XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表现出色
OCA 通函编号 226-2019
judiciary.gov.ph › 上传 › 2019/12 PDF 2019 年 12 月 18 日 — 2019 年 12 月 18 日 Jose Midas P. Marquez法院管理员...在拯救船舶或任何飞机的生命或保护货物方面表现出色，
人工智能研究所希尔日小册子
虽然研究人员长期以来一直在追求这一目标，但最近这两个领域的突飞猛进为重大发现带来了希望。过去十年，人工智能取得了显著进步，产生了具有令人印象深刻能力的解决方案。例如，当前的语言模型可以令人信服地模仿人类在基于文本的交互中的对话能力。然而，我们正面临“莫拉维克悖论”，即人工智能在挑战人类的任务中表现出色，但在人类认为毫不费力的任务中却失败了。例如，计算机在国际象棋方面的表现优于人类，但 3 岁的孩子可以比机器人更好地移动棋子。人工智能在所谓的高级领域（例如语言和围棋和国际象棋等困难游戏）中表现出色，而导航和跑步等较低级任务是人类明显胜过人工智能和机器人的领域。
BITS 2020 上的研究 - BITS Pilani
Opera 奖 该奖项名为 OPERA 奖（“杰出研究和学术潜力奖”），旨在促进和激励新教师加入 BITS Pilani 并在研究和教学方面表现出色。该奖项的形式是“入职奖金”，分 5 年支付，外加资金以启动他们的研发和专业发展。该奖项将帮助补偿新教师（或提供研发资金），与印度最好的机构相当。该奖项的资助金额为每年 42 万卢比，为期 5 年，但需在 2 年后进行绩效评估。该奖项旨在促进和激励新教师在研究和教学方面表现出色。从这笔资助中，教师可以（自行选择）最多带回家 42 万卢比。 21,000 英镑作为酬金，并将余额用于任何有助于他/她开展研究和专业成长的学术目的（包括支持研究生/员工、进行国内或国际旅行参加会议，或采购设备、用品或书籍等）。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
供应链管理在机械工程中的作用
谈话之后是一个引人入胜的问答环节，学生询问了有关SCM原则的实际应用，新技术的集成以及在SCM角色中表现出色所需的技能的问题。Girisha先生提供了详细的答案，并鼓励学生从事与供应链管理有关的实习和项目以获得动手经验。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
印度在 QS 世界大学排名中大放异彩（2025 年）
位置，得分为 58.5。● 安娜大学在每个学院的引用量指标中表现出色，以满分 100 分排名全球第二。此外，它在国际研究网络指标中超越其他印度机构，以 89.2 的令人印象深刻分数获得第 181 位。● 德里大学在就业成果指标中表现出色，在全球排名第 44 位，并且是该参数中唯一进入前 100 名的印度机构。此外，在可持续性指标中，它在印度机构中排名最高，位列第 220 位。● Symbiosis International（视为大学）在雇主声誉指标中在印度机构中得分最高，排名第 31 位，得分为 95.6。● 萨维塔医学和技术科学研究所（视为大学）在国际教师指标中在印度机构中排名最高，排名第 210 位，得分为 87.1。
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