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给AI Agent完整的一生！港大NYU谢赛宁等最新智能体研究：虚拟即现实

V-IRL是一个可扩展的平台，利用地图、地理空间和街景图像等API将AI智能体嵌入到地球上的真实城市中。...在下面的演示中，他沿着预定义的城市路线导航，使用开放世界探测器和地理定位模块标记所有垃圾箱。...Imani是一位城市规划师， 她为RX-399设置了穿越中央公园和感兴趣物体的路线，RX-399遍历了这些路线并记录了所有检测到的实例。...在这之上，智能体能够展现出感知、思考、行动和合作等更高级的能力。 最后，智能体通过这些能力和用户自定义的信息，在针对特定任务设计的运行程序中找到解决问题的方法。...- 结果 由下表所示，开放世界检测器如GroundingDINO、Owl-ViT和GLIP对某些特定地点类型（例如学校、咖啡馆和便利店）是有明显偏好的。

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一个新鲜出炉的开源 AI 项目，贼好玩

核心功能和技术栈 自动提取菜单信息：通过 Llama 3.2 Vision 90B 模型，PicMenu 能从菜单图片中提取所有菜品信息。...项目安装 下面是如何在本地运行 PicMenu 的步骤，确保你能够快速上手： 1、克隆项目仓库 首先，你需要将 PicMenu 的 GitHub 仓库克隆到本地： git clone https://github.com.../Nutlope/picmenu 2、配置环境变量 在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加你的 Together AI API 密钥，可以在 Together AI 的官网申请获取： TOGETHER_API_KEY...=your_api_key_here 同时，你还需要创建一个 S3 存储桶，并将相应的凭证添加到 .env 文件中。...总结 PicMenu 通过智能的图像处理和自动化技术，让餐厅菜单的呈现变得轻松又高效。它不仅节省了大量的时间和精力，还能为你的餐厅带来更加吸引顾客的视觉效果。

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    日拱一卒，伯克利牛叉，这是我见过最酷炫的Python作业

    : 餐厅的坐标，可以表示成经纬度的集合：(latitude, longitude) centroid: 某个类别的中心坐标（所有点的坐标均值） restaurant: 餐厅信息的抽象，定义在 abstractions.py...每一个cluster是一个restaurant的list，这些restaurant有一个共同点，它们距离某一个特定的centroid比其他的centroid更近。...当完成这个阶段之后，你的可视化结果将会包含所有的餐厅，而非只有用户有过打分的餐厅。 要预测打分，需要使用最小二乘法训练线性回归模型，这是机器学习领域一个常用的回归模型。...所有的predictor都是基于用户有过评论的餐厅列表学习的，所以我们需要使用reviewed函数来进行过滤，这个函数在之前已经实现。...只不过由于我们并不在伯克利，对于伯克利附近的餐厅就更一无所知了，所以也就无从说起…… 虽然这个项目看起来很大很复杂，但实际上我整个编码只用了一两个小时，整体的体验非常好。

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    对话机器人技术简介：问答系统、对话系统与聊天机器人

    本文会探讨各种简单的对话机器人技术，而这些技术，每个往往只能完成一个及其特定的功能。 岔开话题的话，在科学上，“怎么实现一个机器人”，是一个太宽泛的问题，往往此类问题都会被分解为若干个小问题。...例如我们的问答系统就想回答关于国家与城市的问题， 那么我们可以假设自己已经有了很多关于国家、城市、国家与城市之间关系的知识。...一个典型的对话系统的交互过程是这样的： 用户：你好（用户意图：greeting） 机器：你好，我可以帮助你搜索并预订餐厅（系统意图：greeting） 用户：我想要找一家在中央公园2.0附近的意大利餐厅...（用户意图：inform(地址=中央公园2.0，口味=意大利)） 机器：请问你想要在中央公园2.0附近什么价位的意大利餐厅？...alter：更换检索结果 系统的order_success：反馈订餐成功 整个对话系统，就是为了完成某个特定任务，这个任务所需要的特定条件需需要由用户提供（例如帮助买咖啡需要咖啡品种，热或冷等信息），当信息足够的时候

