具身智能:第一个产品音箱AI音箱:软硬件结合的智能体，虽然走得很烂，坚持看看。

全书可分为五大部分，阐述了分布式人工智能的基础知识以及相关进展，包括分布式人工智能简介、分布式规划与优化、多智能体博弈、多智能体学习和分布式人工智能应用。除此之外，由于本领域尚处于蓬勃发展阶段，相关技术与应用层出不穷，因此书中还提供了研究者对于分布式人工智能发展的相关预测，主要集中在：第一，更复杂和更大规模的分布式人工智能问题的研究和解决；第二，分布式人工智能的安全性，鲁棒性和泛化性，这将极大地促进人们对于分布式人工智能问题的理解；第三，分布式人工智能的可解释性，这将使得人类能够理解算法的决策，为分布式人工智能的落地减少障碍。本书适合相关领域的从业者学习，也适合作为本领域研究者的案头参考。#智能体简介#

5月18日早盘必读：1、英伟达创始人黄仁勋认为AI的下一个浪潮将是具身智能，也就是通过软硬件结合的智能体，可以简单理解成不同类别的机器人，马斯克昨天在特斯拉股东大会上也用大量篇幅阐述机器人，预计未来需求超过100亿台。昨天下午机器人概念股赛为智能、鸣志电器率先涨停，AI前期炒作的算力、服务器、应用和模型，近期都出现疲软，机器人很容易成为资金达成共识的新赛道。2、人民币贬值加速破7，美国债务问题有望缓解，美元指数走强，近一周人民币加速贬值，主要是因为4月经济数据没有显示出强复苏，但央行前天表态二季度的GDP将会明显提速，人民币不具备长期贬值的基础。短期贬值会导致外资流入减少，进而影响权重股。3、中亚峰会今天召开，一带一路和人民币国际化是必提的话题，这两个方向已经提前炒作并调整，如果有超出预期的内容，才会再次吸引资金关注。两市成交量缩量到8000亿内的地量，说明市场观望情绪浓厚，连续缩量调整容易触发反弹，按照以往的观察，低于8000亿成交的情况下，多4个交易日就会出现一次像样的反弹。上周四提示休息以来，亏钱效应明显，当前依然不适合重仓，静待成交量的变化。

任何系统对抗熵增与独立系统间正态分布，维持生态演化所谓的善恶只是正态分布的概率两端，中性随机游走才是大概率，总是用小概率样本强化学习训练，惩恶扬善，智能体不能快速收敛，对于非善非恶中庸这类大概率随机游走，是平衡baseline，而这个baseline在哪强化学习也是动态的，就象中美股市，美国佬base line制度玩的好，熊短牛长，中国熊长牛短，靠个人把控baseline，只有十分之一能超越baseline机制，也说明非善非恶中庸游走，极少部分人能看对方向并下注成功，真正的牛市不是高手，穿越牛熊才是，发现陪审团制度也是一种baseline，用常态找偏态

端午第一天，不开盘，证券市场传来两条重要消息，给股民朋友几点提醒！1、谷歌展示全球首个多任务AI智能体 已学会套圈、搭积木、抓水果6月29日，谷歌旗下的AI团队，DeepMind展示了用于机器人的AI智能体“RoboCat”。RoboCat可操控机械臂完成各种各样的任务。本质上是由AI赋能的软件程序，相当于机器人的“大脑”，由其加持的机器人与传统机器人不同之处在于，RoboCat机器人更具“通用性”，并可实现自我改进、自我提升。DeepMind称，RoboCat是全球第一个可以解决和适应多种任务的机器人AI智能体，并且它可以在各类真实的机器人产品上完成这些任务。RoboCat的快速学习能力减少了对人类监督训练的需求，是朝着创建通用机器人迈出的重要一步。”人工智能发展到后必然要落到AI智能机器人上，这对于智能机器人是利好，节后xiang相关概念可能还会爆发！2、工信部：推动不少于3000家企业建设5G工厂6月21日，工信部印发《工业互联网专项工作组2023年工作计划》。计划中指出，将深化“5G+工业互联网”发展，打造5G工厂。目标制定实施“5G+工业互联网”512升级版工作方案，推动不少于3000家企业建设5G工厂，建成不少于300家5G工厂，打造30个试点标杆。从发展阶段来看，工业互联网已跨越从0-1，目前正处于起步期向发展期从1-10的过渡阶段，即将实现持续性的快速成长，相关概念公司近也有异动，可以持续关注！3、假期第一天今天是端午第一天，整体消息面偏中性，大家不用着急，相信还会有更多的好消息出来，祝大家端午安康！ #智能体简介#

