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m , nil。帮助屠杀 i、I lliua、a I、ii、luilllc 的人正在为 I K-Mon 河的流亡做准备。现在,罗马人占据了瓦达和里加之间的西岸,昨天,罗马人在那里占领了一个桥头堡,今天,另一个桥头堡被占领了。这是 ltlu.il 的一个很好的地方。如果这些成功能够得到解决,那么通过强行渡过河,大多数会导致里加镇的疏散,因为该镇已经受到英国元帅冯·伊利诺伊·巴林的威胁。从弗莱德尔希施塔德尔 (Frledrlchstadl) 向南到伊里佩 (I'ripei) ,意大利和爱尔兰人进行了一系列的战斗。当意大利人 l,y u ni, i ,,tt.u-i- c iilnnn 维提乌 (Vlltiu) 河和 i, onu 攻击所有其他点时,他们的追击受到了沉重的打击!-- , Ill, i ale lleilli; pless, ,lt liill'k,
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一,该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值,但我认为,出于熟悉的哲学原因,他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”(特别是机械可解释性),旨在揭示模型的内部激活和权重,以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到,当涉及到智能和理解时,流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件,但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此,结论是温和的,但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后,我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症(ASD)的数字生物标记物具有挑战性,因为自闭症的表现形式多种多样,并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图,俗称EEG,是一种电生理监测方法,已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始,一直持续到36个月大,共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同,我们的方法将EEG视为图像,使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始,就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明,使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。
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。
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