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"小小水蜜桃在线5观看视频",　　2月26日，最高人民检察院发布2023年检察机关“加强刑事检察监督促进刑事司法公正”典型案例。其中一起，涉及一个三人团伙引诱男方发生性关系后敲诈钱财，最终因敲诈勒索罪等获刑的案例。　　据介绍，2021年6月至11月，王某甲、王某乙、李某某（女，2004年6月出生）共谋，由王某甲、王某乙冒充李某某的成年亲属，由李某某通过社交软件或到酒吧等场所结识男性，以假装醉酒、无处可去等借口引诱男方与其发生性关系，故意在对方身上留下抓痕，后向公安机关报案称被强奸，再由王某甲、王某乙以此为要挟向男方索要财物。　　王某甲三人采用此种犯罪方式共诬告陷害孙某某等8名被害人，导致其中3人被立案后采取拘留、逮捕强制措施，并对4名被害人敲诈勒索23.7万元，实际非法获取赃款8.7万元。　　2023年1月17日，安阳市文峰区法院以诬告陷害罪、敲诈勒索罪分别判处王某甲有期徒刑七年三个月，并处罚金两万元；王某乙有期徒刑七年，并处罚金两万元；李某某有期徒刑六年，并处罚金一万五千元。▲资料图　　据悉，2021年10月31日，李某某向安阳市公安局高新分局报案称被孙某某强奸，公安机关于当日立案侦查，并对孙某某采取强制措施。侦查过程中，高新分局发现自称李某某姑姑的王某甲，立案后曾与王某乙一起主动与孙某某家属联系，称如能赔偿即可出具谅解书并去派出所撤案，该举动违背常理。　　由于本案系性侵未成年人的恶性犯罪，高新分局通过侦查监督与协作配合办公室邀请文峰区检察院就案件下一步侦办工作提出意见建议。文峰区院向高新分局提出了以三人关系为突破口，围绕三人户籍信息及是否存在亲属关系进一步侦查取证的建议。在查明李某某和王某甲并非亲属关系后，检警机关进一步加强研判会商，认为三人可能涉嫌诬告陷害犯罪，决定改变侦查方向。公安机关依法对王某甲等人以涉嫌诬告陷害罪立案侦查，并在广东省佛山市禅城区将三人抓获，同时对孙某某撤销案件，解除强制措施。　　王某甲等人被以诬告陷害罪立案后，文峰区院与公安机关经研判，认为三人可能在禅城区也曾实施类似犯罪。文峰区院依托检察机关异地协作机制向禅城区检察院发出提示，禅城区院借助检警机关信息共享机制，在当地警务平台中发现李某某被抓获前在禅城区也曾报案被强奸。综合以上情况，文峰区院认为三人具有明显的套路化、流窜性作案特点，遂建议高新分局以三人共同的活动轨迹为线索，在全国范围内展开侦查。　　检察机关最终查明，王某甲等人在重庆市江北区、四川省遂宁市、河北省邯郸市等地共实施8起诬告陷害犯罪。其中4起随之实施了敲诈勒索行为，共敲诈勒索23.7万元，实际获赃款8.7万元；3起案件中的被害人被错误立案后拘留、逮捕。通过异地协作机制，文峰区院、高新分局向异地检警机关通报案情、移送证据材料，3名已经被立案侦查的被害人被撤销案件或作出不起诉决定，及时避免了冤错案件发生。　　侦查过程中，检警机关对以下两个问题存在分歧意见：一是王某甲等3人的诬告陷害行为与敲诈勒索行为是否具有牵连关系、应认定一罪还是数罪；二是在4起犯罪事实中，王某甲等3人仅实施了引诱被害人发生性关系并报案的行为，并未以控告相威胁索要财物，该4起犯罪事实如何定性、应认定一罪还是数罪。　　针对以上问题，检警机关召开联席会议，经会商研讨，双方达成一致意见认为：一是本案中的诬告陷害行为与敲诈勒索行为并非必然的手段行为和目的行为，不构成必然的牵连关系，应数罪并罚。二是未以控告相威胁索要财物的4起犯罪事实应认定诬告陷害罪一罪。基于上述共识，文峰区院向高新分局提出针对性侦查取证意见。提起公诉后，以上意见得到法院支持。　　红星新闻记者祁彪

"小小水蜜桃在线5观看视频",　　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：是芳蕙

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