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    构建AI智能体：Codebuddy MCP 实践：用高德地图搭建旅游攻略系统

    系统不仅考虑显性偏好（如用户输入的预算、时间），还分析隐性需求（如步行承受能力、餐饮偏好），甚至结合情境因素（如节假日拥挤度、季节性景观变化）。...当用户说"附近的餐厅"时，系统能自动关联之前的定位查询，无需用户重复输入位置信息。工具组合能力支持复杂操作的原子化执行。...系统不仅能找到"附近的餐厅"，还能预测"一小时后行程终点附近的餐厅"，并考虑营业时间因素。 语义理解层将自然语言需求转化为地图查询参数。...旅游攻略规划流程流程说明：第一步：需求理解与数据准备 输入接收与解析，系统接收用户输入的旅行需求，可能包含： 目的地信息（城市、区域、具体景点）时间约束（旅行天数、具体日期）偏好标签（文化、美食、自然、...，验证路线满足所有硬性约束： 时间约束：总时长不超过用户指定开放时间：景点在计划时间确实开放体力限制：每日活动量在合理范围内顺序要求：某些景点必须按特定顺序游览第四步：方案生成与展示 详细行程编排，将优化后的路线转化为可执行的每日日程安排

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    机器学习实践：用 Spark 和 DBSCAN 对地理定位数据进行聚类

    在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...这个算法可以通过两个参数进行调试：ε（用来确定离给定的点多远来搜索）和 minPoints（为了类簇扩展，决定一个给定的点的邻域附近最少有多少点）。...特别是对于地理定位数据，我们选择的键是用户标识符，值是给定用户的所有签到的聚合列表。 地理定位数据放置在一个n×2的矩阵中，其中第一列表示经度，第二列表示纬度。...如果这些区域位于城市的不同部分，下面的代码通过查看每个事件的位置将其分到不同类簇。...进一步增强地理定位数据分析 这一分析是围绕地理坐标进行的，但可以很容易地扩展到其他事件属性上，如签到时间、场地类型(餐厅、体育馆、博物馆)或用户的状态。

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    如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

    在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。...这个算法可以通过两个参数进行调试: ε，用来确定离给定的点多远来搜索；和minPoints，即为了类簇扩展，决定一个给定的点的邻域附近最少有多少点。...特别是对于地理定位数据，我们选择的键是用户标识符，值是给定用户的所有签到的聚合列表。 地理定位数据放置在一个n×2的矩阵中，其中第一列表示经度，第二列表示纬度。...进一步增强地理定位数据分析 这一分析是围绕地理坐标进行的，但可以很容易地扩展到其他事件属性上，如签到时间、场地类型(餐厅、体育馆、博物馆)或用户的状态。...一个API服务可以查询该表，并确定一个新出现的地理位置点是否属于已知的地区。API服务可以根据用户场景触发适当的行为。例如，它可以通过消息向用户告警、发送通知或提供推荐。

    1.3K60

    智慧城市怎么就做成了一坨“屎”？

    无论你是马路上还是白领聚集的办公楼宇之间，了解者甚少，应用者更是少之又少，这一项本是有着为每个人打造的便民服务，但是市民的手机中却不见踪影，你说我们的城市智慧吗？与其如此强烈反差原因何在？...开放资料计划跟编程马拉松 (hackathon)，例如纽约市的 Big Apps 竞赛就是要做出节约能源的有用 APP，来改善城市的空气质量，餐厅卫生评比，建物检查或迫切的法案等，并让市民都知道。...车位 App可以让驾驶人知道附近最近的停车格，这样就可以省掉通勤时间，能源，废气跟金钱，还可以改善交通堵塞的问题。 3. 可以让人认养城市资产的 App—例如垃圾桶，公共电话，树，消防栓等。...城市导览的 APP，有博物馆，公园，景点，公共艺术，餐厅和实时交通状况的信息。这些 APP，在巴尔的摩，渥太华，纽澳良等城市都有。 7. 触控屏幕－不管是自动贩卖机或是出租车上的电视都要除菌。 8....11.紧急通报 APP 或社交媒体及灾害应变系统－所有市民都要接收到重要信息，不管是刚发生的刑事案件或是正靠近的台风。 12.警察用即时消息监控及预防犯罪。

