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消费者虚拟现实的政治：当代虚拟现实的框架
引言 ................................................................................................................................................ 130 实验室用语的采用 ................................................................................................................ 132 共情机器的本质 ............................................................................................................................ 138 元宇宙与肉袋 ............................................................................................................................ 144 M EGA C ORP 与偷窥狂 ...................................................................................................................... 154 结论 ............................................................................................................................................. 159
rila：零的反思性和想象力的语言代理...
我们利用大型语言模型（LLM）进行零射击语义视听导航（SAVN）。现有的方法利用广泛的培训演示来巩固执行学习，但达到了相对较低的成功率和缺乏可普遍性。Auditary信号的间歇性质进一步构成了其他障碍，以减少目标信息。为了应对这一挑战，我们提出了Reflyception and I Maginative L Anguage A Gent（Rila）。通过采用多模式来处理SENSORY数据，我们指示基于LLM的规划师积极地展示环境。在探索过程中，我们的代理人对不准确的感知描述进行了适应性评估和驳回。此外，我们引入了辅助LLM的助手，以通过映射房间的布局并提供战略见解来增强全球环境综合。通过全面的实验和分析，我们表明我们的方法在没有环境和互补语义信息的培训演示的情况下优于相关的基线。
电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。
网络安全、隐私和人工智能
1 .参见 Alan Turing，《计算机器与智能》，59 M IND 236 433, 460 (1950)，http://www.jstor.org/stable/2251299?origin=JSTOR-pdf（考虑机器是否能够思考的问题）。2 .参见 Steven Harnad，《思维、机器与图灵：不可区分之不可区分》，9 J.OF L OGIC , L ANGUAGE , & INFO .425 (2000)，https://www.jstor.org/stable/40180236?seq=1（将图灵测试描述为对机器是否能够与人类做出不可区分行为的测试）。3 .参见 Max Tegmark，《人工智能的益处与风险》，《未来生命科学技术研究所》，https://futureoflife.org/background/benefits-risks-of-artificial-intelligence/（定义人工智能的一般概念和狭义概念）；另请参阅 N AT 。S CI 。& T ECH 。理事会，执行委员会。总统办公室，为人工智能的未来做准备 (2016)，第 6 页，https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/micr osites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf（提供人工智能概念的替代定义并提出定义人工智能的问题解决方案分类法）。
![arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日](/simg/3\3ee124e8a4ce176f01eef2caffa0c7e8d3d8640d.webp)
arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日
基于骨架的动作识别引起了很多研究的关注。最近，为了构建基于骨架的动作识别器，已经提出了各种作品。其中，有些作品使用大型模型架构作为其识别剂的骨干来提高骨架数据表示能力，而其他一些作品则预先培训其识别器对外部数据的认可，以丰富知识。在这项工作中，我们观察到在各种自然语言处理任务中已广泛使用的大型语言模型通常具有大型模型构成和丰富的隐性知识。以此为动机，我们提出了一个新型的LLM-AR框架，其中我们将其视为将L ange l Anguage M Odel视为一种ction r ecognizer。在我们的框架中，我们提出了一个语言的进程过程，将每个输入动作信号（即每个骨架序列）投射到其“句子格式”（即“ Action句子”）中。此外，我们还将框架与几种设计结合起来，以进一步促进这种语言投影过程。广泛的实验证明了我们提出的框架的功效。
2023-2026战略计划执行摘要
l痛苦是向每个孩子开放学习世界的关键。梅美洲人的手语和英语对于聋哑人，听力障碍和/或使用耳蜗植入物或其他辅助技术来建立识字，发展对世界的理解和知识的学生都是必不可少的。的战略增强和加深我们的学生知识包括早期语言发展和语言丰富的环境：手语，口语语言，语音阅读和其他语言/交流工具。LL学生能够在指导，培养和挑战时设定目标，不断发展和实现。o学生在拥有自我支持，摆姿势和解决问题并成为关键和创造力的思想家所需的知识和技能时就会蓬勃发展。e非常个人有优势和能力有助于改善其社区和世界。当支持他们的社区与学校合作时，我们的学生蓬勃发展。o我们的学生是通过了解多种观点和评估多样性来为21世纪做好准备的。
国防部指令 5025.13“国防部简明语言计划
DODP LAIN 语言计划 发起部门：绩效改进官办公室和行政管理主任 生效日期：2020 年 1 月 23 日 变更 2 生效日期：2024 年 2 月 9 日 可发布性：已获准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。重新发布和取消：国防部指令 5025.13，“国防部简明语言计划”，2013 年 4 月 11 日，经修订 取消：行政和管理主任备忘录，“公法 111-274《2010 年简明写作法案》 (该法案) 在国防部 (DoD) 的要求和初步实施”，2011 年 11 月 22 日 批准人：国防部首席管理官 Lisa W. Hershman 变更 2 批准人：绩效改进官兼行政和管理主任 Jennifer C. Walsh 目的：根据国防部指令 5105.53 和 2021 年 1 月 11 日国防部副部长备忘录中的授权，本次发布：
llara：增压机器人学习数据
视觉语言模型（VLM）最近被利用以生成机器人动作，形成视觉语言动作（VLA）模型。然而，直接适应验证的VLM来进行机器人控制仍然具有挑战性，尤其是当受到有限数量的机器人示范限制时。在这项工作中，我们介绍了llara：l arge l arguage and robotics a ssistant，该框架将机器人动作策略作为视觉文本对话制定，并通过视觉视觉视觉中的视觉音调调谐到计算机视觉中的成功激励到有效的VLA中，从而有效地将VLM转移到强大的VLA中。首先，我们提出了一条自动化管道，以生成来自外部行为克隆数据集的机器人的对话风格的指令调整数据，将机器人动作与图像像素辅助材料对齐。此外，我们通过定义六个辅助任务以自我监督的方式增强了此数据集，而无需任何其他操作注释。我们表明，使用有限数量的此类数据集进行的VLM FINETUNENET可以为机器人控制产生有意义的行动决策。通过跨模拟和现实世界的实验，我们证明了Llara在保留大语言模型的概括能力的同时，实现了状态的性能。代码，数据集和预处理的模型可在https://github.com/lostxine/llara上找到。
研究生手册 - 1 月 24 日更新
11.1 学术顾问 26 11.2 博士生指导委员会 26 11.3 学分要求 27 11.4 辅修科目 27 11.5 时间限制 28 11.6 外语要求 28 11.7 资格考试 28 11.7.4 CAEM 主题领域 29 11.7.5 考试结果 32 11.8 学习计划 32 11.9 综合考试 32 11.10 论文 34 11.11 论文格式 34 11.11 论文格式论文 34 11.12 宣布最终口头答辩 35 11.13 最后口头答辩考试 35 11.14 提交论文 35 11.15 土木工程或工程力学辅修 36 11.16 完成博士学位的步骤计划 36 11.17 附加信息 36 CAEM 研究生课程 - 土木工程和建筑工程以及力学 37
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。