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深入加固学习的邀请
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
XAI-Lyricist：利用韵律解释提高 AI 生成歌词的可唱性
解释歌词的可唱性是语言模型 (LM) 在歌词生成中一项重要但缺失的能力。这项能力使作曲家能够快速评估 LM 生成的歌词是否可以与旋律和谐地唱出来，并帮助歌手在练习过程中将歌词与旋律对齐。本文提出了 XAI-Lyricist，利用音乐韵律指导 LM 生成可唱的歌词并提供人类可理解的可唱性解释。我们使用 Transformer 模型在音乐韵律约束下生成歌词，并提供歌词韵律模式的演示作为可唱性解释。XAI-Lyricist 通过计算指标（困惑度、韵律-BLEU）和以人为本的研究（人类评分、平均唱歌时间和尝试次数）进行评估。实验结果表明，音乐韵律可以显著提高 LM 生成的歌词的可唱性。一项针对 14 名歌手的对照研究也证实了所提供的解释有助于他们比阅读纯文本歌词更快地理解歌词的可唱性。
Facebook AI 的 WMT21 新闻翻译任务提交
我们描述了 Facebook 向 WMT2021 新闻翻译共享任务提交的多语言模型。我们参与了 14 个语言方向：英语与捷克语、德语、豪萨语、冰岛语、日语、俄语和中文之间的互译。为了开发涵盖所有这些方向的系统，我们专注于多语言模型。我们利用来自所有可用来源的数据——WMT、大规模数据挖掘和域内反向翻译——来创建高质量的双语和多语言基线。随后，我们研究了扩展多语言模型大小的策略，使得一个系统具有足够的容量来高质量地表示所有八种语言。我们的最终提交是密集和稀疏混合专家多语言翻译模型的集合，然后对域内新闻数据进行微调和嘈杂通道重新排名。与去年的获奖作品相比，我们的多语言系统在所有语言方向上的翻译质量都有所提高，平均提高了 2.0 BLEU。在 WMT2021 任务中，我们的系统在基于自动评估的 10 个方向上排名第一。
ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。
冠军 Charyn 在 SUMBE 首次亮相
作者：凯蒂·佩特鲁尼亚克 当冠军中距离赛马 Charyn (爱尔兰) 加入 Nurlan Bizakov's Sumbe 的 2025 年种马阵容时，他成为第五位将这匹年轻种马带回家乡的一级赛冠军，之前三匹是 2021 年的 Golden Horde (爱尔兰) 以及 2024 年的 Mishriff (爱尔兰)、Belbek (英国) 和 Angel Bleu (法国)。然而，Sumbe 的 Mathieu Le Forestier 自信地说，这匹才华横溢的马不仅仅是不断壮大的种马名单中的最新成员。“从整体上看，它不仅是另一位进入种马场的一级赛冠军，而且还是一件非常非常特别的事情，”他说。事实上，Charyn 是 2025 年欧洲最昂贵的新种马，仅次于 Coolmore 的 City Of Troy (Justify)，在他的首个赛季售价为 35,000 英镑。与此同时，他的父亲 Dark Angel (Ire) 刚刚当选为 2024 年英国和爱尔兰冠军种马，这在一定程度上要归功于他的领先收入马 Charyn 的成功，Charyn 去年在获得冠军荣誉的道路上获得了三项一级赛冠军。
只有殖民地（ROHS）-MCAM
Date: 05 March 2024 (1) version 2.0 products: the half-products of Mitsubishi Chemical Advanced Materials mentioned below: Acetron ® GP Pom-C Natural, Black, and Colors Acetron ® Pom-H Natural and Black Acetron ® MD Pom-C Altron TM 1000 PC natural Altron TM GF20 PC Altron Tm PPO Natural and Black C ELS POM-C ERTACETAL ® C天然，黑色（90）和蓝色50ERTACETAL®HPOM-H天然和黑色Ertacetal®H-TF POM-HERTALON®4.6PA46ERTALON®6PLA PA6天然和黑色Ertalon®66gf30 papa66ertalon®66sa pa pa papa66 sa pa pa pa pa pa pa pa pa pa pa pa pa papa66 pa papa6 papa6 papa6 pa pa lfx lfx lfx lfx lfx Pet-P natural and black ErTalyte ® TX PET-P FLEXTRON TM GF PPO FLEXTRON TP NYLATRON ® 66 SA FR PA66 NYLATRON ® 66 SA FST PA66 NYLATRON ® 101 PA66 NATURAL AND BLACK NYLATRON ® 103 PA66 NYLATRON ® 105 P666 ® 703XL PA6 NYLATRON ® GF30 PA66 NYLATRON ® GS PA66 NYLATRON ® GS-HS PA66 NYLATRON ® GSM BLUE PA6 NYLATRON ® GSM GR PA6 NYLATRON ® GSM PA6 Standard and Black NYLATRON ® GSM P PA6 NYLATRON ® LIG PA6 NYLATRON ® PA6 Nylatron ® MC901 H.S.uhmw-pitivar®HPVuhmw-pi® Nylatron ® Nylatron ® ® PA6 ® ® Nylatron Burnguard UHMW-PE TIVE 88 UHMW-PE ® 88-2 ® TIVE ® 1000 Antistatic AUSTL UHMW-PE TIV ® 1000 ESs 1000 ESPE ® ® 1000 UHMW-PE Natural and Clouds TIVAR UHMW-PE TIVER ® Cemetery uhmw-petiver®UHMW-PETive®cleanstat uhmw-petiver®颜色（UVB13154，UVB0525，UVB21163）
MapGuide：一种从大脑活动重建连续语言的简单而有效的方法
从大脑活动中解码连续语言是一个强大而有前途的研究领域。它对于帮助有言语障碍的人通过脑信号进行交流尤为重要。该领域解决了将脑信号映射到文本的复杂任务。之前的最佳尝试以间接的方式逆向工程了这个过程：它首先学习从文本中编码大脑活动，然后通过与预测的大脑反应对齐来指导文本生成。相比之下，我们提出了一种简单而有效的方法，通过直接将文本与从大脑活动映射的预测文本嵌入进行比较来指导文本重建。综合实验表明，我们的方法明显优于目前最先进的模型，BLEU 和 METEOR 分数平均提高了 77% 和 54%。我们通过详细的消融研究和案例分析进一步验证了所提出的模块，并强调了一个关键的相关性：我们将大脑活动映射到文本嵌入越精确，文本重建结果就越好。这种洞察力可以简化从大脑活动重建语言的任务以供未来工作，强调改进大脑到文本嵌入映射技术的重要性。
哪个更好？探索提示llm- ...
本文将DSBA提示提示大型语言模型作为可解释的指标共享任务，在其中将系统提交给两个曲目：小和大型摘要轨道。具有高级大语言模型（LLM），例如GPT-4，评估自然语言生成（NLG）的质量已变得越来越重要。传统的基于相似性的会议（例如BLEU和Rouge）已证明与人类评估不一致，并且不适合开放式的一代任务。为了结束这个问题，我们探讨了基于LLM的指标，尤其是杠杆开源LLM的潜在性能。在这项研究中，采用三种方法对广泛的提示和提示技术进行了系统的分析：提示策略，得分聚集和可显而易见。我们的研究着重于配置有效的及时模板，确定NLG质量得分的粒度以及评估中文示例对基于LLM的评估的影响。此外，将三种聚合策略进行比较，以鉴于汇总NLG质量得分的最可靠方法。为了检查解释性，我们制定了一种策略，该策略生成了分数的比例，并分析了开源LLMS产生的解释的特征。广泛的实验提供了有关开源LLM的评估功能的见解，并提出了有效的提示策略。1