XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逻辑推理
研讨会报告“沟通技巧和
Puneet Sharma先生的主题演讲由SKAE和1 Dayers的董事总经理Puneet Sharma先生发表。他为沟通在促进个人和专业成长中的作用提供了宝贵的见解。他强调了增强沟通效率的三个基本原则：在演讲中利用牛顿的第三定律 - 强调了沟通中的每一个行动如何产生相应的响应，因此要注意一个人的言语和方法至关重要。应用逻辑推理 - 鼓励结构化思维和推理，以增强对话中的清晰度和说服力。促进质疑的心态 - 促进好奇心和批判性思维，作为有效交流的基本工具。Sharma先生还提供了启动和维持有效对话的实用策略。他强调了以赞美的互动，轻声口头的方法以及对听众观点的理解的重要性。这些技术有助于建立融洽的关系，并为有效的讨论创造有利的环境。
![arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d341e50772fb4978a760f816a937ef4cd89c186a.png)
arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日
LLM 生成的推理步骤可能不完整，因为它们模仿了预训练数据中日常交流中常见的逻辑跳跃：底层原理经常是隐含的（未说明的）。为了应对这一挑战，我们引入了 R ATIONALYST，这是一个基于对从未标记数据中提取的大量原理注释进行预训练的推理过程监督模型。我们从网络规模的未标记数据集（Pile）和推理数据集组合中提取了 79k 个原理，几乎无需人工干预。这种网络规模的推理预训练使 R ATIONALYST 能够在各种推理任务中一致地概括，包括数学、常识、科学和逻辑推理。经过 LLaMa-3-8B 微调后，R ATIONALYST 在 7 个代表性推理基准上将推理准确率平均提高了 3.9%。与 GPT-4 等明显更大的验证器以及在匹配训练集上进行微调的类似大小的模型相比，它还表现出了卓越的性能。1
如何准备 - 定量才能-Toprankers
实际上，2009年以来，Cat Online模式的发作在CAT准备过程方面产生了重大转变。这是因为，2009年是有多个猫论文要研究，分析和以我们的写作和准备过程为基础的第一年。在随后的几年中，随着猫窗的增加，每年的论文数量达到了30-40篇论文。CAT在2015年回到了两槽测试，因此总共只有两张测试纸。cat 2017也是这一旅程中的一个重要变化点 - 就像在线猫历史上第一次，实际的测试纸是为参加考试的学生发布的。，总的来说，总的来说，在了解我需要提供给读者的准备工作时，我对150多个测试论文的经验更为丰富。基于这个相当丰富的见解，我基于此版本的变化（注意：我的其他书籍中已经纳入了类似的变化，如何为CAT的言语能力和阅读理解做准备，如何为CAT准备数据解释以及如何为Cat的逻辑推理做准备）以及上几年的cat cat纸书。
人工智能
课程描述 有许多认知任务人们可以轻松且几乎无意识地完成，但事实证明在计算机上编程极其困难。人工智能是开发可以执行这些任务的计算机系统的问题。我们将重点关注人工智能的五个核心部分：问题解决（和搜索方法）、逻辑推理、不确定性推理、使用神经网络和强化学习进行学习、通过模仿自然进行学习。最后，我们还将花一些时间讨论计算机视觉和自然语言理解/处理中的一些主要挑战。对于上述每个部分，我们将研究它们如何改善智能代理的行为。我们将研究与每个部分相关的技能集以及可以为我们的代理设计的方法，以展示或至少模仿这些技能。本课程的主要内容是构建一个智能代理，随着我们完成上述每个部分，逐渐为该代理赋予越来越多的工具。课程还将讨论一些与人工智能相关的哲学问题，例如麦卡锡和海斯的框架问题，身心问题，塞尔的“中文房间”思想实验，图灵测试......
