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"成人家庭影院在线看",　　原标题：首场主场外交大戏，受邀的为何是中亚五国？　　来源：央视网　　中国外交部8日官宣今年中国首场重大主场外交活动。继2022年2月齐聚北京冬奥会后，中亚五国元首将齐聚西安。　　中国-中亚峰会将于5月18日-19日在西安举行。这场中国和中亚五国元首首次举办的线下峰会，将开启中国和中亚国家关系新篇章，对于推动“一带一路”高质量建设、建设中国-中亚命运共同体、促进地区稳定发展具有里程碑意义。　　2022年1月25日，中国与中亚五国领导人举办了纪念建交30周年的视频峰会。但此次的线下峰会意义迥然不同，这是双方在“中国+中亚五国”合作机制下举办的首次峰会，标志着“中国+中亚五国”合作机制迈上新台阶。　　01　　中国版的C5+1机制从何而来　　即将举行的中国-中亚峰会脱胎于“中国+中亚五国”合作机制。这一机制的建立，直接原因是过去已有的合作机制跟不上中国与中亚合作的需求。　　中亚五国是中国的西部近邻，其中三个国家与中国接壤——哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦，这三国与中国的边境线长达3000多公里。中亚地区的稳定，对于维护中国国内特别是西北地区的稳定至关重要。　　中国与中亚五国的友好交往源远流长，古丝绸之路上留下了张骞出使西域等交流融合的佳话。中亚五国脱离苏联独立后，中国是最早承认其独立并与之建交的国家之一。　　建交以来，中国与中亚五国先后建立战略伙伴关系，中亚成为中国周边绝无仅有的“战略伙伴区”。其中，中国与哈萨克斯坦的关系已提升为永久全面战略伙伴关系，与乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦的关系提升为全面战略伙伴关系。与建交时相比，中国与中亚的贸易额增长超过百倍。　　中亚是中国重要的能源供应国，中国-中亚天然气管道对华输送的天然气一度占到中国天然气进口量的30%，北京、上海等城市的居民早已用上土库曼斯坦的天然气。　　在多边层面，长期以来，中国与中亚五国的合作平台主要是上合组织。除土库曼斯坦为中立国之外，其他四个中亚国家均为上合组织创始成员国。在上合组织框架内，中国与中亚国家开展的安全合作卓有成效，在打击”三股势力”、推动阿富汗和平进程等方面取得的成就有目共睹。　　中亚国家都是穆斯林国家，内部民族宗教问题错综复杂，独立后国家治理转型艰难。上合组织成立以来，中亚国家虽然多次爆发骚乱冲突，吉尔吉斯斯坦还发生过“颜色革命”，但地区整体局势保持了基本稳定，没有发生类似“阿拉伯之春”的大规模动荡，也没有出现“伊斯兰国”这样乘乱坐大的极端组织。　　中国西北地区与中亚国家存在同源跨国民族。中国与中亚地区开展安全合作，对于打击极端分裂势力、维护西北地区的稳定具有重要意义。　　随着上合组织的扩员，议题越来越分散，中国与中亚国家除了继续推进在上合框架内的合作，也需要一个新的专门的多边合作机制，“中国+中亚五国”合作机制应运而生。与上合组织相比，“中国+中亚五国”合作机制不仅覆盖了所有中亚国家，而且可以更加聚焦中亚事务。　　2020年，“中国+中亚五国”合作机制浮出水面，可以称之为中国版的C5+1机制，C代表CentralAsia（中亚）。　　“中国+中亚五国”合作机制从外长定期会晤机制起步。2020年7月，“中国+中亚五国”首次外长会晤通过视频方式举行。　　02　　中国-中亚峰会有多重要　　中亚位于欧亚大陆的心脏地带，是连接东西方的战略通道，历来是大国竞逐之地。虽然由于历史和语言文化等方面的原因，俄罗斯在中亚的影响力最大，但中亚国家一直奉行多元平衡外交，追求独立自主。　　一国的力量有限，中亚五国抱团取暖、联合自强，对外用一个声音说话，有利于地区利益的最大化。近年来，中亚五国在跨界水资源使用、边界划分等方面的矛盾有所缓解，中亚两个大国哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦从过去争当地区老大更多转向合作。中亚国家越来越倾向于作为一个整体来布局外交，已与中国、美国、俄罗斯、日本、欧盟等多方建立C5+1机制。　　对于中国来说，与一个地区的合作模式也不是新鲜事物。