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OP 的评估计划提示
8. 传播计划：制定一个计划，说明如何与利益相关者（包括资助者和其他项目合作伙伴）分享评估结果。请记住，评估计划是资助提案的重要组成部分。精心设计、深思熟虑的评估计划有助于证明您的项目值得资助，并且您有一个明确的计划来衡量您的成功。通过遵循这些提示，您可以制定一个有效、高效且有针对性的评估计划，以满足您的项目及其利益相关者的需求。
选择健康计划的提示：
自 2022 年 9 月 1 日起，宾夕法尼亚州的 Medicaid 身体健康管理护理计划将发生变化。这些变化仅适用于通过身体健康选择系统获得 Medicaid 的人 - 不适用于社区健康选择。它们也不适用于 Medicaid 行为健康计划。因此，本指南分享了选择身体健康选择计划的技巧，并不涉及社区健康选择或行为健康计划。今年夏天，超过 450,000 名 Medicaid 消费者将需要选择新的健康计划。一些现有计划将在 2022 年 9 月 1 日之后不再提供。未在 8 月 16 日之前选择新健康计划的消费者将自动加入其中。即使是那些计划不会消失的人，如果他们决定更改计划，也会有新的计划可供选择。他们可以在查看新推出的计划后决定切换到新的管理护理计划。受这些 Medicaid 计划变更影响的每个人都将在 2022 年 6 月下旬收到一封信，解释他们新的健康计划选择。您必须在 8 月 16 日之前选择计划。如果您在 8 月 16 日之前选择计划，您的新计划保险将于 9 月 1 日开始。步骤 1：列出您的所有医疗保健提供者。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
哪个更好？探索提示llm- ...
本文将DSBA提示提示大型语言模型作为可解释的指标共享任务，在其中将系统提交给两个曲目：小和大型摘要轨道。具有高级大语言模型（LLM），例如GPT-4，评估自然语言生成（NLG）的质量已变得越来越重要。传统的基于相似性的会议（例如BLEU和Rouge）已证明与人类评估不一致，并且不适合开放式的一代任务。为了结束这个问题，我们探讨了基于LLM的指标，尤其是杠杆开源LLM的潜在性能。在这项研究中，采用三种方法对广泛的提示和提示技术进行了系统的分析：提示策略，得分聚集和可显而易见。我们的研究着重于配置有效的及时模板，确定NLG质量得分的粒度以及评估中文示例对基于LLM的评估的影响。此外，将三种聚合策略进行比较，以鉴于汇总NLG质量得分的最可靠方法。为了检查解释性，我们制定了一种策略，该策略生成了分数的比例，并分析了开源LLMS产生的解释的特征。广泛的实验提供了有关开源LLM的评估功能的见解，并提出了有效的提示策略。1
热门提示：质子泵抑制剂
热门提示：质子泵抑制剂如果不满足某些要求，使用非首选产品的 Healthy Blue 患者可能会遇到药房索赔被拒绝的情况。尽可能考虑开出首选产品，以帮助避免在药房进行额外步骤或延误。某些首选产品可能需要满足临床标准。应通过查看提供商网站上的首选药物清单来验证承保范围。首选药物清单每季度都会更改，并由部门自行决定。非首选质子泵抑制剂产品需要两种首选药物的试验和失败才能获得批准。12 岁以下的儿童无需试验首选产品并失败。
经济发展赠款提示FactSheet
<申请人组>还确定，与当地商业社区中与他人的联系是吸引和保留新成员的关键。<申请人组>最近进行的一次参与表明，<＃％>成员将其指出为续签其成员资格的原因。出于这个原因，我们已经确定，为新的本地企业进行关键培训，这些培训将提高他们的成功可能性，是将它们吸引到社区的好方法。
