想象一下,观察某人挠自己的手臂;要了解为什么,需要其他上下文。但是,在附近发现蚊子会立即为该人的不适感提供一个可能的解释,从而减轻了需要进一步信息的需求。此示例说明了微妙的视觉提示如何挑战我们的认知能力,并证明了解释视觉场景的复杂性。为了研究这些技能,我们提供了视觉谜语,这是一种基准测试,旨在测试需要常识和世界知识的视觉谜语的视觉和语言模型。基准包括400个视觉谜语,每个谜语都具有由各种文本到图像模型,问题,地面真相答案,文本提示和归因创建的独特图像。人类评估表明,现有模型显着落后于人类绩效,即精度为82%,Gemini-Pro-1.5以40%的精度领先。我们的基准包括自动评估任务,以使评估可扩展。这些发现强调了视觉谜语作为增强视觉和语言模型解释复杂视觉场景功能的宝贵资源的潜力。
这是一篇探索性文章,始于保罗·维利里奥(Paul Virilio)关于“他们看到的机器”产生的内部表示的性质和特征的问题,通过产生自动化和多光谱的现实感知。在1980年代后期写作,他预料到了很久以后发生的事情:对现实的预测性和统计解释的构成在纪律机构和战争的行为中越来越多地渗透到现实中。但是,他夸大了这些机器的这些内部表示,因为它们不需要任何视频退出,往往会将人排除在将要采取的机械想象中。避免了这种末世论的观点,即约翰·约翰斯顿提出的麦克里亚人愿景的概念更为合适:它解释了机器自动化的看法与人类的自动化感之间的差异,但探索了两者相连的共同地形。
2 School of Life and Environmental Sciences, Centre for Integrative Ecology, Deakin University, Waurn Ponds, VIC, Australia, 3 Department of Genetics, Cell- and Immunobiology, Semmelweis University, Budapest, Hungary, 4 ELKH-SE Immune-Proteogenomics Extracellular Vesicle Research Group, Semmelweis University, Budapest, Hungary, 5 HCEMM-SU Extracellular Vesicle研究小组,Semmelweis大学,布达佩斯,匈牙利,第6第一届病理学和实验癌症研究系,塞梅尔维斯大学,布达佩斯,匈牙利,布达佩斯,匈牙利7研究所,匈牙利自然科学研究中心,匈牙利,布达佩斯,匈牙利8研究所,8号,实验医学研究所匈牙利,匈牙利布达佩斯的Semmelweis University 10内分泌学系
您可以在电脑、平板电脑和智能手机上启用自动备份。这将在云端保留一份数据副本。将非常重要的文件的副本保存在另一个完全独立的地方(例如放在安全地方的 USB 记忆棒)也是个好主意。