XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArchitectures
将生成模型整合到认知体系结构中，以改善计算社会文化表示
摘要认知架构和生成模型的整合对两个系统内的社会文化表示意味着什么？除了集成之外，我们认为这个问题对于理解这两种类型的计算系统之间的整合的潜在更广泛影响至关重要。生成模型尽管对世界和各种环境的不完善，但仍可以作为一般世界知识有用，并仔细地确定了其中提供的社会文化代表，包括代表的社会文化系统，或者，正如我们外面的人类类型一样。因此，这种整合提供了开发从生理/生物时间尺度到社会时间范围代表的认知模型的机会，并且更准确地代表了正在进行的社会文化系统和结构对行为的影响。此外，集成这些系统应被证明对AUDIT有用，并在更现实的COG固定用途和条件下测试许多生成模型。也就是说，我们可以问到什么意味着人们可能会使用知识从知识中使用知识来实现自己的行为和行为。我们进一步讨论了这些观点，并使用持续和潜在的工作（主要）（主要）ACT-R Cog-nitive Architecture着眼于这些观点。我们还讨论了使用发电模型作为集成系统的问题。
融合思维与机器：探究认知架构与生成模型的融合以实现一般具身智能
认知架构与生成模型是实现一般具身智能的两种截然不同的方法，本文探讨两者的初衷、实现方式和优缺点，旨在将其融合为一般具身智能，以发挥其优势，补足其弱点。首先，通过分析两者不同的应用场景和进一步研发的难点，探索两者之间的潜在协同作用和可能的整合策略。然后，通过结合认知架构（模拟类人认知过程）和生成模型（擅长根据学习模式生成新内容）的优势，实现创建具有增强整体能力的具身智能的目标。最后，本文结合示例，提出了一个综合框架，展示了如何集成认知架构、生成模型和其他人工智能方法以实现一般具身智能。
结合思维和机器：研究一般体现智能的认知体系结构和生成模型的融合
认知体系结构和生成模型是开发一般体现智力的两种截然不同的方法。本文研究了他们的最初动机，实力方式以及互补的优势和弱点，以及将它们融合到一般体现的意义上的目标，以利用优势和补充的弱点。首先，通过分析其不同的应用程序和进一步的研究和发展中的困难，它们之间的潜在协同和可能的整合策略得到了探索。然后，通过结合认知体系结构的优势，这些认知体系结构对人类样的认知过程和生成模型进行了建模，这些模型在基于学习模式的新内容生成新颖的内容方面表现出色，它实现了创建具有增强整体帽质体的体现药物的目标。最后，一个综合框架，展示了认知体系结构，生成模型和其他AI方法的整合，以实现一般体现的智能，并伴随着一个说明性的例子。
深度学习的各种预训练的图像分类模型的探索性体系结构分析
摘要 - 图像分类是针对各个部门的深度学习领域（DL）领域的重要应用之一。可用于执行图像分类的不同类型的神经网络体系结构，每种神经网络体系结构都会产生不同的精度。数据集和所使用的功能是影响模型的结果。研究界至少针对特定领域的广义模型致力于广义模型。使用知识信息管理方法确定了对各种深度学习模型的当代调查，以进一步提供最佳的体系结构以及对广义深度学习模型，以将图像缩小到特定于部门的特定于部门。该研究系统地介绍了用于每个深度学习模型的不同类型的体系结构，其变体，层和参数。详细介绍了体系结构类型的特定应用程序和局限性。它可以帮助研究人员为特定部门选择适当的深度学习体系结构。关键字 - 图像分类，深度学习，神经网络
人工智能竞赛：为什么当前基于神经网络的架构无法为通用人工智能奠定良好基础
通用人工智能是指，某一天，人工智能 (AI) 的发展将产生一个假想的智能体，它将远远超越人类最聪明、最有天赋的头脑。这个想法自人工智能早期发展以来就一直存在。从那时起，关于这种人工智能如何对待人类的情景就成为了许多虚构和研究作品的主题。本文分析了人工智能发展的现状，以及当前的人工智能竞赛如何随着令人印象深刻的新人工智能方法（可以欺骗人类，在我们仅仅十年前认为人工智能不可能解决的任务上超越人类，并颠覆就业市场）的快速发布引发了人们对通用人工智能 (AGI) 可能比我们想象的更快到来的担忧。特别是，我们专注于现代人工智能的 3 个特定家族，以发展这样一种观点：深度神经网络是目前几乎所有人工智能方法的支柱，但由于其存在许多局限性，它不适合任何 AGI 的出现，因此，最近人工智能竞赛带来的任何威胁都不在于 AGI，而在于我们当前模型和算法的局限性、用途和缺乏监管。
探索变异自动编码器架构，...
