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作者更正：人工智能干预随机对照试验与 CONSORT-AI 报告指南的一致性
本文原始版本从作者列表中删除了第二和第三作者 Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser。Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser 来自英国布莱顿和苏塞克斯医学院初级保健和公共卫生系。因此，在作者贡献中添加了以下内容：“ CDL，ROdV：监督、撰写（初稿、审阅和编辑）”；和“ LFR，RG，GSC，DM，MM，LOR，SCR，MC，CK，CDL，CY，AWC，PK，AB：撰写（审阅和编辑）”。此外，在致谢中还添加了以下内容：“我们要感谢 Michael D. Howell 审阅我们的手稿，并感谢 Viknesh Sounderajah 对本次审阅的投入”。该问题已在本文的 PDF 和 HTML 版本中得到纠正。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
PIN-SLAM：LIDAR使用基于点的隐式神经表示来实现全球地图一致性
图1：我们使用基于弹性点的隐式神经图表示，这是一种新型的LIDAR SLAM系统。在中间描绘的是，我们使用大约20,000个带有汽车记录的LiDAR扫描的大规模全球一致的神经点图，而无需使用GNSS，IMU或车轮频能计的任何信息。我们可以从神经点图和重建表面网格的任意位置查询SDF值。点颜色表示在线优化后的神经点功能。在左侧，我们显示了一致的神经点（顶部）和网眼（底部），该区域多次由沿线橙色盒子指示的汽车穿过。当添加到地图中时，神经点（顶部）的颜色表示时间步。在右侧，我们显示了从一个用虚线的蓝色盒子指示的区域的神经点图（顶部）重建的建筑物的高层网格（底部）。
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。
提出与跨境支付有关的数据框架的一致性和互操作性的建议：咨询报告
跨边界的数据传输对于跨境支付系统的运作至关重要。本报告中的金融机构，支付服务提供商（PSP）和参与跨境支付的第三方，共同“跨境支付市场参与者”，在本报告中遵守一系列法律，规则和监管要求，用于收集，存储和管理数据，集体“数据框架”。这些框架与允许或限制数据处理及其在边界的转移的条件有关；必须存储哪些数据出于监管目的；必须如何确保数据；国际（跨境）付款必须伴随哪些数据；以及促进双边，区域和国际支付网络之间互操作性的技术标准。
计划NEPA从业人员的计划一致性-Net
要确保遵守1969年《国家环境政策法》（NEPA），必须在联邦高速公路管理局（FHWA）批准最终环境文件之前实现计划一致性。佛罗里达运输部通过最初于2016年12月14日签署的理解备忘录，承担了NEPA的责任，并于2022年5月26日续签。规划一致性需要授权联邦政府的支出，从而晋升为项目开发的未来阶段。此过程可确保将环境考虑整合到项目的所有阶段，从本地开始，并贯穿MPO，州和联邦计划，这些计划表明了联邦运输支出的最大限制和公共透明度。
通过得分指导稳定一致性模型的训练
一致性模型表现出较高的样本质量，即使不依赖于预先训练的教师扩散模型，也有几步的采样步骤。然而，随着总离散步骤的数量增加，由于差异很大，它们遭受了不稳定的培训，从而导致了次级性能。众所周知，可以通过预先训练的扩散模型初始化其权重来减轻这一点，这表明采用扩散模型解决该问题的有效性。受到这一点的启发，我们介绍了一个称为得分头的转换层，该转换层与一致性模型一起训练以形成更大的扩散模型。加法更新一致性模型，其分数来自得分头的级别会减少训练期间的差异。我们还观察到，该联合训练方案有助于一致性模型学习扩散模型获得的常见低级特征。在CIFAR-10测量时，样品质量会相应改善。
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
数值敏感性增强和推理完整性一致性以定量理解
在本文中，我们描述了用于定量自然语言推断（QNLI）的方法，以及Semeval2024 Numeval任务1中的定量问题回答（QQA）。挑战的重点是增强模型的定量理解，从而证明其在某些任务上的绩效。我们从两个角度完成了这项任务：（1）通过在监督的微调阶段集成现实世界的数值 - 隔离数据（SFT）阶段，我们增强了该模型的NU-MERIMIC敏感性。（2）我们开发了一种重要的奖励模型评分机制，利用了从Human Refectback（RLHF）技术中的强化学习来提高模型的推理完整性。表现出的结果表明，我们的甲基动物可以实现出色的性能。我们的代码可以在https://github.com/ bit-numeval/numeval找到。
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。