XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2024b
关于信息检索的大型语言模型的第一届研讨会报告（LLM4EVAL 2024），SIGIR 2024
在信息检索（ir）中，除其他应用外，LLMs被积极探索，以进行定时查询文件相关性，包括排名和标签生成[Rahmani等。，2024a; Craswell等。，2024]。后者可用于培训和评估其他功能不力但更有效的排名者。llms用于行业中的相关性标签[Thomas等。，2023]。评估方法将更广泛的LLM和提示应用于标签问题，可能会解决更广泛的质量问题。是在这些观察结果的推动下，我们认为在LLMS背景下的评估策略研讨会会质疑IR和NLP是否真正面临评估策略的范式转变。因此，我们组织了这个研讨会，以通过信息检索镜头对基于LLM的评估提供新的视角。研讨会还提供了一个机会，以反思学术界和行业中基于LLM的评估的好处和挑战。最后，我们鼓励有关进一步评估主题和模型的提交和讨论，而现有文献很少，例如推荐系统，学习排名和扩散模型。本文是我们自己的llm4eval的事件报告[Rahmani等。，2024b]事件，这是与Sigir 2024结合举行的信息检索评估大语模型的第一个用于评估（LLM4EVAL 2024）的研讨会。研讨会举行了一个海报会议，并带有公认的论文和小组讨论。我们报告了如何组织研讨会（第2节），提供有关研讨会（第3节）发生的情况的描述性说明，并报告我们从LLMJudge挑战中学到的东西（第4节）。
英国的蓝色碳库存：
该报告由WWF，野生动植物信托和RSPB委托，以评估当前蓝色碳汇的程度，规模，分布和潜力，即爱尔兰海和威尔士海岸地区，该地区在威尔士，北爱尔兰，北爱尔兰和英国海岸的部分地区都有海岸线，并在Solway Fireth结束了。本报告构成了英国蓝色碳库存的一部分，以及重点关注英国北海（Burrows等，2021），英国频道和西方近距离地区（Burrows等，2024a）和苏格兰（Burrows等，2024b）。与其他报告一样，主要目的是评估栖息地的当前程度和分布，重点是被确定为蓝色碳栖息地的人居。进一步的目的是通过（1）估计目前存储在蓝色碳栖息地中的碳数量来评估该地区的蓝色碳潜力，（2）建立平均净固相速率（在G C M 2 /yr中），（3）估计每个蓝色碳的序列（在G c /yr）的潜在净序列（4）估计较蓝色的碳纤维序列（4）估计的（4）估计的（4）IRSER（4）IRSOIR（4）IRSOIR（4）IRSOIR（4）IRSOIR（4）保护区（MPA）和（5）进一步开发了该分析的方法和方法，这些方法和方法可用于将来的研究。这一系列报告的重点是有机碳（OC）作为颗粒物材料而不是无机碳（IC）的储存和积累，鉴于CO 2通过IC作为壳材料的生产可能净产生了CO 2。
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性
适应性的概念注释
NGF可以为全球合作努力做出贡献，以扩大气候适应，以促进货币稳定和金融稳定并增强经济和财务弹性。The technical discussions and areas for consideration outlined in this note draw on past NGFS work on environmental risk analysis by financial institutions (2020a), scaling up green finance (2022), climate scenarios for central banks and supervisors (2023a), acute physical risks and their impact on monetary policy (2024a), transition plans (2024b), and climate- related disclosure (2024c).在2023年，NGF发布了在新兴市场和发展中经济体（2023b）中规模融合融资，以减轻气候缓解和适应，该建议提供了旨在解决EMDES中混合融资的关键障碍的建议。到目前为止，NGF的工作一直集中在缓解气候变化上。在本出版物中，人们承认，随着气候变化引起的物理风险事件变得越来越普遍，气候适应的相关性和重要性变得越来越清楚，即使采取了减少温室气体排放的行动。全世界的国家已经在气候变化的急剧和慢性影响中遭受负面的经济和财务影响。这使得需要更好地适应气候变化比以往任何时候都更加紧迫。认识到这一点，NGFS已着手在此出版物上构建并考虑在适应性问题上进行进一步的工作，在此可能会增加价值并提供补充观点。此概念说明是NGFS对此主题的第一贡献。
