XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大语
大语模型时代的生成搜索和建议调查
随着网络上的信息爆炸，搜索和推荐是基础基础架构，可满足用户的信息需求。作为同一枚硬币的两个侧面，都围绕着同一核心研究问题，将查询与文档或用户匹配的项目。在最近几十年中，搜索和建议经历了同步技术范式的转变，包括基于机器学习的基于机器学习和基于深度学习的范例。最近，无偿生成性大语模型引发了搜索和建议的新范式，即，生成搜索（检索）和推荐，旨在以生成方式解决匹配问题。在本文中，我们对信息系统中新兴范式进行了全面的调查，并从统一的角度总结了生成搜索和建议的发展。我们不简单地对现有作品进行分类，而是在本框架内抽象了一个生成范式的统一框架，并将现有作品分解为不同的阶段，以突出优势和劣势。然后，我们将生成性搜索和建议与他们的独特挑战，确定开放的问题和未来的方向，并设想下一个寻求信息的范式。
企业规模的偏见缓解：大语模型的实时框架
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2410-2422，文章ID：IJRCAIT_08_01_175在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009; ISSN在线：2347-5099;期刊ID：0497-2547影响因子（2025）：14.56（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_175©iaeme Publication
Resh Riddle - 识别圣经希伯来语Rhotic
鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。 圣经希伯来语作品也是如此。 根据某些帐户（例如 Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。鉴于Rhotics的跨语言多样性，在诸如拉丁语和古希腊语之类的死者，未记录的语言中识别Rhotic的语音实现可能是具有挑战性的。圣经希伯来语作品也是如此。根据某些帐户（例如Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。 仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。 这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。Gesenius和Kautzsch 1910; Blau 2010），圣经的希伯来语Rhotic，Resh，应将其归类为某种背部辅音，而其他帐户（Luzzatto 1853; Harper 1912; Harper 1912;JoüOnand Muraoka and Muraoka and Muraoka 2006）将RESH归类为牙槽或牙科段。仍然依靠早期希伯来语语法人的汗（Khan，2020）等其他人得出的结论是，Resh取决于其语音环境的两倍发音。这些说法不是基于对与RESH相关的语音现象的系统检查，这表明它应分组为冠状的自然类别。
副副部长和经济秘书副部长和盖尔语
2025年2月20日亲爱的科林，感谢您2月11日的信，以回应我的1月23日苏格兰预算的信。成功移交了MV Glen Sannox之后，我们对Ferguson Marine的优先事项是MV Glen Rosa的完成，支持劳动力并确保造船厂可持续的未来。本政府承诺在两个财政年度投资于业务上的1,420万英镑，以一系列倡议，以使院子现代化并提高生产率。除了计划资本投资的计划外，弗格森委员会一直在审查业务的长期战略。院子也在竞标新工作，并已被CMAL入围小型船只替换计划。在格拉斯哥普雷斯威克机场（Glasgow Prestwick Airport）上，我渴望在6月通知委员会，机场表现良好并且有利可图。这一积极的情况是由于劳动力和管理层的努力，他们在改善业务前景方面取得了长足的进步。在此背景下，我们收到了几种兴趣表达，我们开始的市场测试练习是苏格兰部长的长期职位是，应在适当的时间和机会时将机场返回私营部门。当有重大发展可以报告而不损害商业信心的情况下，我将为委员会提供进一步的更新。我们最近回应了金融和公共管理委员会（FPAC）关于内阁投资和经济委员会（CSC-IE）的类似要求。
ee/cs/cns 148b-大语言和视觉模型
大型语言和视觉模型正在改变我们处理和生成文本和图像的方式。模型，例如GPT-3，对大量文本和图像数据进行了培训，已在各种语言任务上达到了类似人类的性能。这有可能改变许多人类活动，包括教学，工业和科学。了解这些模型的工作方式以及如何使用它们可以导致人工智能和自然语言处理的新突破。研究大语言模型还可以提供有关人类交流的见解，并有助于我们对语言，图片，思想和智慧之间复杂关系的理解。班级有三个目标：向Caltech学生提供深入的LLVMS介绍探索LLVMS在科学上的应用开发教学材料进行动手探索和学习
