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深度學習突破!Google DeepMind 教會機器人獨立綁鞋帶與修理同伴!
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深度學習突破!Google DeepMind 教會機器人獨立綁鞋帶與修理同伴!

機器人自我學習的新時代在當今科技日新月異的時代,人工智慧(AI)與深度學習的進步正悄然改變著我們的生活方式。Google DeepMind 團隊最近展示了一項名為 RobotSkills 的技術突破,這項突破使得機器人能夠獨立綁鞋帶和修理同伴,標誌著機器人學習與自動化的一次重大飛躍。自

Google DeepMind 推出「初學者級」乒乓球機器人,令人驚豔!
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Google DeepMind 推出「初學者級」乒乓球機器人,令人驚豔!

體育科技的未來:乒乓球與人工智慧的交匯在科技快速發展的今天乒乓球這項傳統體育運動也開始受到新技術的影響,尤其是人工智慧與機器人技術的進步。Google 的 DeepMind 團隊近期發表了一系列研究,探討如何利用人工智慧增強乒乓球的訓練和實戰能力,吸引了全世界的關注。人工智慧提升競技

探索 Gemini:觀看機器人在 Google DeepMind 辦公室巡視
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探索 Gemini:觀看機器人在 Google DeepMind 辦公室巡視

Google DeepMind 的自動導航機器人技術將如何改變未來?機器人技術與人工智慧的崛起近年來隨著人工智慧和機器人技術的蓬勃發展,機器人在各個領域中扮演著越來越重要的角色。Google DeepMind 最近宣布了他們的自動導航機器人技術,這使得我們不得不思考這項技術將如何改變未來。技術背後的

Google Deepmind 推出巨大的 AlphaFold 更新和免費蛋白質組學服務網路應用程式
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Google Deepmind 推出巨大的 AlphaFold 更新和免費蛋白質組學服務網路應用程式

## Google Deepmind 公佈巨大的 AlphaFold 更新,並推出免費的蛋白質組學服務### AlphaFold 3 的更新 Google Deepmind 推出了全新版本的 AlphaFold,這是一個革命性的機器學習模型,能夠預測蛋白質的形狀和行為。與之前的版本相比,AlphaFo

Google DeepMind CEO Demis Hassabis 獲得英國爵士頭銜,以表彰他對人工智慧的貢獻
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Google DeepMind CEO Demis Hassabis 獲得英國爵士頭銜,以表彰他對人工智慧的貢獻

Google DeepMind CEO Demis Hassabis 被英國封爵,領先人工智慧領域對人工智慧的貢獻 Google 旗下人工智慧(AI)子公司 DeepMind 的執行長及創始人之一 Demis Hassabis 已經被英國政府封為爵士,以表彰他對人工智慧領域的貢獻。在人工智慧領域廣受矚

Google Deepmind 培訓影片遊戲 AI 成為你的合作夥伴
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Google Deepmind 培訓影片遊戲 AI 成為你的合作夥伴

Google Deepmind 訓練 AI 共同合作的影片遊戲深度學習 AI 在影片遊戲中的應用 Google Deepmind 研究人員的最新創作是一個模型,該模型學會在多個影片遊戲中像人一樣遊玩,同時盡力理解並執行您口頭的指示。這個模型稱為 SIMA(可擴充套件的可指示多世界代理)。模型訓練 SIM

Google DeepMind 成立專注於人工智慧安全的新組織
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Google DeepMind 成立專注於人工智慧安全的新組織

Google DeepMind 成立新的 AI 安全組織深入分析 Google DeepMind 最近宣布成立一個新組織,名為 AI Safety and Alignment,專注於人工智慧(AI)安全。這項舉措出現在政策制定者對於 GenAI 工具被濫用以散布假訊息的不滿之際,也反映了 Google

Google DeepMind 與研究人員攜手打造機器人行為的「ImageNet」
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Google DeepMind 與研究人員攜手打造機器人行為的「ImageNet」

Google DeepMind 聯合研究人員,打造機器人行為的 ImageNet 背景在機器人技術領域,學習能力一直被視為至高無上的目標。然而在這個「一般目的」(general purpose)一詞盛行的時代,對非機器人專業人士來說很難理解現今的機器人系統能夠做什麼,不能做什麼。事實上現今大多數機器人

Google DeepMind 團隊突破新境:教導機器人全新任務的新系統!
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Google DeepMind 團隊突破新境:教導機器人全新任務的新系統!

Google DeepMind 展示了一種教導機器人新任務的新系統 Google DeepMind 的機器人團隊最近發布了 RT-2(Robotics Transformer-2),這是一個革命性的系統,可以讓機器人從相對較小的資料集中學習並應用於不同的情境中。這一系統展示了自主學習的能力,具有解釋新

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