OpenAI代表Stargate邀请合格方提交建议,以实现大规模AI数据中心的开发和建设。具体来说,Openai正在寻求地点(土地和权力)建议。目的是建立支持高级AI工作量,有助于经济发展并实现OpenAI的使命的多高夸瓦基础设施舰队。此RFP寻求提出的建议,以解决一套全面的要求,并具有确定地点和权力的特定意图,这使OpenAI的基础设施路线图能够。
将驾驶行为适应新的环境,库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题,排除了澳大利亚车辆(AVS)的广泛部署。在本文中,我们提出了LLADA,这是一种简单而强大的工具,它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则,从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型(LLMS)在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究,我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力; Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息:Llada。
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
我们业务中发现的高风险领域 虽然现代奴隶制在所有国家都存在,但我们会考虑与现代奴隶制相关的特定地区风险,例如,移民工人人口众多、就业和劳动法执法较弱或现代奴隶制盛行的国家。我们了解,我们供应链中的国家可能存在更高的现代奴隶制风险,需要与我们的供应商和业务合作伙伴进行额外的尽职调查和合作。我们还了解并认识到,虽然现代奴隶制在任何人群中都存在,但有些群体比其他群体更容易受到伤害,包括:外国移民工人;合同工、代理工和临时工;难民、寻求庇护者、少数民族和宗教少数群体以及青年或学生工人。我们的供应链仍然是业务中风险最高的领域,因此我们继续确保采取相关措施减轻风险,并遵循上述做法,以消除与不合乎道德的供应商合作的可能性。通过确保我们的供应商签署《HMSHost 供应商行为准则》来管理这一风险。我们的承诺 公司和 Avolta 集团为在整个业务范围内预防现代奴隶制方面取得的进展感到自豪。但是,我们知道还有更多进展需要取得,Avolta 集团和公司正在努力实现这一目标。 我们采取的措施的有效性以及我们如何衡量这些措施 我们仍然致力于定期审查我们的政策和做法,如果这些政策和做法没有被证明是有效的,我们将做出任何必要的改变。我们继续能够通过与供应商的书面协议清楚地记录我们的合规性。 2023 年,公司尚未获悉其业务或供应链中存在或以前发生过人口贩运或现代奴隶制的情况。我们没有正式的 KPI 来监控我们的进展,但未来公司将考虑如何有意义地衡量其在监控和防止现代奴隶制和人口贩运方面取得的进展。
随着大型语言模型(LLM)的成功,将视觉模型融入了LLM,以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是,现有的基于LLM的大型多模式模型(例如,视频播放,视频聊天)只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中,我们主要专注于设计一个有效有效的模型,以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中,而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析,而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验,例如长期介绍,视频问题答案和视频字幕,我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
基于快速LI +传导固体电解质(例如Li 7 La 3 Zr 2 O 12(LLZO))的抽象全稳态电池(LLZO)提供了对安全,不易燃率和温度耐受能量存储的透视。尽管有希望,但整个电池组件的陶瓷处理即将达到理论能力,并找到处理大规模和低成本电池电池的最佳策略仍然是一个挑战。在这里,我们解决了这些问题,并报告了由Li 4 Ti 5 O 12 / C- Li 6.25 Al 0.25 la 3 Zr 2 O 12 / Metallic Li提供的能力约70 - 75 AH / kg的固态电池电池,且可逆自行车以2.5 a / kg的速率(用于2.5 –1.0 –1.0 v,95 c,95°C)。发现,在固体电解质电极界面处能力增加和LI +转移是谷物及其连通性的紧密嵌入,可以通过细胞制备过程中的等速压力来实现。我们建议,通过确保在电解质电极界面上确保良好的谷物接触,可以在加工过程中进行简单的陶瓷处理,例如加工过程中的施加压力。在野外的石榴石型全稳态电池组件中,证明了
抽象的酵母人工染色体克隆是一种用于基因组映射研究的有吸引力的技术,因为很大的DNA片段可以很容易地传播。然而,详细的分析通常需要广泛的印迹杂交技术的应用,因为人工铬的通常仅以每个单倍体基因组的拷贝形式存在。我们已经开发了一个克隆载体和宿主菌株,通过允许人工染色体的副本数量来减轻此问题。矢量包括一个conter粒粒料,可以通过更改碳源来打开或关闭。可以通过选择异源性胸苷激酶基因的表达来实现强大的人工染色体副本的强选择性压力。使用此系统时,大小约100至600千碱基的人造染色体很容易被放大10至20倍。选择性条件并未在测试的任何克隆中引起明显的后栅格。在放大的人造染色体克隆中的丝粒重新激活,从而稳定地维持了20代拷贝数。拷贝数控制在人造染色体分析的各个方面的应用。
开放式摄取的人类对象相互作用(HOI)的构图与检测以自然语言为指导的新型HOI的问题有关,这对于不认为以人为中心的场景至关重要。然而,先前的零射HOI检测器通常使用相同水平的图形图来模拟距离的HOI,从而在包含具有较大距离的人类对象对的场景中导致次优性能。此外,这些检测器主要依赖类别名称,并概述语言可以提供的丰富上下文信息,这对于捕获通常很少见的开放词汇概念至关重要,而单独使用类别名称的词汇量不佳。在本文中,我们引入了一种新型的端到端开放词汇HOI检测框架,该框架具有有条件的多级解码和细粒度的semantic增强(CMD-SE)(CMD-SE),从而利用了视觉语言模型(VLMS)的潜力。具体来说,我们建议通过在两部分匹配过程中结合软性结合来对具有不同特征图的不同距离的人类对象对进行建模。更重要的是,通过利用大型语言模型(LLM),例如GPT模型,我们利用了他们广泛的世界知识来生成人体部分状态的描述,以进行各种相互作用。然后,我们整合了人体部分的泛化和细粒语义,以证明相互作用的识别。在两个数据集(Swig-hoi和Hico-det)上进行的实验结果表明,我们提出的方法达到了最新的方法,可以实现开放的词汇HOI检测。代码和模型可在https://github.com/ltttpku/cmd-se-版本中使用。