例如，中国与东盟建立了“10+1”机制。　　“中国+中亚五国”合作机制发展迅速。“中国+中亚五国”外长会晤已举办四次，谋划了中国-中亚农业合作中心、丝绸之路考古合作研究中心、传统医学中心、鲁班工坊等惠民项目。2022年1月25日，中国与中亚五国共同宣布打造中国-中亚命运共同体。2022年6月8日，在“中国+中亚五国”第三次外长会晤上，双方决定建立“中国+中亚五国”元首会晤机制，举行元首定期会晤。　　“中国+中亚五国”元首会晤机制的建立无疑具有突破性意义，中国与中亚的合作必将在现有的高位上提质升级。　　俄乌冲突爆发以来，大国在中亚地区的博弈格局正面临重新洗牌。虽然西方加紧拉拢中亚，但中亚国家对西方仍然心存戒备，历史遗留的心理阴影还在。　　2001年阿富汗战争爆发后，中亚成为美国向阿富汗运送人员和物资的中转站，吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦同意美国在本国境内设立军事基地。然而，2005年吉尔吉斯斯坦发生“颜色革命”、乌兹别克斯坦安集延发生骚乱事件，中亚国家对美国强推“民主改造”心生不满。2005年，乌兹别克斯坦关闭了部署在乌境内的美军基地。2009年，吉美两国达成协议，将美军玛纳斯军事基地更名为“国际过境转运中心”，2014年该中心正式关闭。　　与西方相比，中国不仅尊重中亚各国选择的发展道路，也在合作中充分考虑中亚国家的舒适度与获得感。　　2013年9月，中国国家领导人在哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学时演讲时提出丝绸之路经济带倡议，中亚成为“一带一路”的首倡之地。“一带一路”建设受到中亚国家极大欢迎，不仅帮助中亚内陆国家历史上第一次获得出海口，还推动这些资源型国家发展完整的工业体系。　　在一次学术会议上，一位哈萨克斯坦知名学者说的话令笔者深受震动。他说，“一带一路”给中亚带来的不仅是公路铁路桥梁隧道，不仅是工业园和各类合作项目，也不仅是中欧班列过境创造的物流机遇，更重要的是给中亚地区带来了中国开放包容合作共赢的思维理念，甚至中亚国家之间的关系改善也在一定程度上要归功于“一带一路”。　　今年是“一带一路”倡议提出十周年。在中国与中亚五国领导人的共同擘画下，“一带一路”在中亚的高质量发展可期可待。未来，中国与中亚“一带一路”合作可以拓展至数字经济、人工智能、绿色能源、减贫等多个新领域。　　03　　听听中亚国家和俄罗斯怎么说　　对于即将在西安召开的“中国-中亚”峰会，中亚国家表态积极，而俄罗斯表示认可。　　哈萨克斯坦总统托卡耶夫、吉尔吉斯斯坦总统扎帕罗夫、塔吉克斯坦总统拉赫蒙、乌兹别克斯坦总统米尔济约耶夫将在参会同时，对华进行国事访问。　　哈萨克斯坦《时代报》不久前发表的文章《哈萨克斯坦与朋友一起前进》写道，哈外交部计划5月与中国签署一份政府间互免签证协定，这不仅将为哈萨克斯坦公民在各个领域的生活开辟更加广阔的前景，而且将进一步加强两国在“一带一路”倡议框架内的合作。　　哈《实业报》总编辑科尔茹姆巴耶夫表示，中亚-中国峰会令人期待的将是中哈之间的互免签证制度。签证便利化必定对两国之间的商业往来产生积极影响。排队和长时间等待签证的情况将逐渐消失，密切的人员交流将推动经贸合作发展。另外，取消签证将对旅游业的发展带来有利影响，包括医疗旅游。传统的中医在哈萨克斯坦民众中可能会变得非常流行。　　科尔茹姆巴耶夫认为，本次峰会的召开将推动中哈共建“一带一路”。在“一带一路”框架内，应该进一步发展哈萨克斯坦的过境潜力，改善铁路货运基础设施，大力发展跨境贸易。　　吉尔吉斯斯坦外长库鲁巴耶夫在参加中国与中亚五国外长第四次会晤后表示，吉方提出了在中亚国家和中国边境地区建立贸易免税区的建议。“中国+中亚五国”这一合作机制应当致力于巩固互信，维护地区稳定，进一步推动中亚国家和中国的务实合作，充分挖掘地区潜力，最终促进共同繁荣。　　正在推进中的中吉乌铁路项目是中国与中亚国家目前最受瞩目的合作亮点之一，预计也会成为中国—中亚峰会的热点话题。在此前与中国外长秦刚的会谈中，库鲁巴耶夫再次强调了中吉乌铁路建设的重要性。乌兹别克斯坦总统米尔济约耶夫也表示，乌方期待加快落实中吉乌铁路项目。　　俄罗斯高等经济学院教授安德烈·卡赞采夫说，首届中国-中亚峰会将在西安举行，表明中国在中亚的影响力越来越大，但这与俄罗斯在该地区的政策并不矛盾，因此不会看到两国为争夺中亚而展开激烈角逐。俄中在中亚的根本利益是一致的。中亚各国与中国的合作不是为了激怒俄罗斯，而是为了改善自身的政治和经济地位。关键字:

