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美华军语辞典- 国防部
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哈萨克语需要改革其写作
本文提供了有关使用Artifi Cial Intelligence Technologies和计算语言学方法的质量数字化背景下撰写哈萨克语语言的现代问题的信息。基于西里尔字母的哈萨克语当前字母的不正确性证明与其中包含西里尔字母有关，表示未包含在其声音结构中的音素。通过取代错误的字母来改革哈萨克的著作的必要性得到证实。错误和矛盾在基于拉丁字母的哈萨克字母的批准版本中显示，以及提出的字母作为替代批准的字母，其中重复了一些以前的错误。在这两种情况下，都没有对哈萨克语的声音系统进行分析和澄清，这是任何字母的基础。在这项研究中，为了澄清哈萨克语的音响系统，进行了实验，以确定哈萨克语声音的发音和声学特征，并在许多自然语言中使用的计算机程序。在表达分析中，特别注意元音，这引起了哈萨克的信件的各种矛盾。建议根据四个二进制特征使用元音的新分类，而不是根据三个二进制特征的传统分类。声学分析使用了共赋剂分析方法，该方法旨在识别频谱图中的某些共振体。实体。定量，联甲量对应于语音频谱中的最大值，并且通常以水平频段作为频谱图出现。在确定哈萨克语的声音系统的组成和分类效果：第一个基于拉丁字母：第一个基于土耳其字母基于图标记；第二个是基于使用Digraphs的英语字母。第二个选择方法可以解决使用Digraphs时出现的问题的方法。总而言之，提供了有关哈萨克斯坦正在进行和正在进行的工作的信息，该信息基于对哈萨克语的智能系统的创建，基于艺术智能和计算语言学的方法和技术，这些方法和计算语言学的结果是在来源列表中所反映的结果。
大语模型的道德机器实验
随着大型语言模型（LLM）已变得更加深入地整合到各个部门中，因此了解它们如何做出道德判断已经变得至关重要，尤其是在自动驾驶领域。本研究使用道德机器框架来研究包括GPT-3.5，GPT-4，Palm 2和Llama 2在内的突出LLM的道德决策趋势，以将其反应与人类偏好进行比较。虽然LLMS和人类的偏好，例如将人类优先于宠物优先考虑，而偏爱挽救更多的生命是广泛的，但Palm 2和Llama 2，尤其是证据，尤其是证据明显的偏差。此外，尽管LLM和人类偏好之间存在定性相似之处，但与人类的温和倾向相比，LLMS可能倾向于更加毫不妥协的决策。这些见解阐明了LLM的道德框架及其对自主驾驶的潜在影响。
大语模型中的心理理论
摘要及其最近的发展，大型语言模型（LLM）表现出一定程度的心理理论（TOM），这是一种与我们的意识思维有关的复杂认知能力，使我们能够推断他人的信念和观点。虽然人类的TOM能力被认为是源自广泛相互联系的脑网络的神经活性，包括背侧内侧前额叶皮层（DMPFC）神经元的神经活性，但LLM与TOM相似的LLM能力的确切过程仍然很广。在这项研究中，我们从DMPFC神经元中依靠人类TOM的DMPFC神经元中汲取了灵感，并采用了类似的方法来检查LLMS是否表现出可比的特征。令人惊讶的是，我们的分析揭示了两者之间的显着相似之处，因为LLM中隐藏的嵌入（人造神经元）开始对真实或虚假的belief试验表现出很大的响应能力，这表明它们代表他人的观点的能力。这些人工嵌入响应与LLMS在TOM任务中的性能密切相关，该功能取决于模型的大小。此外，可以使用整个嵌入来准确地解码对方的信念，这表明在人群水平上存在嵌入的TOM能力。一起，我们的发现揭示了LLMS嵌入的新兴特性，该特性对TOM特征的响应修改了其活动，提供了人工模型与人脑中神经元之间平行的初步证据。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
大语模型的潜力在产生多重...
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt，称为GPTS [15] [15]，结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分：首先，一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案，解释和链接的主题，这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题，如附录部分（补充1）所示。第二，量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题，从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出；如上所述，自定义过程有意限于嵌入“知识”（MCQ）并配置“提示”，而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。
永恒的荣耀故事 - PSX 数据门户
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COVID-19疫苗接种计划
Available in: Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Assyrian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Burmese, Chin Hakha, Simplified Chinese, Traditional Chinese, Croatian, Dari, Dinka, Dutch, English, Finnish, French, German, Greek, Gujarati, Hazaragi, Hebrew, Hindi, Hmong, Indonesian, Italian, Japanese, Karen, Khmer, Kirundi, Korean, Kurdish, Laotian, Macedonian, Malayalam, Maltese, Nepali, Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Rohingya, Romanian, Russian, Samoan, Serbian, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Swahili, Tagalog, Tamil, Thai,藏族，蒂格里尼亚，土耳其语，乌克兰，乌尔都语和越南人。
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