XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System掌握
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
掌握奢侈品行业的供应链管理...
2021 年，库存价值与收入之比恢复至疫情前的平均水平。然而，2022 年，由于经济压力和持续的供应链中断，库存水平再次上升，超过了疫情前的水平。2022 年第四季度的情况令人担忧，因为传统的假日季库存清理未能实现。奢侈品板块的库存水平高于非奢侈品板块，在疫情期间达到峰值，但在疫情后有所回落。相比之下，非奢侈品板块在疫情期间面临库存挑战，由于消费者需求不可预测，2022 年库存仍然过剩。这些过剩库存为折扣零售商创造了机会，尽管他们面临着自己的库存管理障碍。
学习用交互式视觉失败预测掌握混乱中的
摘要 - 现代仓库处理数百万个独特的物体，这些物体通常存储在密集的容器中。为了在此环境中自动化任务，机器人必须能够从高度混乱的场景中挑选各种对象。现实世界学习是一种有前途的方法，但是在现实世界中执行选秀权是耗时的，可能会导致昂贵的失败，并且通常需要大量的人类干预，这会导致操作负担并限制数据收集和部署的范围。在这项工作中，我们利用交互式探针在不完全执行选片的情况下视觉评估杂物中的grasps，我们称为交互式视觉失败（IVFP）。这可以在执行过程中对GRASP的自主验证，以避免昂贵的下游失败以及自主奖励分配，从而提供监督以连续塑造并改善机器人在现实世界中的经验，而无需不断需要人类干预。通过在RESTARTH RE1机器人上进行实验，我们研究了IVFP对绩效的影响 - 无论是在有效的数据吞吐量和成功率方面，都表明这种方法会导致掌握单独接受人类监督的政策的政策，同时需要减少人为干预。代码，数据集和视频，请访问https://robo-ivfp.github.io
只需 5 分钟即可掌握澳大利亚新型 DEW
由于与传统的“硬杀伤”方法（如导弹）相比，Fractl 具有关键优势，因此它迅速成为任何国家对抗 UAS 武器库中的必备组成部分。最显著的优势是成本，因为在某些情况下，向成本仅为几千英镑的无人机发射成本高达 100 万英镑的导弹根本无法长期维持，而 Fractl 可以以比烧开水壶所需的能量还小的功率击落无人机。
将深Q学习与掌握质量网络的集成用于机器人在混乱的环境中抓住
摘要在机器人臂运动过程中，如果手臂直接抓住多个紧密堆叠的物体，则很容易发生碰撞，从而导致掌握故障或机器损坏。可以通过重新排列或移动对象清除抓握空间来提高成功。本文提出了一个高性能的深Q学习框架，可以帮助机器人手臂学习同步的推动和掌握任务。在此框架中，使用GRASP质量网络用于精确识别物体上的稳定掌握位置，以加快模型收敛性并解决由于掌握故障而在训练期间造成的稀疏奖励问题。此外，提出了一种新颖的奖励功能，以有效评估推动作用是否有效。在模拟和现实世界实验中，提出的框架分别达到了92％和89％的成功率。此外，仅需要200个培训步骤才能达到80％的成功率，这表明拟议的框架在工业环境中快速部署的适用性。
掌握生成AI项目生命周期
4。内在学习（ICL）：V以自然语言格式将任务演示直接集成到提示中。这些演示是模型可以学习的示例。与传统的微调不同，ICL允许预先训练的大语言模型（LLMS）无需调整模型参数即可解决新任务。相反，该模型利用提示执行任务的提示中提供的示例。总而言之，ICL使LLM能力从自然语言提示中学习新任务，从而使其成为适应模型而无需进行大量微调的强大技术。
MP-04-元素校园 - 能量掌握-plan.pdf
Dewberry Engineers Inc. Nicholas Saponara，PE，DBIA 132 West 31st Street，Suite 301 New York NY 10001 646-434-3378 nsaponara@dewberry.com Lizardos.com Lizardos Engineerering Associates，P.C。Andrew Dubel Malicki 222 West 37th Street, 7th Floor New York NY 10018 212-967-7651 x354 Andrew.Dubel@leapc.com Ramboll Americas Engineering Solutions, Inc. Cornelius Breen, PE 163 North Wellwood Avenue, Suite 6 Lindenhurst NY 11757 631-505-0749 neil.breen@ramboll.com纽约的Aramark技术服务John Mikulitz 52 James Street，Suite 3 Albany NY 12207 12207 518-527-9054 Mikullitz-john@aramark.c.j.brown c.j.Brown Energy＆Engineering，Brown Energy＆Engineering mcOnway@cjbrownenergy.com EME咨询工程与建筑集团，有限责任公司Michael McNamara 550 Seventh Avenue，纽约10楼NY 10018 212-529-5969 mmcnamara@emegroup.com Genesys.com Genesys Engineering，P.C。/ Willdan Group Robert, J. Braun 629 Fifth Avenue, Building 3, Suite 111 Pelham NY 10803 201-519-0813 rbraun@genesysengineering.net Loring Consulting Engineers, Inc. Damian Payne, PE, LEED PA 360 West 31st Street, 14th Floor New York NY 10001 646-674-6183 dpayne@loringengineers.com Wendel WB Aesla，P.C Alan Giantomaso，PE 100 Motor Parkway，Suite 410 Hauppauge NY 11788（877）293.6335 Agiantomaso@wendelcompanies.com
数据驱动的企业：数据掌握的路径
他们的非技术基础（文化，道德护栏，治理机制以及法律和监管框架）。超过一半（56％）认为自己在技术基础（数据，技术，基础架构和技术技能）上成熟。我们还研究了生成AI的兴起及其对数据操作的影响。我们发现，有60％的组织已经实施了基于企业数据的生成AI计划的早期概念证明（POC）。但是，有75％的数据主管将生成AI POC的大规模部署是一个重大挑战。例如，只有42％的数据主管具有训练生成AI模型的所需数据。与2020年相比，随着数据驱动的企业，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的比例，随着数据驱动的企业的广度，数据驱动的企业的规模增加了。
电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。