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    Doordash: 送餐服务在米国怎么玩？（2014 年旧文）

    ，一定是只针对大城市服务的了。...根据你输入的地址，它会告诉你你所在的城市（地区）时候是否在送餐范围内，如果不是，你可以提交邮件，然后等待通知；如果是，它会显示附近可送餐的餐厅列表，供你选择。...每个餐厅都有预估的送达时间，一般在35-60分钟。餐厅可以通过一些简单的搜索来过滤，比如：chinese，则显示所有类别是中餐的餐厅。...一旦餐厅接受订餐，那么系统就根据所有送餐车辆的实时位置和空闲状态，选择较优的车主进行推送，告知取餐的餐厅和预计取餐时间。...3) 给定地址附近送餐人员还很少，可能在推送时直接拒绝，导致做出来的餐品没法配送。这是体验最差的情况了，需要给用户退款，并赔偿餐厅的损失（可能是SLA的一部分）。

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    三句话搞定周末出行攻略！我用 AI 生成一日游可视化页面，还能秒上线！

    AI 生成一日游可视化页面 设计构思构建一个对话式 AI 一日游攻略网页生成的 “助手”，用户通过自然语言与 AI 聊天，即可获取所在城市或指定地点的轻量一日游推荐行程。...高德地图 MCP 信息聚合AI 调用高德地图 MCP 获取用户当前位置附近的：人气景点（根据距离、热度筛选）餐饮店铺（如本地特色小吃）开放时间等信息AI 根据时间预算、路线合理性，编排一条 一日游动线HTML...申请高德地图 API Key本次实践中将使用高德地图的 MCP Server，配置包含 API Key，因此需要提前完成 API Key 的申请。具体步骤可参考：高德地图 API Key 申请。...": "您在高德官网上申请的key" } } } }AMAP_MAPS_API_KEY 的值替换成我们刚才申请的 API Key。...傍晚至晚上（18:00-21:00） 返回深圳湾公园（约20分钟车程） 活动：欣赏海湾日落美景 晚餐：在红树林附近的ICON天际餐厅或香港茗星坊茶餐厅享用晚餐 这条路线安排紧凑而不匆忙，让您能够体验深圳的自然景观和人文景点

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    基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

    从 LBS 应用聊起 在移动互联网如火如荼的今天，各种 LBS（Location Based Service，基于地理位置服务）应用遍地开花，其核心要素是利用定位技术获取当前移动设备（手机）所在的位置...在此之前，学院君在基于 Laravel + Vue 构建前后端分离应用 这个项目中就已经实现过类似的 LBS 服务 —— 定位当前用户所在的城市然后显示该城市所有的咖啡店： 基于数据库进行地理位置查询...然后，我们以上面获取到的城市坐标 (c_longitude, c_latitude) 为中心查询 50 公里范围内的所有咖啡店： SELECT id, city, (6371 *...通过 Geo 实现查找附近咖啡店功能 基于以上的介绍，想必你已经对如何在应用代码中实现「查找附近的XXX」功能胸有成竹了，以咖啡店应用为例，我们需要在新增咖啡店时将咖啡店名称及坐标信息维护到一个 Geo...，并包含距离和坐标信息，最后再通过高德提供的地图 API 将位置映射到地图上渲染出来，并且通过路径规划 API 完成路径推荐，这样，就完成了一个查找附近咖啡店的功能闭环。

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    系统设计：附近人或者地点服务

    如果你没有使用yelp，邻近服务器可以用来发现附近的景点，如地点、活动等。com之前，请在继续之前尝试一下（你可以搜索附近的餐厅、影院等），并花一些时间了解该网站提供的不同选项。...b、 网格 我们可以把整张地图分成更小的网格，把位置分成更小的集合。每个网格将存储位于特定经度和纬度范围内的所有位置。这个方案将使我们能够只查询几个网格来找到附近的地方。...我们将如何在我们的系统中插入一个新的位置？ 每当用户添加新位置时，我们都需要将其插入数据库以及四叉树中。...这里我们将探讨两种解决方案（这两种分区方案也可以应用于数据库）： a、 基于区域的切分： 我们可以将我们的位置划分为区域（如邮政编码），这样属于某个区域的所有位置都将存储在固定节点上。...请记住，我们构建的系统并不是为了频繁更新place的数据。有了这个设计，我们如何在四叉树中修改一个地方的受欢迎程度？