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
innodoct/20
摘要，如今，大学的大多数学生都来自So-So-sed Generation从小就使用了这些学生，例如互联网，手机，平板电脑和笔记本电脑，开发了某些技能。但是，这些学生中的绝大多数都有一些缺陷，例如对数学知识，动机的稀缺水平，集中度或逻辑推理的水平稀缺（他们想迅速理解一切）。必须改善这些特征是教师艰苦的工作。考虑了这些数字技能并减轻某些学生观察到的缺陷。本文介绍了在业务统计课程中使用新方法学技术的影响的分析。这项工作着重于通过使用新的数字工具（例如视频失误，屏幕截图和翻转教室）结合神经教育技术来增加学生动机的问题。我们的假设是通过增加动力来减轻学生的缺陷。对一组学生进行了多个线性回归模型。经验结果通常表明，女性利用这种方法比男性更好。此外，如果在传统班级中实施了其他方法论工具，则具有“良好”表现的学生达到更好的产出（更高的最终分数和更深入的知识）。虽然“坏”学生没有改善。
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
狼人游戏代理人通过生成AI结合玩家之间的逻辑信息
近年来，基于GPT的AI模型已迅速发展。这些模型能够生成文本，在不同语言之间翻译和以高度准确地回答问题。但是，输出背后的过程仍然是黑匣子，因此很难确定影响其响应的数据。这些AI模型并不总是会产生策略输出，并且以产生不正确的信息（称为幻觉）而闻名，其原因很难确定。此外，尽管采取了各种改进，例如诸如链条的方法，他们仍然在解决需要逐步推理的复杂问题方面面临挑战。不能保证这些模型可以从头开始独立执行逻辑推理，从而引起对其影响的可靠性和准确性的疑问。为了解决这些问题，本研究提出将明确的逻辑结构纳入AI的文本生成过程。作为一个验证实验，是一种基于文本的代理，能够玩狼人游戏，需要演绎推理，是使用GPT-4开发的。通过比较与外部显式逻辑结构和缺乏这种结构的基线的模型进行比较，提出的方法在主观评估中表现出了出色的结构能力，这表明将逻辑框架添加到常规AI模型中的有效性。
引领人工智能时代
短短几十年间，数字技术将一个没有个人电脑和互联网、仅依赖固定电话的世界变成了一个由算法和数据支撑全球经济以及我们生活、工作和娱乐方式的世界。但即便如此巨大的转变也可能只是人工智能时代的热身，而人工智能时代正以惊人的速度展开。人工智能最近的快速发展带来了具有逻辑推理等新兴能力的模型，这些突破远远超出了人们的预期，也让该领域许多最具影响力的先驱者感到惊讶。现在，模型正在推动人工智能向前发展，这些模型有助于创建人工智能的两个重要要素：数据和处理能力。通过帮助生成数据集和设计增强型处理器，人工智能正在使更强大的人工智能模型的训练成为可能，就像一个飞轮螺旋式上升一样。即使在未来人工智能发展的最保守的合理情景中，包括没有像发现通用人工智能（数字思维在所有领域与人类智慧相媲美，这是领先人工智能实验室的既定目标）这样的进一步突破，最近的进展已经为深刻的规模和速度的转变奠定了基础。
ExAIS：可执行的人工智能语义
神经网络可以看作是一种新的编程范式，即不再通过程序员头脑中（通常是非正式的）逻辑推理来构建越来越复杂的程序，而是通过使用大数据优化通用神经网络模型来构建复杂的“人工智能”系统。在这个新范式中，TensorFlow 和 PyTorch 等人工智能框架起着关键作用，与传统程序的编译器一样重要。众所周知，编程语言（如 C）缺乏适当的语义，即编译器的正确性规范，导致了许多有问题的程序行为和安全问题。虽然由于编程语言的高度复杂性及其快速发展，通常很难为编译器制定正确性规范，但这次我们有独特的机会为神经网络（具有一组有限的功能，并且大多数具有稳定的语义）做到这一点。在这项工作中，我们报告了我们在提供 TensorFlow 等神经网络框架的正确性规范方面的努力。我们在逻辑编程语言 Prolog 中指定了几乎所有 TensorFlow 层的语义。我们通过两个应用程序展示了语义的实用性。一个是 TensorFlow 的模糊测试引擎，它具有强大的 oracle 和生成有效神经网络的系统方法。另一种是模型验证方法，可为 TensorFlow 模型提供一致的错误报告。