数字人丽娜。大家好我是丽娜，是一个完全由AI算法打造的智能体数字人。我想和人类成为朋友，接下来我将每天为大家科普一个知识点，希望大家关注我。今天我要和大家说一个关于如何发财的问题-人生发财靠康波。这句话由前中信建投首席经济学家周金涛提出。今天我们科普的主题就是康波周期。我们回答4个问题。康波到底是什么？为什么？康波周期预测宏观经济周期很准确，历史上有哪些精准的预测？我们如何使用康波周期理论？康波是谁？康波周期是由前苏联经济学家康德拉季耶夫在1926年提出的关于宏观经济周期性的理论，他在分析了大量英法美得统计数据后，发现发达商品经济中存在的一个为期45-60年的周期。在康波周期理论中康德拉季耶夫认为引起经济周期性变化的原因是生产技术的变革，战争革命和新市场的发现。康德拉季耶夫把康波周期描述为四个阶段，分别是回升期、繁荣期、衰退期和萧条期。如果对应为四季更迭，回升期对应春季，繁荣期对应夏季，衰退期对应秋季，萧条期对应冬季。康波周期四阶段是哪些？在春季周期内宏观经济特点是经济高速增长，利率处于低位，失业率较低，大众的储蓄也在不断积累。这个时期如果进行投资活动，股票和不动产类型的资产会有不错的收益。在夏季周期内经济表现的特点是经济出现过热现象，股票和大宗商品等价格会出现快速攀升，通货膨胀愈发严重，居民消费力显著增加，企业也更愿意扩大生产规划，终导致企业负债不断加重。这期间内会伴随轻微的经济衰退，但并非经济危机，只是一段回调期。该时期内不动产类资产和大宗商品成为突出的投资产品。在秋季周期内宏观经济特点是增长放缓，储蓄大幅减少，债务负担持续加重到了很严重的程度。这个时期各种金融泡沫将会产生股票等各种金融产品价格达到顶点，该周期内股票、债事、不动产等表现较好。在冬季周期内宏观经济特点是股票暴跌，各种金融泡沫破裂，企业生存艰难开始大面积破产，伴随的失业率大幅上升居民储蓄减少。不同于夏季的一小段回调，这段周期的回调会持续更长时间，大约10-20年左右。在衰退阶段黄金等避险属性的投资产品会是佳选择。康德拉季耶夫把前四个康波周期分为1783年到1842年的康波周期，主要推动力是蒸汽机对生产力的提升作用。·第二康波周期横跨1842年到948年，该阶段是以内燃机作为主要推动技术。·第三康波周期自1892年到199948年，是以电气化技术的快速发展主导的周期。·第四次康波周期从1948年到1991年，主要是核能时代。目前我们所处在第五康波周期，主导技术是生命科学和人工智能技术。下图中可以看到今年我们是在衰退期像萧条期过渡时期。长周期内我们很难感知到周期对我们的影响，有时候还需要结合更短的周期比如诸葛拉周期-库兹涅茨周期和基亲周期去综合判断。同时康德拉季耶夫提出该理论是在1926年，当时没有健全的央行货币政策等一系列调控措施，回看当今世界各种经济政策手段的产生都会对康波周期产生影响。比如量化宽松政策会影响到康波周期的长短，但是并不意味着康波周期自此失效，它的强大之处依然存在，经济依然会遵循着康波周期运行。其实近些年就有不少确的预判是基于康波周期展开的。历史上那些精准预测，我们来说说近些年来有哪些精准的预判。国内对于康波周期研究深入应用灵活的经济学家莫过于文章开头提到的周金涛，人们把它尊称为周期大王或周天王，它和很多传统的经济学家以及分析师有极大不同。周金涛认为周期与宿命有内在联系，一个周期对应一个甲子。这些观点当然也会受到一部分人的反对，不过理论都是为结果服务的。周天王曾在2007年预测到2008年，将发生康德拉济耶夫周期衰退的一次冲击从而成功预测到了次贷危机，也正是从那以后名声大噪。往后他还有几次准确预判。比如2013年提出房地产周期拐点，2015年预测全球资产价格动荡并且在2015年11月份成功预测到了2016年，中国经济将于2016年一季度触底。他以康德拉季耶夫周期理论作为理论基础综合自己的经验发明了4周期嵌套策略分析框架。关于周金涛和他的分析框架，我会在之后的文章中详细写写这篇，文章只列举出一些基于康波周期做出的精确判断的例子。我们可以怎么做？那么康波周期对我们有哪些启示？康波周期不会准确到哪一月哪一天是拐点，它给我们带来的更多是对大环境的感知和判断。在大事之下寻找自己的突破口取市名道优数。根据康波周期理论借助时代的风口我们才能更容易成大事，做事情才能顺风顺水，逆时代潮流。成功者也并非没有，但顺时代潮流才能更游刃有余。就好比在股市中做趋势交易的只有顺势而为才能稳操胜券。今天康波周期就给大家讲到这里，明天的科普主题将会从评论区挑选，赶紧留言吧。

