的有关其工作原理的新细节以及明年将该系统扩展到更多城市的计划可能会引起更多的关注。德克萨斯农工大学（TexasA&MUniversity）助理教授古尼-沙龙（GuniSharon）也在研究人工智能优化交通信号的潜力。但在他看来，更全面的人工智能和传感器系统，使信号灯能够根据交通状况进行实时调整，可能会更加有效。沙龙说，Google的交通信号灯系统似乎采取了一种保守的方法，它允许城市利用现有的基础设施，因此采用起来更容易，风险也更小。Google在其"绿灯项目"网页上说，它希望结果会不断变化，并将在即将发表的一篇论文中提供有关该项目的更多信息。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389281.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389281.htm