俄罗斯人支持用算法替换代表，Yandex 展示了竞争对手 GPT-3 和其他来自 AI 世界的

我们努力让读者不仅了解比特币行业的发展，而且还讨论相关技术领域（网络安全以及现在的人工智能 (AI) 领域）正在发生的事情。

ForkLog 收集了过去一周 AI 界最重要的新闻。

Yandex 提出了一个基于 YaML 语言模型的文本生成器

Yandex 公司推出了基于 YaML 语言模型的 Balaboba 短语生成器。

该服务使用神经网络来继续任何主题的文本，同时保持连贯性和 11 种风格之一。 “Balaboba”的用户注意到，与第一个版本相比，他开始较少使用淫秽语言，以及涉及宗教和政治话题。

Balaboba 要求小心使用机器人和吸尘器。

根据 AI 的说法，即使在天网出现之后，终结者也将度过难关。

看起来埃隆马斯克在火星殖民之前还有很多工作要做。

YaML 包含 30 亿个参数。 她接受了一些维基百科页面、新闻、书籍、社交网络中的公开帖子和其他文本的培训。

Facebook 为社区版主推出人工智能工具测试

Facebook 开始测试一个名为 Conflict Alert 的审核系统，该系统使用人工智能来分析社区中的用户评论。

审核工具仪表板。 数据：脸书。

如果出现冲突情况或争议，系统会向版主发送通知并建议采取行动。 带有不适当或淫秽语言的消息将被算法标记为“审核警报”，并且还将通知社区策展人。

版主将能够查看群组成员的统计数据，其中显示了他们的帖子和评论数量、已删除消息和阻止的数量。

Facebook 认为，该工具将减少社交网络上的毒性，并及时防止用户之间的争吵。

白宫成立人工智能工作组

乔拜登政府成立了一个新的人工智能工作组。

它由来自公共、私营和学术部门的 12 位人工智能专家组成。 他们将制定一项计划，为研究人员提供更多的数据、计算资源和其他工具的访问权限。

2022 年，该组织将向美国国会提交两份报告，概述其战略。

俄罗斯联邦交通运输部制定了规范无人驾驶车辆运行的法案

俄罗斯交通部制定了一项关于无人驾驶汽车的法案。

特别是，该文件规定了观察员操作员的存在 – 他必须远程监控机器并在必要时干预控制。

此外，无人机的所有者将有义务购买保险并接受技术检查。 如果发生事故，车主和制造商将负责。 如果事实证明事故是由于汽车的“设计缺陷”造成的，则只有制造商负责。

Yandex 称该法案是在全国范围内商业开发无人机的第一步。 Sberbank 补充说，它参与了该文件的制定，并希望其早日通过。

在乌克兰展出的具有人工智能的无人作战隐形无人机

一架雷达不可见的战斗无人机在乌克兰展出。 创作者声称，无论是在国内还是世界上，从未有过这样的无人机。

无人作战无人机ACE ONE。 数据：向上。

据开发者介绍，该无人机可携带重达一吨的武器，并以 1000 公里/小时的速度移动。 无人机由人工智能控制，人工智能也可以引导一群这样的无人机。

开发人员需要大约 30 个月的时间来准备可以发射到天空的原型。

韩国在朝鲜边境使用机器人

韩国将使用具有人工智能的自主机器人在朝鲜边境巡逻。

两个配备全景云台摄像机和传感器的机器人将被放置在非军事区。 他们将能够以 5 m/s 的速度移动，如果检测到可疑活动，请向操作员报告。

该项目的成本为250万美元，测试开始6个月后，韩国政府将做出扩大或缩减该项目的最终决定。

Cruise启动无人穿梭车的预生产

自动驾驶汽车公司 Cruise 已经开始预生产没有方向盘、踏板和驾驶舱驾驶员座椅的 Origin 电动班车。

无人穿梭机起源于克鲁斯。 数据：边缘。

在接下来的三个月内，该公司的工程师将组装大约一百辆汽车并开始测试。 Origin 将于 2023 年初在底特律的通用零工厂全面量产。

该公司还吸引了通用汽车 50 亿美元的额外投资，这笔资金将用于在未来几年扩大车队规模。

一艘无人三体船启程跨大西洋之旅

一艘无人驾驶的五月花三体船从英国普利茅斯出发前往美国马萨诸塞州。 你可以在项目官网追踪他的动向。

三体船五月花号。 数据：IBM。

该船将在三周内行驶 5360 公里。 三体船将通过收集海洋生物数据和塑料废物样本进行实验。

这艘 15 米长的船采用太阳能供电，速度高达 10 节（20 公里/小时）。 它由人工智能控制，从六个摄像头和 50 个传感器接收信息。

无人五月花号的航行恰逢原船航行周年纪念日，英国人于 1620 年横渡大西洋并在北美建立了首批殖民地之一。 通过这种方式，项目参与者希望展示过去四个世纪技术的发展。

研究人员使用谷歌街景和神经网络计算了 16 个城市的摄像头数量

斯坦福大学的研究人员开发了一种计算机视觉算法，可以通过分析谷歌街景数据和其他街道图像来估计监控摄像头的数量和位置。

他们提取了每个调查城市中随机选择的 100,000 个地点的照片。 然后系统发现监控摄像头捕捉到他们，人们检查算法结果的有效性。

由神经网络在街道图像中检测到的美国?? 10 个城市的摄像头位置。 数据：研究。

研究人员发现，城市中追踪器的密度与社区类型及其种族特征密切相关。 例如，相机最常见于商业和少数民族地区。

16 个城市每公里的估计摄像头数量。 数据：研究。

科学家们相信他们的工作将有助于解决与无处不在的监视相关的伦理问题。 他们计划将研究扩展到其他类型的相机设备，例如门铃。

Beeline 将开发一个神经网络来寻找道路漏洞

VimpelCom 公司（Beeline 品牌）和俄罗斯地区之一将教授神经网络寻找公共道路上的不规则处和洞。

计划使用会拍照的无人机来评估路面状况。 然后人工智能将分析它们是否存在违规行为。 未来，该算法将能够确定坑洼的深度。

该公司认为，这将使快速搜索违规行为、分类并减少事故成为可能。

具有人工智能的垃圾桶将出现在莫斯科

莫斯科信息技术部和 TrashBack 将为莫斯科垃圾桶配备计算机视觉系统，以确定丢弃在其中的包装类型。

据开发商介绍，传感器工作一周无需充电，普通垃圾车即可为集装箱服务。

目前，一种这样的坦克正在莫斯科附近的雷乌托夫进行测试。 计划将可回收材料交给智能容器，用户将获得可在 Vkusville 商店或开发者应用程序中使用的奖金。

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原文作者：Богдан Каминский

编译者/作者：wanbizu AI

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