    4.7K104

    Redis核心数据结构探秘：HyperLogLog与GeoHash的概率魔法

    GeoHash深入：地理编码的原理与边界挑战 地理信息在现代应用中无处不在，从寻找附近的餐厅到实时追踪物流，位置数据的处理成为许多系统的核心需求。...例如，在实现“附近的人”功能时，系统可能同时检索目标GeoHash字符串及其八个邻居，以确保覆盖所有可能邻近的点。...例如，当用户查询附近 1 公里内的人时，系统只需计算用户当前位置的 GeoHash 值（如“wx4g0”），并检索具有相同前缀的键，从而将查询范围缩小到特定网格内。...例如，Uber 和美团在调度骑手或车辆时，需要实时监控其是否进入或离开特定区域（如商圈或配送点）。...边界问题是常见的陷阱：由于 GeoHash 的编码基于 Z 阶曲线，相邻网格在物理上可能不连续，导致“附近”查询漏掉一些边缘点。例如，一个位于网格边界的餐厅，可能因为编码不同而被排除在搜索结果之外。

    17410

    SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据

    将表格命名 在相应数据库中找到对应的数据 商业智能项目 选择商业智能项目，analysis services项目，并选择目标文件夹 在解决方案资源管理器中，右键单击数据源，选择新建数据源 在解决方案资源管理器中...，右键单击挖掘结构，选择新建挖掘结构 设置输入数据与键Id 设置训练集和测试集的百分比 点击部署模型 看到右下角 部署完成 查看结果 从聚类结果可以看到，聚类将所有用户分成了2个聚类结果。...大多数分布在26岁左右，分类10的样本年龄最大。同时可以看到分类1 和9 的收入最高，同时他们常去的餐厅类型为西餐。同时可以看到所在城市在分类3中主要是通辽和根河市。他们主要去的餐厅类型是中餐和排档。...从每个类别的倾向程度来看，分类1中，主要的样本区的是西餐餐厅。他们所在的城市主要在鄂尔多斯。 从每个类别的倾向程度来看，分类3中，主要的样本收入在3万3到3万6之间。...他们的职业主要是文案策划，常去的餐厅为非西餐餐厅。 从每个类别的倾向程度来看，分类4中，主要的样本区的是中餐餐厅。主要的职业为市场总监。

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    大规模语言模型与强化学习：从理论到实践

    强化学习：旅行者进入了一个陌生的城市，手上没有地图，没有指南。所知道的只是他们的初衷，例如找到城市中的一家餐厅或博物馆。这座未知的城市，正是强化学习中的数据来源，充满了探索的机会。...强化学习：在另一座城市，没有人会直接告诉旅行者如何走。只会告诉他们结果是好还是坏。例如，走进了一家餐厅，吃完饭后才知道这家餐厅是否合适。需要通过多次尝试，逐渐学习和调整策略。...• 旅行的终点：目的地 有监督学习：在这座城市旅行的目的非常明确，掌握所有的答案，就像参观完旅行指南上提及的所有景点。...强化学习：在未知的城市，目标是学习如何在其中有效地行动，寻找最佳的路径，无论是寻找食物、住宿还是娱乐。 与有监督学习相比，强化学习能够给大语言模型带来哪些好处呢？...有监督学习针对单个词元进行反馈，其目标是要求模型针对给定的输入给出确切的答案；而强化学习是针对整个输出文本进行反馈，并不针对特定的词元。

