XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对齐
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
MSCI气候巴黎对齐过滤索引方法
•超过了《欧盟授权法》中规定的最低技术要求。•使用范围1、2和3排放量减轻评估为高碳发射器的公司的体重•同比应用10％的“自碳化”率为10％•一致•一致•与气候相关的财务披露工作组的建议保持一致使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除与化石燃料相关的公司的类别•增加暴露于气候过渡机会的公司的重量，并减少暴露于气候过渡风险的公司的重量的公司的重量，•通过减少可靠的碳降低目标的公司的重量增加了降低量和低位的父母，•增加了与父母相比，并相比要降低了与父母的相比。
ICLR 2025 表征对齐 (Re2 ...) 研讨会
首先，以受邀演讲、投稿论文和参与结构化讨论的形式，解决表征对齐的问题以及机器学习可解释性和安全性领域的相关问题，这些问题都是 ICLR 和其他机器学习会议持续关注的问题。这些问题源于以下中心主题：智能系统何时以及为何学习对齐的表示，以及科学家和工程师如何干预这种对齐？例如，由于大型模型在各个行业和科学领域的使用增加（例如，Gemini Team Google，2023 年；OpenAI，2023 年），该领域需要找到更好地解释和最终理解这些系统的方法。模型可解释性与这些系统形成的表示紧密相关（参见 Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Sucholutsky 等人，2023 年；Lampinen 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年）。因此，更好地理解表示及其与参考系统（通常是人类目标）的一致性，反过来会促进模型的可解释性和可解释性。另一组问题集中于表示学习与计算神经科学和认知科学之间的联系。这些领域已经相对独立地开发了评估和增强人工智能与人类智能系统在神经和行为层面的一致性的方法（Collins 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年；Dorszewski 等人，2024 年；Bonnen 等人，2024 年；Sundaram 等人，2024 年）。我们的研讨会旨在就确定衡量和增强人工智能与人类智能系统一致性的最有用方法展开公开讨论。
bimsa：使用内存处理加速长序列对齐
单细胞RNA-Seq以前所未有的规模和细节来表征生物样品，但数据解释仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了Cellwhisperer，这是一种多模式的机器学习模型和软件，该模型和软件连接转录组和文本，用于交互式单细胞RNA-seq数据分析。Cell Whisperer启用25英语中基于聊天的转录组数据的询问。为了培训我们的模型，我们创建了一个具有超过一百万对RNA-seq配置文件和匹配的文本注释的A-Ai-Cunip策划数据集，并在广泛的人类生物学上进行了匹配，我们建立了使用对比学习的匹配转录组和文本的多模式嵌入。我们的模型启用了按单元类型，状态和其他属性以零摄像的方式启用转录组数据集的自由文本搜索和注释，而无需参考数据集。此外，细胞-30个耳语者回答了关于自然语言聊天中细胞和基因的问题，使用生物学流利的大语言模型，我们对我们进行了微调，以分析各种生物应用中的批量和单细胞转录组数据。我们将Cell Whisperer与广泛使用的CellXgene浏览器集成在一起，使用户可以通过集成的图形和聊天接口进行遗传探索RNA-Seq数据。我们的方法展示了一种使用转录组数据的新方法，利用自然语言进行单细胞数据35分析，并为未来的基于AI的生物信息学研究助理建立重要的基础。
对齐，行动，加速
欧盟委员会文件的重用政策由2011/833/eu 2011年12月12日在委员会文件的重新使用（OJ L 330，14.12.2011，第39页）上实施。除非另有说明，否则该文档的重用是在创意共享归因4.0国际（CC BY 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）下授权的。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改，就可以重复使用。对于欧盟不拥有的要素的任何用途或再现，可能需要直接从各自的右持有人那里寻求许可。欧盟不拥有与以下元素有关的版权：封面的图像学分以及整个封面：©phaisitsawan＃779665798，2024。来源：stock.adobe.com
与Intel SGX多线程的DNA对齐工作负载的性能分析
抽象数据机密性是数字时代的关键问题，影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的，但对于建立受信任的执行环境（TEE）以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐（Bowtie2）的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解，内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明，在高平行化条件下，并具有两倍的线程，在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15％。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。
我们可以将项目集成到模型中吗？知识编辑以使LLM与产品目录对齐
摘要本研究探讨了知识编辑技术增强对会话推荐系统（CRS）的大型语言模型（LLM）的潜力。尽管GPT，Llama和Gemini之类的LLM具有高级的对话能力，但它们在代表动态的，现实的项目目录方面面临挑战，通常会导致建议中的不准确和幻觉。这项研究初步研究知识编辑是否可以通过更新LLM的内部知识来解决这些局限性，从而在没有完整模型重新培训的情况下提高了产品信息的准确性。使用开源Llama2模型，我们在笔记本列表的数据集上应用两种知识编辑方法（宽限期和R-Rome）。我们的发现证明了该模型准确表示产品特征的能力，而R-Rome则获得了最高增益，同时又不降低模型效率。该研究强调了利用知识编辑来增强CRS的观点，并建议未来的工作来探索更广泛的应用程序和对建议系统性能的影响。
在过程树上对齐的动态编程方法
摘要一致性检查的基本任务是计算给定事件日志和过程模型之间的最佳对齐。通常，众所周知，这种不可避免地会产生高计算成本，从而导致实践中的可扩展性差。攻击复杂性的一个角度是开发利用基础过程模型的特定句法限制的对齐算法。在本文中，我们研究具有独特标签的过程树的对齐。这些模型是感应矿工的输出，这是领先的过程挖掘工具也使用的最新过程发现算法家族。我们的主要贡献是一种新型算法，该算法可以有效地构建具有独特标签的过程树的操作对齐，即在多项式时间内。这与问题是NP完整的一般过程树相反，并且问题是PSPACE完整的，并且一般的工作流网络。我们在PM4PY中提供了算法的概念验证实现，并根据现实生活事件日志进行了评估。
视觉和语言模型是否共享概念？向量空间对齐研究
另一些人则认为，语言模型具有推理语义，但没有指称语义（Rapaport，2002；Sahlgren 和 Carlsson，2021；Piantadosi 和 Hill，2022），3 而一些人则认为，至少对于直接对话的聊天机器人来说，一种外部指称语义是可能的（Cappelen 和 Dever，2021；Butlin，2021；Mollo 和 Milli`ere，2023；Mandelkern 和 Linzen，2023）。然而，大多数研究人员都认为，语言模型“缺乏将话语与世界联系起来的能力”（Bender 和 Koller，2020），因为它们没有“世界的心理模型”（Mitchell 和 Krakauer，2023）。这项研究提供了相反的证据：语言模型和计算机视觉模型 (VM) 是在独立的数据源上进行训练的（至少对于无监督的计算机视觉模型而言）。唯一的共同偏见来源是世界。如果 LM 和 VM 表现出相似性，那一定是因为它们都对世界进行了建模。我们通过测量不同 LM 和 VM 的几何形状的相似性来检查它们学习到的表示。我们始终发现，LM 越好，它们诱导的表示就越类似于计算机视觉模型诱导的表示。这两个空间之间的相似性使得我们能够从一组非常小的并行示例中将 VM 表示线性投影到语言空间并检索高度准确的字幕，如图 1 中的示例所示。