How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries
在这篇文章中，我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断（TGI）容器（TGI）容器（TGI）容器（TGI）和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud（Amazon EC2）和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。
Midwest Motion Products - MMP BL58-487C-24V GP52-014 EU-1024
无刷的24V直流齿轮机，带有1024 CPR积分的光学反馈编码器。能够产生多达73英寸的连续扭矩和212英寸LBS峰值扭矩，输出速度为268 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-068 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达72英寸的连续扭矩和155英寸LBS峰值扭矩，输出速度为42 rpm
Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-014 EU-1024
带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达16英寸的连续扭矩和34 lbs峰值扭矩，输出速度为206 rpm
Towards Automatic Assessment of Self-Supervised Speech Models Using Rank
这项研究使用嵌入式等级探讨了通过自我监督学习（SSL）训练的通用语音编码器的无监督评估度量。传统上，评估这些编码器的性能是资源密集的，需要从下游任务中标记的数据。受视觉域的启发，嵌入等级显示了评估图像编码器的希望，而无需对标记的下游数据进行调整，因此考虑到信号的时间性质，研究了其在语音域中的适用性。这些发现表明等级与下游相关……
SELMA: A Speech-Enabled Language Model for Virtual Assistant Interactions
在这项工作中，我们介绍和评估Selma，这是一个针对虚拟助手交互的语言语言模型，将音频和文本集成为大型语言模型（LLM）的输入。 Selma旨在处理与单个端到端模型中同时与虚拟助手相互作用相关的三个主要和两个辅助任务。我们采用低级适应模块来对音频编码器和LLM进行参数效率训练。此外，我们实施了一个功能汇总策略，使系统能够识别全球模式并提高任务的准确性……
Formulation of Feature Circuits with Sparse Autoencoders in LLM
大型语言模型（LLM）见证了令人印象深刻的进步，这些大型模型可以完成各种任务，从产生类似人类的文本到回答问题。但是，了解这些模型的工作原理仍然具有挑战性，尤其是由于一种称为叠加的现象，其中特征被混合到一个神经元中，因此很难提取人类可以理解的人[…] llm中稀疏自动编码器的特征电路的配制，首先出现在LLM中迈向数据科学。
AI 'brain decoder' can read a person's thoughts with just a quick brain scan and almost no training
对现有基于AI的大脑解码器的改进可以将人的想法转化为文本，而无需几个小时的培训。
ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model
我们引入了 ImmerseDiffusion，这是一种端到端生成音频模型，可根据声音对象的空间、时间和环境条件产生 3D 沉浸式音景。ImmerseDiffusion 经过训练可生成一阶环绕声 (FOA) 音频，这是一种包含四个通道的传统空间音频格式，可以渲染为多通道空间输出。所提出的生成系统由将 FOA 音频映射到潜在成分的空间音频编解码器、基于各种用户输入类型训练的潜在扩散模型（即文本提示、空间……
Doctor Web’s annual virus activity review for 2024
2025 年 1 月 30 日 2024 年，使用 AutoIt 脚本语言创建并作为其他恶意应用程序的一部分分发的恶意程序再次成为最普遍的威胁之一，以使后者更难被检测到。此外，广告软件木马和各种恶意脚本都非常活跃。在电子邮件流量中，恶意脚本也是最常被检测到的。此外，威胁行为者使用垃圾邮件来分发各种木马、网络钓鱼文档和允许执行任意代码的漏洞。广告显示木马、间谍软件木马和不需要的广告软件应用程序是移动设备上最常见的威胁。全年，我们观察到移动银行木马的活动不断增加。此外，我们的病毒实验室在 Google Play 上发现了数百个恶意和不需要的程序。Doctor Web 的互联网分析师注意到网络欺诈者
机器翻译 (MT) 正在经历范式转变，基于微调大型语言模型 (LLM) 的系统与专门为翻译任务训练的传统编码器-解码器模型相比，竞争力越来越强。然而，基于 LLM 的系统产生幻觉的风险更高，这会严重损害用户的信任和安全。大多数关于缓解幻觉的先前研究都集中在传统的 MT 模型上，解决方案涉及事后缓解 - 检测幻觉翻译并重新翻译。虽然这种方法有效，但……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 1, January 2025
1) 模糊深度神经网络学习在情绪分析中的特邀编辑专题作者：Gautam Srivastava、Chun-Wei Lin页数：1 - 22) Fcdnet：基于模糊认知的多模态情绪分析动态融合网络作者：Shuai Liu、Zhe Luo、Weina Fu页数：3 - 143) 多模态情绪分析的联合客观和主观模糊性去噪作者：Xun Jiang、Xing Xu、Huimin Lu、Lianghua He、Heng Tao Shen页数：15 - 274) 使用模糊深度神经网络学习探索情绪分析的多模态多尺度特征作者：Xin Wang、Jianhui Lyu、Byung-Gyu Kim、B. D. Pa
Satellite Transition Impacts Some AFN Customers in the Pacific
四频道 AFN 电视节目包即将进行的卫星更改将影响使用卫星天线和解码器获取 AFN 服务的太平洋地区部分观众。
Interpreting CLIP: Insights on the Robustness to ImageNet Distribution Shifts
稳健模型和非稳健模型的区别是什么？虽然对于 ImageNet 分布变化，已经表明这种稳健性差异可以主要追溯到训练数据的差异，但到目前为止，尚不清楚这在模型学习方面意味着什么。在这项工作中，我们通过探测具有各种主干（ResNets 和 ViTs）和预训练集（OpenAI、LAION-400M、LAION-2B、YFCC15M、CC12M 和 DataComp）的 16 个稳健零样本 CLIP 视觉编码器的表示空间，并将它们与较少的表示空间进行比较来弥合这一差距……
Doctor Web’s Q4 2024 virus activity review
2024 年 12 月 26 日根据 Dr.Web 反病毒软件收集的统计数据，2024 年第四季度检测到的威胁总数与第三季度相比下降了 1.53%。与此同时，独特威胁的数量增加了 94.43%。最常检测到的威胁包括广告软件程序和广告软件木马、恶意脚本以及与其他恶意软件一起分发并用于使主要负载难以检测到的木马。电子邮件流量中的大多数检测都是由恶意脚本、广告软件木马和加密货币挖掘木马引起的。我们还注意到间谍软件恶意应用程序的活动有所增加。文件受到编码器木马影响的用户最常遇到的是Trojan.Encoder.35534、Trojan.Encoder.35067 和Trojan.Encoder.269
Bridging the ‘Space Between’ in Generative Video
来自中国的一项新研究提供了一种改进的方法来插入两个时间上相距较远的视频帧之间的间隙——这是当前生成 AI 视频以及视频编解码器压缩在真实性方面的竞争中面临的最关键挑战之一。在下面的示例视频中，我们在最左边的列中看到一个“开始”[…] 这篇文章《弥合生成视频中的“空间”》首先出现在 Unite.AI 上。
Towards Time-Series Reasoning with LLMs
多模态大型语言模型 (MLLM) 已在视觉等领域的理解和推理方面取得了许多进展，但我们尚未看到时间序列取得如此广泛的成功。尽管之前对时间序列 MLLM 的研究在时间序列预测中表现出色，但很少有研究展示 LLM 如何用于自然语言的时间序列推理。我们提出了一种新颖的多模态时间序列 LLM 方法，该方法可以学习跨各个领域的可推广信息，并具有强大的零样本性能。首先，我们在… 之上训练一个轻量级时间序列编码器