培训大语模型通过反向课程加强学习
在本文中，我们提出了R 3：通过R Everse课程学习（RL）进行学习，这是一种新颖的方法，仅采用结果监督来实现对大语言模型的过程监督的好处。将RL应用于复杂推理的核心挑战是确定一系列动作，从而导致积极的奖励并为优化提供适当的监督。成果监督为最终结果提供了稀疏的奖励，并确定了错误位置，而过程监督提供了逐步奖励，但需要大量的手动注释。r 3通过从正确的演示中学习来克服这些局限性。具体来说，r 3从演示的结束到开头逐渐滑动推理的开始状态，从而促进了所有阶段更轻松的模型。因此，r 3建立了一个逐步的课程，允许结果监督提供级级信号，并精确地确定了词。使用Llama2-7b，我们的方法超过了八个推理任务的RL基线4。平均1点。NoteBaly，在GSM8K上基于程序的推理中，它超过了基线4。在三个骨干模型中的2分，没有任何额外数据，Codellama-7b + R 3可以对较大的型号或封闭源模型执行组合。1
使用Phononic Crystals的工程语音量相互作用
1 John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, Massachusetts 02138, USA 2 QuTech, Delft University of Technology, PO Box 5046, 2600 GA Delft, The Netherlands, EU a) E-mail: kkuruma@seas.harvard.edu b) E-mail: loncar@seas.harvard.edu Abstract The ability to固体中的控制声子是从量子信息处理到传感的各种量子应用的关键。通常，声子是噪声和破坏性的来源，因为它们可以与各种固态量子系统相互作用。为了减轻这种情况，量子系统通常在毫米的温度下运行，以减少热声子的数量。在这里，我们演示了一种依赖于状态的工程语音密度的替代方法，从光子带隙结构中汲取了灵感，这些启发已用于控制量子发射器的自发发射。我们使用完整的Phononic带隙设计和制造钻石音调晶体，跨越50-70 gigahertz，量身定制，以抑制带有热浴的谐振声子的单个硅接收色中心的相互作用。在4开尔文时，我们证明了与大块相比，颜色中心的彩色中心的轨道弛豫率降低了18倍。此外，我们证明了声音带隙可以有效抑制高达20 kelvin的声子彩色中心相互作用。除了在较高温度下实现量子记忆的操作外，设计Qubit-Phonon相互作用的能力还可以使量子科学和技术的新功能能够使用，在该功能中，将声子用作量子信息的载体。工程量子系统与声子/振动的相互作用是广泛学科的重要任务，包括量子信息1-3，光电4，计量学5，能量收获6和传感7,8。相干的声子可以作为量子信息的载体9,10发挥重要作用，而热声子也会在单个量子水平下对许多量子系统的相干性质产生负面影响，并最终限制量子设备的连贯性11,12。解决此问题的最常见方法是在降低的温度下（通常在Milli-Kelvin范围内），以减少9,13,14的热声子的种群。但是，这种方法需要复杂且昂贵的低温系统，并且不会减轻
所附的备忘录在一种语言中翻译
“第二 - 关于机械翻译的问题，我坦率地说，恐怕不同语言的单词的界限太模糊了，情感和国际内涵太广泛了，无法使任何准机械翻译方案非常有希望。我会承认，基本的英语似乎表明我们可以比语音机械化中通常做得更多，但是您必须记住，在某些方面，基本英语是机械的逆转，并且抛出了诸如“ get”，“ get”的词，这比大多数在常规英语中带来的词都要大得多。目前，语言的机械化，除了诸如盲人的光电阅读机会的阶段之外，似乎还为时过早。顺便说一句，我对麦卡洛克（McCulloch）在这种设备上的工作着迷，您可能知道，他发现这种设备的接线图真是令人惊讶地像大脑中视觉皮质的显微镜类比。”
Clusterprofiler GO和KEGG 富集分析R代码详解
连。这些关系可以是“is_a”或“part_of”，形成了一个有向无环图（DAG）的结构。 GO注释是将基因产 物与GO术语相关联的过程，这对于理解基因的功能和进行基因表达分析至关重要。 GO注释的结果可 以用于多种分析，包括基因本体论富集分析，这是一种统计方法，用于确定在一组基因中哪些GO术 语的出现频率显着高于随机预期，从而揭示基因集的生物学功能。
威尔士语言和教育（威尔士）法案：第一阶段报告
建议 3. 威尔士政府确定最合适的立法机制，让威尔士部长负责制定法定教育劳动力计划，其中包括招聘和留用的目标和时间表。这项劳动力计划应涵盖教育劳动力的所有方面，并特别关注短缺领域、未来可能的需求以及满足这种需求的方式。它应该考虑到威尔士各地的差异。................................................................................................ 第 44 页