摘要：音乐和艺术的生成AI模型越来越复杂且难以理解。Exable AI（XAI）的领域旨在使人们更容易理解神经网络等复杂而不透明的AI模型。使生成AI模型更易于理解的一种方法是将少数具有语义上有意义的属性施加在一般的AI模型上。本文对影响的影响进行了系统的检查，即变异自动编码器模型的不同组合（MeasureVae和Eversarialvae），AI模型中潜在空间的配置（4至256个潜在维度）（从4到256个潜在维度），以及训练数据集（训练数据集（训练数据集）（爱尔兰民间，土耳其民间，经典和流行音乐）在2或4含义上有着2或4含义于音乐上的音乐表演，这是有意义的。迄今为止，在此类级别的细节级别上没有进行此类模型的系统比较。我们的发现表明，与对抗性属性具有更好的音乐属性独立性相比，Measurevae具有更好的重建性能。的结果表明，Measurevae能够通过相互可靠的音乐控制层面来创造音乐流派的音乐，并以低复杂性音乐（例如流行音乐）的表现最好。我们建议32或64个潜在的维度空间对于使用Measurevae跨流派产生音乐时的4个正则化尺寸是最佳的。我们的最终是对音乐的最新生成AI模型的配置的第一个详细比较，可用于帮助选择和配置AI模型，音乐功能和数据集，以实现更易于理解的音乐。
RapidChiplet：用于快速探索 Chiplet 架构设计空间的工具链
提高处理器和加速器的性能成本比以往更具挑战性，这导致摩尔定律的减速 [22]。减速的原因在于过渡到更先进的技术节点时设计和制造成本呈指数级增长 [19]，同时由于 I/O 驱动器、模拟电路以及最近的静态随机存取存储器 (SRAM) 的扩展限制，这种过渡的收益不断递减。2.5D 集成是解决这些挑战的一个有前途的解决方案，其中将多个称为小芯片的硅片集成到同一封装中。单个小芯片设计可用于多种产品，这降低了每个芯片的设计成本。此外，由于 2.5D 集成允许将采用不同技术构建的异构小芯片集成到同一封装中，因此只有能够充分利用技术扩展的组件才会采用先进且昂贵的技术节点制造。已经达到扩展极限的组件则采用成熟的低成本技术制造。由于其经济效益，2.5D 集成已应用于行业领先公司的产品中，例如 NVIDIA 的 P100 GPU [ 17 ]（仅适用于高带宽内存 (HBM)）和 AMD 的 EPYC 和 Ryzen CPU [23]。2.5D 堆叠芯片的设计空间巨大。人们可以在不同的封装选项[18、21、27、29]、芯片数量和尺寸[9]、芯片放置位置[13]、芯片到芯片 (D2D) 链路实现[7、24]和协议[1、3]、芯片间互连 (ICI) 拓扑[4、14、16、25、26]以及其他许多因素之间进行选择。此外，还有许多不同的相关指标，例如芯片的面积要求、功耗、热性能和制造成本，或 ICI 的延迟和吞吐量。
RapidChiplet：用于快速设计空间探索chiplet体系结构的工具链
提高处理器和加速器的每成本绩效比以往任何时候都变得更具挑战性，导致摩尔定律的减慢[22]。这种慢速下降的原因是过渡到更先进的技术节点[19]时的设计和制造成本，以及由于IO驱动器，模拟电路的缩放限制以及最近的静态随机访问记忆（SRAM）而导致此过渡的重新转换。针对这些挑战的有前途的解决方案是2.5D集成，其中多个称为chiplets的硅死模被整合到同一软件包中。可以将单个芯片设计重复使用以降低每芯片的设计成本的事实。此外，由于2.5D集成允许将不同技术内置的异质芯片集成到同一包装中，因此只有可以充分利用技术扩展的组件才能以高级和昂贵的技术节点制造。达到缩放限制的组件是成熟的低成本技术制造的。由于其经济利益，2.5D整合将其进入行业领先的公司的产品，例如NVIDIA的P100 GPU [17]（仅用于高频带宽度内存（HBM））和AMD的EPYC和Ryzen CPU [23]。2.5D堆叠芯片的设计空间很大。One can decide between different packaging options [ 18 , 21 , 27 , 29 ], chiplet counts and sizes [ 9 ], chiplet placements [ 13 ], die-to-die (D2D) link imple- mentations [ 7 , 24 ] and protocols [ 1 , 3 ], inter-chiplet interconnect (ICI) topologies [ 4 , 14 , 16 , 25 , 26 ], and many more factors.更重要的是，有许多感兴趣的指标，例如面积要求，功耗，热能性能以及芯片的制造成本，或ICI的潜伏期和吞吐量。
机器学习的加速器体系结构
Joel Emer，Vivienne Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang，Isca 2019 2019年深神经网络的教程有效处理，Vivienne Sze，Yu-Hsin Sze，Yu-Hsin Chen，Tien-Ju Yang Yang，Joel Emer，Joel Emer，Morgan，Morke emer，Morke and Morke and Claypool出版商，2020 Yakun sophia sophia shao shao shao shao shao shao shao shao shao，ucia shao，ucy ucia ucy ucy ucy u e eeee， 2020 CS231N卷积神经网络视觉识别，斯坦福大学，2020年
未来航空电子架构的新挑战。
航空电子系统在飞机成本中所占的比例越来越大：民用飞机占 35% 至 40%，军用飞机占 50% 以上。这些系统负责各种应用，例如导航、制导、稳定性、燃料管理、空中/地面通信、乘客娱乐等。它们的复杂性不断增加（需要集成的功能越来越多，飞机成为真正的信息系统）。与此同时，通信和信息管理技术也在不断发展，新的航空电子解决方案也不断涌现。现代民用（B787、A350）和军用（阵风、鹰狮、A400M 等）航空电子系统的实施飞机倾向于依赖 IMA（集成模块化航空电子）架构，而不是更经典的联合架构。在联合架构中，每个系统都有私有的航空电子资源，而在 IMA 架构中，航空电子资源可以由多个系统共享。通常的航空电子资源类型