美国加利福尼亚州正在测试一种被称为“智能高速公路”的新型交通管控系统，有可能让部分司机在上高速前被红绿灯拦在匝道上长达四分钟，但交通部门认为，这将有助于缓解主线拥堵、缩短整体通勤时间。 本月 1 日，河滨县交通委员会（Riverside County Transportation Commission）在 15 号州际公路北向、特曼古拉（Temecula）路段启用了一段约 8 英里长的智能高速试点路段。 据报道，当地三处匝道——Temecula Parkway、Rancho California Road 和 Winchester Road——已接入一套新的匝道信号灯控制系统，由算法统一调度车辆何时获准进入主线车流。 与传统采用固定短周期放行的匝道信号不同，这套系统根据实时交通状况动态决定放行频率，因此单辆车在红灯前等待的时间可能会被大幅拉长，一些司机甚至可能要等上四分钟或更久才能并入高速公路。 尽管等待时间明显延长，交通官员认为，通过在入口处“限流”，可以减轻主线上频繁的起步、制动和排队现象，从而改善整体车流效率，让司机在整段路上的总耗时反而少于传统匝道信号方案。 这一试点项目耗资约 3300 万美元，计划运行两年。 河滨县交通委员会发言人大卫·克努森（David Knudsen）表示，如果试点取得成功，该系统将推广到县内其他路段，未来也可能部署到加州其他堵点路段。 他强调，相比于投入巨资拓宽车道，利用智能控制提高既有路网的运行效率，是更为经济可行的选择。 特曼古拉与穆列塔（Murrieta）之间的这段高速路段长期以拥堵著称：在没有车流干扰的理想条件下，通行时间大约只需 10 分钟，但在下午出行高峰，司机往往需要 25 至 45 分钟才能通过。 当地希望通过更精细的匝道管理，在不大规模扩建道路的前提下，缓解这一“瓶颈”路段的通勤压力。 针对外界对“由人工智能控制潜在危险系统”的担忧，克努森专门澄清，这套智能高速系统并非由通用意义上的人工智能驱动。 系统依托铺设在路面的高级传感器实时监测车流速度、流量等数据，再根据预设逻辑进行调节，而不是由具备自主学习和决策能力的 AI 来控制。 他表示，多处匝道之间实现协调控制，是为了在高速主线上形成更加平稳、连贯的车流。 事实上，智能高速并非加州首创。 早在 2020 年，澳大利亚就已在部分路段部署类似技术；美国科罗拉多州丹佛市的 25 号州际公路等多条高速，也已引入相关系统。 当地公布的数据颇为亮眼：在澳大利亚相应路段，通行时间缩短了约 35% 至 65%；丹佛的高速路段则实现了约 20% 的通行时间下降。 在支持者看来，如果加州此次试点能复制澳大利亚和丹佛的改善效果，哪怕司机在匝道前多等几分钟，只要整体出行时间显著缩短，智能高速就算是“划算”的买卖。 不过，在实际运行中，如何在效率提升与公众体验之间取得平衡，仍有待这项为期两年的试点给出答案。 查看评论
邀请一个好友使用，重置一次额度。 我没找到这个入口，有佬给指路吗 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
如题,我帮朋友问问,找半天没找到入口 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位佬友好，我是Jia，一名有着9年AI经验的00后，同时也是开源项目 Spice 的创始人，Spice 是我做的一款开源项目，一句话总结是 the decision layer above agent，即做 Agent 之上的决策层，最近在探索如何收取到更多不同维度的 context，通过不同入口的 context 来更好的展示 Spice 的价值。想拿出来讨论下，也欢迎大家一起来讨论与指正。 目前的 Agent 已经在数字世界大放异彩，无论在能力平权方面，还是生产力提升方面，这些发展验证了给 Agent 足够多的 context 他就有无限可能，未来 AI 公司的竞争也逐渐从技术能力转化到谁能拥有更多用户的 context，谁能维护更好的 state，以及做更好的自进化就会有更深的壁垒。 在这种发展下越来越多的人和公司意识到这一点，然后尝试做更多的 context 入口，收取更多的 context，比如越来越多的智能穿戴设备（眼镜，手表，项链，手环，耳机等等），甚至 OpenAI, Apple这样的大厂也开始做更多这样的尝试，从数字世界的 computer use 到物理世界的各种终端设备，通过不同维度不同类型的 context 从而让 AI 更好的深入我们的生活。 我们做 Spice 的时候为了找一个载体也想过这个问题，单拿硬件设备来说，目前所有终端设备都有不可替代性和弊端（眼镜最符合人类视角但功耗舒适度很难解决，手表可以采集部分健康数据但视觉数据不理想），那未来是否有一个终端可以采集一个人所有的context（脑机接口？隐形眼镜？ and what？），我们也在做智能穿戴方面的尝试，比如pin… 从数字世界来说，computer use这个 part 做的人也越来越多了，openai 的 chronicle， air jelly等等，在 computer use 这方面发展的方向有很多，比如是预测用户下一个的 keystroke，或者预测用户一个小时后可能会做的事情，你可以通过 screen shot 的方式截屏收集 context，也可以通过绑定某个按键去识别数字世界的人类意图，这里能做的尝试也有很多，比如我们在尝试绑定 enter 键及 command tab等。 想问问佬友们为了实现更好的全域 context，有哪些更好的硬件及软件配合的方案及尝试，有更好的更全面的收集 context 的方式，实现 AGI 的方式一定是靠多个 Agent 网络，Spice 在尝试做这个多个 Agent 的控制层，未来越来越多的 Agent 会深入大家的生活，这将是很重要的一步，欢迎大家来一起讨论呀！ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
求教一个问题，我发布一个小的vibecode忘记加一些准则，需要重新编辑，怎么找到帖子的入口 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
电话： https://jtk.jd.com/activity/hindex.htm?utm_term=copyurl#/block-calling 短信： https://h5.m.jd.com/babelDiy/Zeus/Ytn9faMn8XjDH9GuaRT1dHvunc4/index.html?utm_term=copyurl
3:40 瞅了一眼，又上新了 入口 首页 → 热门活动 省钱月卡 1 分钱起 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 7 日消息，华为云现已针对 Agentic AI 时代发布全新云入口“智果园”，新产品支持云码道 CodeArts 代码智能体、华为云 OfficeAce 办公智能体和 WorkAgent 文档智能体。 据介绍，智果园拥有开发、办公等多种关键行业的智能体，可通过智果 AgentArts 平台打造更加实用的智能体，并通过 Skills、AI Shell 自定义，快速使用华为云能力。 IT之家注意到，智果园支持一键调用 DeepSeek-V4-Pro、智谱 GLM-5.1、月之暗面 Kimi-K2.6 和千问 Qwen-Image 等主流大模型。拥有全新 Token Plan 订阅计划，覆盖主流模型和 AI 工具，可提供稳定的开发体验。 此外，智果园还带有智慧医疗、具身智能、科学计算等 AI 梦工厂，适配更多行业应用场景。
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