"成人家庭影院在线看",　　机器人ChatGPT来了，80亿参数、前OpenAI人员经数年打造　　机器之能　　严格地说，是“拾取与放置任务”版本的ChatGPT来了。除了自然语言交流，还能像Sora一样生成视频。有了机器人基础模型RFM-1，使用简单英语就能指导机器人完成拣选--**--　　机器人ChatGPT来了，80亿参数、前OpenAI人员经数年打造　　机器之能　　严格地说，是“拾取与放置任务”版本的ChatGPT来了。除了自然语言交流，还能像Sora一样生成视频。有了机器人基础模型RFM-1，使用简单英语就能指导机器人完成拣选工作。　　机器人AI公司CovariantCEOPeterChen坐在一个聊天机器人面前，界面和ChatGPT的很像。　　“给我看看你面前的运送箱，”他输入一段文本。然后出现了一段视频，一个机械臂悬在一个装有各种物品的运输箱上——里面有一双袜子、一管薯条和一个。　　聊天机器人可以和你讨论它看到的物品，也可以操纵它们。接着，Chen要求它去抓一个水果，只见机械臂伸向苹果，轻轻抓住苹果后将它移到附近的另一个箱子里。　　这个聊天机器人是该公司迈向“机器人ChatGPT”的重要一步。人们希望AI最终能够解决长期以来的编程难，并让它们做更多的事情。“在这一点上，说基础模型是机器人技术的未来是没有争议的。”Chen说。　　今天，Covariant正式宣布推出机器人领域的通用基础模型RFM-1。因为整合了语言数据，Chen用简单英语就能指导机器人完成拣选工作。　　更为重要的，“基础模型”意味着RFM-1可以接受更多数据的训练来完成更多的事情——目前都是关于仓库操作的任务，因为这就是它所接受的训练，但它的功能可以通过向其提供更多数据加以扩展。　　“对于完成各种拾取和放置任务来说，现有的系统已经足够快速和灵活。”Covariant联合创始人、机器人学习先驱 PieterAbbeel说，像RFM-1这样的模型可以让机器人更流畅转向新任务，走得更远。所谓远，既包括完成任何任务，也包括接入任何具身（不排除人形机器人），为全球数十亿机器人提供动力。　　野心不小的Covariant成立于2017年，由加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学教授PieterAbbeel和他的三位华人博士生PeterChen、RockyDuan以及TianhaoZhang创立。　　Abbeel在2016年成为OpenAI早期员工，就在Chen加入该公司一个月后。RockyDuan也曾担任OpenAI的研究科学家。后来他们离开OpenAI，希望将AI从比特世界落地到真实世界，打造像人类一样通过推理来适应现实场景的机器人产品。　　两位联合创始人，总裁兼首席科学家PieterAbbeel（左）和CEOPeterChen（右）　　四位创始人，从右到左：PieterAbbeel（总裁兼首席科学家）、PeterChen（CEO）、RockyDuan（CTO）以及TianhaoZhang　　Covariant核心技术是被称为“CovariantBrain”的机器人大脑（软件），主要部署在工业机械臂上。最初他们专注于拣选用例是因为可以创造真实价值——客户愿意掏腰包支付软件费用。不过，对于Covariant来说，最令人兴奋的部分是过去四年积累的大量现实世界的数据。　　“完成我们正在做的事情的唯一方法是让机器人部署到世界各地真实客户现场，收集大量数据，”Abbeel说。“这使我们能够训练一个具有独特能力的机器人基础模型。”　　与ChatGPT、Gemini和其他聊天机器人一样，机器人大军收集的来自真实世界的数千万条高质量多模态机器人数据（包括静态数据、动态视频、关节角度、力读数、吸盘强度等机器人操作中涉及关键数据），训练出80亿参数规模的RFM-1，可以帮助机器人更像人类一样思考。　　在真实世界中接触到各种拾取和放置物体对象，比如易变形、被高度遮挡、材质各异、不规则外形等，建立对真实物理世界的理解。　　