人工智能对教育和职业的影响
口头对话（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。ChatGPT 的用户群实现了前所未有的增长，推出后 2 个月内就达到 1 亿活跃用户（Reuters，2023 年）。AI 的早期采用者对 AI 颠覆软件开发等众多行业的潜力持积极看法（Haque 等人，2022 年），批评或担忧很少。此外，已经进行了实证研究，以评估将生成式 AI 工具（如 ChatGPT）集成到教育中的潜在优势（Wardat 等人，2023 年；Noy 和 Zhang，2023 年）。Wardat 等人（2023 年）进行了定性研究，发现学生认为 ChatGPT 通过更全面地传递抽象概念在数学学习中具有优势，并且它可以像教育者一样支持理解。然而，人们所表达的担忧主要与教育环境有关，例如学生使用人工智能来撰写论文和准备作业，以及普遍存在的抄袭行为（Steponenaite 和 Barakat，2023 年）。尽管存在这些担忧，但人工智能在教育领域的潜力仍然巨大，涵盖个性化学习体验、强化教学以及针对学生和教育工作者的新教育方法等领域（Kasneci 等人，2023 年；Rahman 和 Watanobe，2023 年）。人工智能是一个大趋势（Haluza 和 Jungwirth，2023 年），有可能颠覆传统做法（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。迄今为止，研究已经深入了解了教育工作者和家长对人工智能影响的看法，总体而言是积极的，但也表达了平衡使用和进一步教育的需要（Otermans 等人，2024b）。然而，有关学生及其看法的研究却很少。
英国的蓝色碳库存：
该报告由世界自然基金会，野生动植物信托和RSPB委托，以评估英国独家经济区（EEZ），英国大陆架（包括洛克（Rockall））和曼斯海（包括'UK seas''）的目前蓝色碳汇的程度，规模，分布和潜力。本报告总结了英国蓝色碳评估的四个区域报告：（1）英国北海地区（Burrows等，2021年），（2）英国通道和西方途径地区（Burrows等，2024a），（3）（3）爱尔兰海和威尔士海岸地区，其中包括爱尔兰北部和北部爱尔兰，英国和威尔士和威尔士的沿海地区（4）。苏格兰地区（Burrows等，2024c）。本合成报告的目的是总结一系列报告，以提供（1）有关蓝色碳栖息地的当前程度和分布的信息，包括海底沉积物和沿海植被栖息地，（2）估计当前在四个评估区域中存储的碳数量的估计，（3）平均净序列效率（3）序列序列效率（3）4 YR（g c /y M M 2 /YR）（GC /YR）（YR）（YR）（YR）（YR），（3）蓝色碳栖息地的MT C/YR）及其对区域及其指定保护区域之间差异的贡献。本报告还旨在比较地区之间的相似性和差异，包括现有海洋保护区内的蓝色碳数量。这一系列报告的重点是有机碳（OC）作为颗粒物材料而不是无机碳（IC）的储存和积累，鉴于CO 2通过IC作为壳材料的生产可能净产生了CO 2。
通过碳足迹催化可持续燃料和衍生物的催化产生的编辑
抗击气候变化的紧迫性需要向可持续能源系统过渡，而先进的催化过程起着至关重要的作用（Blay-Roger等人。）。但是，这种过渡面临着重大挑战，包括对化石燃料的根深蒂固的依赖以及克服技术，经济和基础设施障碍的需要（Blay-Roger等，2024b）。最重要的挑战之一是对化石燃料的根深蒂固的依赖，它们深深地嵌入了我们的工业和经济体系中，在我们的工业和经济体系中，将生物量和CO等可再生资源转移到了诸如生物量和CO 2之类的可再生资源中，需要克服明显的技术，经济和基础结构障碍（Nawaz等，20223年）。从技术上讲，在轻度条件下运行的有效和选择性催化剂对于最大化产品产量和最大程度地减少废物至关重要，同时还可以解决催化剂的稳定性和对失活的耐药性（Fanhui等，2022）。在经济上，需要大量的初始投资和全面的生命周期评估，以确保新的催化过程的生存能力（Blay-Roger等，2024a）。从逻辑上讲，将这些过程集成到现有的工业框架中需要战略规划和政策支持。基础结构，过渡涉及对能网和供应链的显着变化，需要可靠的可再生原料和有效的转换方法。跨学科合作对于解决这些复杂挑战至关重要。催化是化学工业的核心，它正在发展，以通过将可再生资源转换为有价值的产品来满足可持续性原则。研究主题“通过碳足迹催化可持续燃料和衍生物”强调了催化技术的进步，这些技术减少了碳排放并增强了环境可持续性。本研究主题解决了提高催化效率和选择性的关键挑战和策略，从而有助于可持续且经济上可行的过程。它强调了高级材料科学和化学工程在培养中的重要性
