Foundation Model（基石）模型
Foundation Model是人工智能中的基础模型，通过大规模预训练学习通用语义和知识，适用于多种任务，包括NLP、计算机视觉和语音识别。其重要性在于解决问题的内在逻辑（Emergence）和普适性（Homogenization）。在机器人学中，这些模型能提升系统性能并充当先验知识。GPT-3、BERT、ViT和Swin Transformer是其成功应用的例子，展示出广阔的应用潜力和研究价值，将随着数据和计算能力的增长持续推动AI发展。
阿里巴巴的通义千问大模型
阿里巴巴通义千问是基于Transformer的大型语言模型，预训练于多样化数据集，支持18亿至720亿参数规模。在多模态英文任务中表现出色，且具备多语言对话及图片文本识别能力。可应用于搜索引擎、问答系统和对话交互，提供智能体验。然而，模型在逻辑题和指令理解上存在不足，需在特定领域进行优化。
机器人+AI+MD模拟，加速材料发现和设计，发现全天然塑料替代品
【5月更文挑战第16天】研究人员结合机器人自动化、AI和MD模拟，加速发现全天然塑料替代品，以解决塑料污染问题。通过机器人制备286种纳米复合材料，使用SVM和ANN模型预测其性能，实现高效设计。模型成功推荐了具有特定性能的生物降解替代品，但面临样品制备自动化、天然成分质量控制、成本和生命周期分析等挑战。论文链接：[Nature article](https://www.nature.com/articles/s41565-024-01635-z)
订阅数据标准变更，随时掌握标准动态，保障您的开发质量！
小王是一名ETL工程师，面临数据标准频繁变化对规范开发带来的挑战。为帮助小王等开发者解决此类问题，DataphinV4.3版本新增“标准变更订阅”功能，支持便捷高效的配置、多种变更通知项、多渠道通知并提供了清晰可循的推送记录。这个新功能让小王在遵循数据标准的同时也能保证开发响应效率和数据质量，相关业务方和技术负责人都十分满意。
m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在路线规划与避障中的应用，展示了智能体在动态环境中学习最优路径的过程。Q-Learning通过学习动作价值函数Q(s,a)来最大化长期奖励，状态s和动作a分别代表智能体的位置和移动方向。核心程序包括迭代选择最优动作、更新Q矩阵及奖励机制（正奖励鼓励向目标移动，负奖励避开障碍，探索奖励平衡探索与利用）。最终，智能体能在复杂环境中找到安全高效的路径，体现了强化学习在自主导航的潜力。