在不断变化的仓库环境中24/7全天候运行，系统也可以发现实验室的环境中难以遇到的长尾边缘案例。　　我们可以将RFM-1视为一个视频生成器（就像Sora）。输入拾取某些物体的命令，系统会使用其训练数据（形状、颜色、大小等）来识别面前与该描述最匹配的物体。然后生成视频，预测自己试图拿起这个物体时可能发生什么，并确定最佳行动方案。　　下面是一个类似图生视频功能。输入初始图像（类似图片提示），RFM-1即可生成相应的动态视频。本质上是一种模拟，以过去所有训练数据为基础。　　上面两张图都是作为输入的初始图片，对应的下方动态内容是模型的输出，预测自己执行这一任务会是什么样子。　　再比如，如果你想知道把一个圆柱体的物品放到传送带上会发生什么？也可以让RFM-1生成视频，它能准确显示圆柱体翻转和滚动的样子（比Sora还精准），因为在此之前它已经看过很多东西被放置在不同传送带上后的状态。这些视频在仓库业务中可能没有实际用途，但它生动显示出机器人对周围世界的理解。　　无论是输入的是文本、语音、图片还是视频等，RFM-1都会生成相应的文本、图片、视频甚至操作命令。　　除了生成视频的能力，现在任何人都可以在几分钟内通过自然语言指导机器人执行特定操作。操作员用简单的英语指示机器人拾取某些物体。　　在遇到问题时，RFM-1甚至赋予机器人求助的本领。它们会将遭遇的困难直接告诉操作人员，并根据新建议尝试完成任务。　　值得注意的是，虽然RFM-1最大亮点就是泛化能力，但泛化能力有限——“．．．．．．它目前不能泛化到完全新的对象或情况。” Abbeel表示。换句话说，如果你希望机器人拿起一颗螺丝并把它拧进去，或者剥一块生姜，这并不是一个真正有关拾取和放置问题，RFM-1暂时无能为力。　　目前，RFM-1也主要销售给只做某些仓库任务的公司。另外，就像ChatGPT也会有幻觉并出错，RFM-1也有不理解要求并掉落东西的时候。错误的风险与成本取决于场景，制造等领域的容错率非常低。　　不过，Abbeel相信，只要有足够的数据，有用的世界模拟将是可能的。“从现在起的5年里，我们建造的将是唯一一种任何人都会使用的模拟器。”这是一个更强大的模拟器，一个从建造之初就带有碰撞检测等元素的模拟器。　　所有这些东西都很难以任何方式构建到你的物理引擎中，更不用说让事物看起来像真实世界中的渲染器——“在某种意义上，我们正在走捷径。”为了扩展RFM-1的能力，以实现为“全球数十亿机器人”提供动力的基础模型的长期愿景，下一步是向它提供更多数据。　　“我们基本上已经构建了一个数据收集引擎，”Abbeel说。“如果你愿意向我们提供不同类型的数据，我们也会收集这些数据。”但是，这也会导致另一个局限性——商业可行性。1XAI副总裁EricJang提到过目前三种扩张机器人部署规模的路子。　　除了耳熟能详的传统编程方法，一种是以、1X、Figure.ai这些人形机器人为代表的全栈路线（既做本体硬件也研发通用系统软件），另一种就是Covariant这种纯软的方式——建立一个“全能的大脑”控制机器人，每台机器人的硬件供应商都会来找你，要求接入“全能大脑”的API。　　如果你能建立一个别人无法建立的模型，就能获得丰厚的软件利润，每个人都给你他们的数据。GPT-4可能是最好的例子。但是，这种方法的缺点是涉及大量数据，你的硬件合作伙伴可能不想给你数据，他们的客户也不想给你数据。　　RFM-1目前尚未部署在人形机器人上，虽然它可以学习控制训练数据中没有的类似硬件（甚至人形机器人？），但一家人形机器人公司又会基于什么样的动机愿意将数据共享给你呢？　　对此，Chen表示，“我们的宗旨是帮助他们走进现实世界。”“我认为，真的没有多少公司拥有AI，可以让他们的机器人在生产环境中真正自主。如果他们想要强大、能够帮助他们进入现实世界的AI，我们确实是他们的最佳选择。”　　也就是说，虽然每个机器人公司都可以单独训练自己的模型，但对于任何试图实现与现实交互操作的模型来说，其性能可能远不如使用RFM-1。　　本文来源：机器之能，原文标题：《机器人ChatGPT来了，80亿参数、前OpenAI人员经数年打造》股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：姬一鸣

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