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。
![arxiv：2403.00833v1 [CS.AI] 2024年2月28日](/simg/3\32a6d89d770124b5904ef1a2c3da7802f0999e78.webp)
arxiv：2403.00833v1 [CS.AI] 2024年2月28日
人工智能（AI）在1956年的达特茅斯会议上被罚款，因为它可以从其环境中收集信息并在其中采取有效的行动。Minsky在MIT的小组在1970年开发了一个机器人系统，称为“复制演示”，观察到了“阻止世界”场景，并成功地重建了观察到的Polyhe-dral块结构（Winston，1972）。由观察，计划和操纵模块组成的系统表明，这些子问题中的每一个都是高度挑战性的，需要进一步研究。因此，AI领域碎片分为专门的子场。尽管这些子领域在依赖方面取得了重大进展，但这种过度还原主义模糊了AI研究的总体目标。要超越当前状态朝着更复杂的AI迈进，我们强调了拥抱Aris-Totle的整体哲学的重要性，这强调了综合量超过其各个部分的总和。大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新进展在识别开放世界上下文中识别语言和图像的潜力很大（OpenAI，2023年）。为止，LLM的先进语义处理已被用来将人类的指导分解为机器人的高级任务（Wake等人，2023c，d）。但是，即使对于GPT-4V（ISION），这些现有的多模式基础模型仍然面临着需要采取行动预测的细粒度操作方面的挑战。此外，因此，提出了一种新的体现的代理基础模型（Durante等人，2024b），它可以使语言水平，视觉认知，文本记忆，直觉推理，并可以预测具有适应性的体现动作。这是第一项通过从机器人技术，游戏和医疗保健任务中收集的全体数据来验证开发通用AI代理的基础模型的第一项研究。一种体现的代理被概念化为一种与人类通信并通过其感知能力与环境交互的媒介系统，采用与人类意图保持一致的行动。这就是为什么我们将大型体现基础模型的进步作为对代理AI的重要贡献的原因，使系统能够从各种域信息，动作，自然语言指令和多模式环境中解析和推断人的意图。
面向整体智能的代理 AI
人工智能 (AI) 在 1956 年达特茅斯会议上被历史性地定义为能够从周围环境收集信息并在其中采取有效行动的人工生命形式。1970 年，麻省理工学院的明斯基团队开发了一套机器人系统，称为“Copy Demo”，它可以观察“积木世界”场景并成功重建观察到的多面体块结构（Winston，1972 年）。该系统由观察、规划和操作模块组成，表明每个子问题都极具挑战性，需要进一步研究。因此，人工智能领域分裂成几个专门的子领域。虽然这些子领域已经独立取得了重大进展，但这种过度简化主义模糊了人工智能研究的总体目标。为了超越现状，迈向更为复杂的 AI，我们强调接受亚里士多德整体哲学的重要性，该哲学强调各部分之间的整合要大于各部分之和。大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的最新进展已显示出在开放世界环境中识别语言和图像的巨大潜力（OpenAI，2023 年）。例如，LLM 的高级语义处理已被用于将人类指令分解为机器人的高级任务（Wake 等人，2023c、d）。然而，这些现有的多模态基础模型，即使对于 GPT-4V(ision)，在实现需要动作预测的细粒度操作方面仍然面临挑战。因此，提出了一种新的具身代理基础模型（Durante 等人，2024b），该模型集成了语言能力、视觉认知、上下文记忆和直觉推理，并能自适应地预测具身动作。这是第一项使用从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的具身数据预训练基础模型以开发通用 AI 代理的研究。具身代理被概念化为一个交互式系统，它通过其感知能力与人类交流并与环境交互，采取符合人类意图的动作。这就是为什么我们认为大型具身基础模型的进步是对代理 AI 的重大贡献，使系统能够从各种领域信息、动作、自然语言指令和多模态上下文中解析和推断人类意图。此外，