METTLER数字称重SLB215-1.1T
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但当人们想把这种模式复制到围棋、德扑、星际争霸等有限规则游戏之外的场景时,它的适用范围却十分有限。
AlphaGo 可以在计算机模拟环境中自我对弈,无限试错,直至找到神之一手。但大多数场景,尤其是涉及线下物理世界的场景没有这样的试错空间,AI 医生不能拿病人试错,AI 司机不能拿行人试错。
在虚拟环境中建立自动驾驶仿真器、机器人仿真器来获取数据是解决手段之一,但又会遇到新困难:想要做到对物理世界 100% 的仿真,开发成本无限高;如果跟物理世界差距太大,训练又没效果。
开发出 AlphaGo 的 DeepMind 自己也没能做到拓展行业。2016 年-2017 年,它启动了一批与医疗、能源行业的合作,试图让 AI 走出虚拟游戏世界,这些项目要么惨淡收场,要么就一直停在宣传状态。
那些被 AlphaGo 刺激,投入上一轮 AI 商业化热潮的公司,往后几年里不得不用新故事包装一个实际变化不大的技术方案,活成了无法用标准产品服务多个客户的 “项目公司”。
为了让一项 AI 产品落地,调参、优化模型,做工程配套,把 AI 嵌入客户已有业务系统或流程,这些工作一个都不能少。其中模型调参、优化等工作一般需要 AI 公司派薪资不菲的算法工程师去客户处驻场,这是一个辛苦活。高工资成本之外,这也使 AI 公司留不住人。
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