    94010

    一句话搞定多任务出行，高德用空间智能重新定义地图

    你说的「合适」，可能意味着方便所有人到达、环境安静、人均消费不高。即使你的需求高达 100 多个维度，也难不倒它。 这些需求会被映射到时空坐标里，拆成若干可执行子任务：找地点、定范围、选餐厅。...到了这一步，DCA 便可以指挥它的「手脚」动起来—— 地图搜索助手撒下一张细密的网，捕捞出所有可能的餐厅；网页搜索助手接过名单，翻出用户评论、菜品照片和营业时间；导航助手在后台计算路线，衡量每个餐厅对所有人来说的耗时与便利度...如果中途发生冲突，比如餐厅预约与预计抵达时间矛盾，DCA 会迅速调整冲突部分，直到整个方案重新稳定。 最后，它将所有助手的成果整合成一份当下最优的动态安排，界面友好，一键成行。...而在高德勾勒的未来图景中，地图试图承载起出行、生活所有细节—— 它仿效着城市交通的「群体智能」，曾经孤立的个体——公交车、地铁、共享单车、步行者、乃至充电桩和咖啡馆——不再是各自为政的孤岛，而是组成了一个能够自主协作的...「小高老师」接纳所有插曲，将一次临时的改道、一个顺路的取件需求，无缝融入那条通往终点的平滑轨迹中。 中途不适想附近就医？小高老师可以秒级修改当前路线。

    30310

    【Rust学习】15_使用路径引用模块树中的项目

    前言来看一下 Rust 如何在模块树中找到一个项目的位置，我们使用路径的方式，就像在文件系统使用路径一样。如果我们想要调用一个函数，我们需要知道它的路径。...eat_at_restaurant 函数是我们库 crate 的公共 API 的一部分，因此我们使用 pub 关键字来标记它。#!...继续我们的比喻，将隐私规则想象成餐厅的后台办公室：那里发生的事情对餐厅客户来说是私人的，但办公室经理可以看到他们经营的餐厅并做任何事情。...二进制 crate 成为库 crate 的用户，就像一个完全外部的 crate 使用库 crate 一样：它只能使用公共 API。这有助于您设计一个好的 API；您不仅是作者，还是客户！...相反，如果我们将枚举设为公有，则其所有成员都是公有。

    51810

    平均12分钟配送：外媒体验的深圳无人机外卖「起飞」了

    为了让这项服务在人口稠密的城市中发挥作用，美团没有选择让无人机直接送货上门，而是在住宅或办公楼附近设立了空投柜。每个空投柜都可以容纳多个包裹，无人机会把货物自动投入其中。...毛一年认为，不是所有的人工劳动都能够或者应该被机器取代。不过该公司也在计划将配送过程中的更多工作以自动化的方式完成。...此外，一些中国公司，如电商平台京东和物流公司顺丰速运，选择首先进入农村，那里的地面交通基础设施不发达，无人机可以填补这个缺口。但如果试图从无人机配送服务中获得尽可能多的利润，这种做法可能没有意义。...无人机与人类的关系 现在，很多商家和顾客对美团无人机的配送感到习以为常。 我采访了商场的一位餐厅服务员，她说她的餐厅是最早采用无人机配送服务的餐厅之一（由于没有获得接受媒体采访的许可，她要求匿名）。...一位在附近工作的王女士，带着两个朋友来取她订购的水果，她几乎每天都会进行这样的订购，认为非常方便。 「与普通的配送服务相比，它更加便捷且环保，因为纸盒包装是可以回收的。

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    车品觉：数据，传统企业的锚点

    通过这样的盘点，这家餐厅的老板可以准确把握消费者的喜好，从而对北海道的海鲜预购量也相对精准。也正因为此，这家餐厅的货源流转迅速，成本也随之降低。 这是个有趣的案例。...其中，对业务和商业的理解，绝对是成为数据主管所需要的基本条件，但若是想达到杰出的程度，肯定要懂得如何在人材匮乏的大数据行业中，吸引和保留住人才的眼光和能力了。...假定所有数据可以获取，我需要什么数据来解决问题？要怎么做才能更更容易获取需要的数据呢？ 举例来说，我过去看到路上的交通状况时曾经想过，大城市里的计程车服务会不会有可能改善？...大数据实践中最困难的地方在于你对自身的理解，再加上，隔行如隔山，外部整合回来的数据可能很有价值但同时也有很多噪音，大家并不完全清楚数据的来源和定义。 如何去看清楚自己呢？...这个消息的推送是以地理位置为推送逻辑的。但是假如附近的司机其实并不想去目的地，接单的成功率就会降低。

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