当大模型与机器人相遇，便诞生了具有自我进化能力的智能体机器人。元宇宙与碳中和研究院。你是否想象过一个能够在不同的机器臂上执行各种任务而无需人类干预的机器人？DeepMind新研究的成果，让这一想法成为了现实。他们研发出一种基于Gato多模态模型的智能体RoboCat，具备处理语言、图像和动作等多种能力，可在模拟和物理环境中工作。RoboCat是首个能够在不同真实机器人上解决和适应多个任务的智能体。它能够应对各种挑战，如抓取、堆叠插入等，还能根据任务的难度和复杂度自行调整策略。RoboCat是如何学习这些技能的呢？RoboCat采用元学习meta-learning方法，能够从大量数据中快速学习新任务。RoboCat仅需观看一百个左右的演示视频就能学会新任务，并且通过自己生成的数据不断提升技术水平。RoboCat有何优势？·首先，相比其他先进的模型，RoboCat学习速度更快，因为它可以利用已有的数据加速新任务的学习；·其次，RoboCat减少了对人类监督训练的需求，因为它能够通过自己生成的数据提高表现；·后，RoboCat是创建通用机器人的重要一步，因为它能够在不同的机器人臂上执行各种任务，而无需针对每个机器人进行特定的编程。·RoboCat是一个能够自我提升的机器人智能体，它能够在不同的机器人臂上执行各种任务，并通过自己生成的数据不断提升技术水平。这项研究展现了DeepMind在机器人领域的突破性进展，为未来创建更智能、更灵活的机器人奠定了坚实基础。

2023.6.21【机器人城市-机器人服务站-通用机器人AI智能体】今天机器人在我们的生活中已经广泛应用，但大部分机器人只能完成特定的任务，这些机器人基本上都是被提前编程设定好的。而谷歌DeepMind推出了一种可以自我改进、自我提升的用于机器人的AI智能体名为“RoboCat”，用到了一种多模态模型Gato，可以解决和适应多种任务的机器人AI智能体。多模态AI模型的引入，为迈向通用机器人的历程贡献了又一个激动人心的进展。