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通过大语言模型指导预测学习
强化学习算法通常在没有密集，形状良好的奖励功能的情况下挣扎。本质上动机的利用方法通过奖励访问新颖状态或过渡的代理来解决这一限制，但是这些方法在大多数发现的新颖性与下游任务无关的大环境中提供了有限的好处。我们描述了一种使用文本语料库中背景知识来塑造探索的方法。此方法称为Ellm（e xploring at llm s）奖励代理，以实现由促使代理当前状态描述的语言模型所建议的目标。通过利用大规模的语言模型进行预处理，Ellm指导代理人朝着人类善意而有用的行为来实现，而无需在循环中进行人类。我们在手工游戏环境和管家机器人模拟器中评估ELLM，表明经过训练期间，经过ELLM训练的代理在训练过程中具有更好的覆盖范围，并且通常在一系列下游任务上匹配或提高性能。
对书面语言的大量定量分析...
关于人类语言的基本问题之一是所有语言是否同样复杂。在这里，我们从信息理论的角度解决了这个问题。我们通过训练6500多个不同文档的语言模型对书面语言进行了大规模的定量跨语言分析，如41个多语言文本集合所示，其中包括约35亿个单词或约90亿个字符，涵盖2069种不同语言的语言，这些语言被用作本地语言的90％以上的本地语言。我们从统计学上推断每个语言模型的熵作为我们称为平均预测复杂性的索引。我们比较了整个语料库的复杂性排名，并表明一种比一种语料库中另一种语言更复杂的语言在另一个语料库中也往往更为复杂。此外，我们表明说话者人口大小可以预测熵。我们认为，从信息理论的角度来看，这两种结果均构成反对等高复杂性假设的证据。
笑事情：使用扩散模型引入笑声生成 - 扩展摘要
该领域的性能[25]。但是，由于多个问题，当前基于框架的发电机与笑声挣扎。首先，笑声缺乏语音[10]中观察到的强大视听相关性，因此产生真实的音频驱动序列变得更加困难。sec-笑声，欢笑，参与各种肌肉和面部运动的复杂性和变异性，对主要用于语音设计的现有基于框架的发电机构成了挑战。最后，笑声的自发性和上下文依赖性使得很难准确地预先说话者面部移动的时间和强度。在本文中，我们提出了一个新颖的视频扩散模型，该模型利用视频扩散中的最新发展[8，22]来生成基于原始音频输入的真实和同步的笑动画。要解决有限的公共可用音频笑声公司的问题，我们提出了现有数据集的集合来进行培训和评估。我们采用了现有视频发电工程的指标，并设计了一种专门针对笑声生成的新颖指标，以评估我们的结果质量。
基于语言模型的大型框架，用于从非结构化数据中自动提取遗传相互作用
从已发表的文献中提取生物学相互作用有助于我们了解复杂的生物系统，加速研究并支持药物或治疗开发中的决策。尽管努力使用文本挖掘工具和机器学习管道自动提取生物关系，但手动策划仍是黄金标准。然而，与生物学关系有关的文献迅速增加在其手动策展和精致中构成了挑战。这些挑战进一步更加复杂，因为仅一小部分已发表的文献与生物关系提取有关，并且相关部分的嵌入句子具有复杂的结构，这可能导致关系不正确的关系。为了克服这些挑战，我们提出了GIX，这是一个自动化且可靠的gentaction e x Traction框架，基于预先训练的大语言模型，通过对包括LLL和RegulOndB在内的各种基因/蛋白质相互作用Corpora（包括LLL）的各种基因/蛋白质相互作用语料库进行了精心调整。gix用最少的关键字来标识相关的公开，优化句子选择以减少计算额外的内容，简化句子结构，同时保留含义，并提供置信因子，以表明提取关系的可靠性。GIX的阶段2关系提取方法在基准蛋白/基因相互作用数据集上表现良好，并使用10倍的交叉验证评估，超过了最先进的方法。我们证明了所提出的方法虽然完全自动化，但具有增强的鲁棒性和手动关系提取。大肠杆菌基因电路。我们还观察到Gix可以用新句子增强现有数据集的能力，并结合了新发现的生物学术语和过程。，我们证明了Gix在推断e时的现实世界适用性。
ESP/EAP 中的智慧 (nous) 和人工智能 (AI)
摘要 2 在本研究中，作者将介绍人类智能（HI - nous）如何与人工智能（AI）-互联网合作，将他/她的知识和跨学科研究传达到国际环境（即伊拉斯谟交换项目和/或国际会议）。凭借在非英语大学教授 ESP/EAP 二十多年的经验以及用英语编辑研究论文二十五年的经验，作者将介绍 nous/学生/研究人员和学者如何利用 IT 工具，如电子词典和论坛。最后，本研究的作者将提出：（a）几种可以通过人工智能（即谷歌或任何其他搜索引擎）应用的方法，以便非英语 nous/学生/研究人员/学者（a nous）可以确保他/她以英语为主要交流语言的国际环境中“正确”和“恰当地”传达他的/她的研究；以及 (b) 特定的双语（或多语）知识管理工具（即电子术语数据库 (TDB)）。关键词：ESP、EAP、ELT、案例研究、语言论坛、语料库、跨科学性、反向跨科学性、术语数据库 (TDB)
基于语料库的语言教学方法
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果，这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期（约 8 周的教学）的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查，研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明，教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导，语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
驾驭风暴：医疗和生命科学交易的成功策略
Henning C. Schneider 博士是瑞生律师事务所的合伙人，在为德国和国际客户提供复杂的 M&A/PE 交易和公司事务咨询方面拥有超过 25 年的经验。此前，他曾担任该事务所医疗保健和生命科学行业集团的全球联席主席以及该事务所德国公司部主席。Henning C. Schneider 博士为医疗保健、生命科学、能源、金融服务和房地产等行业的大型企业和 PE 公司提供有关重大公共和私人 M&A/PE 交易和股份公司法的咨询。Latham & Watkins 的合伙人 Christoph Engeler 为广泛的医疗保健和生命科学客户提供公司、交易和监管事务方面的咨询。他协助业务或产品生命周期的所有阶段，并定期就 M&A 交易和重组、私有化、合资企业和监管事务提供咨询。瑞生律师事务所合伙人 Deniz Tschammler 博士为客户提供全方位的行业特定事务咨询，专注于复杂交易和大型工业项目。此外，Deniz Tschammler 博士还就跨境项目提供咨询，包括对外贸易法和投资控制事务。
Glória：葡萄牙语的生成且开放的大语言模型
在Natu的语言任务中已经取得了重大进步，这在很大程度上归因于强大的大型语言模式（LLMS）的出现。这些模型已在充分和多样化的语料库中进行了预先培训，已经具有不可思议的能力理解语言的文化。尽管LLM大量用于许多高资源语言，但此类模型的可用性仍然是欧洲葡萄牙语的限制性。我们介绍了强大的欧洲葡萄牙解码器LLMGlória。为了预训练Glória，我们组装了一个全面的PT-PT文本语料库，其中包括来自各种来源的350亿个令牌。我们介绍了我们的训练方法，然后评估模型对多个下游任务的有效性。补充，为了评估我们的模型的语言模型功能，我们介绍了calame-pt（葡萄牙语的上下文意识语言建模评估），这是第一个葡萄牙零射击语言模型基准。评估表明，Glória在语言建模中显着超过现有的PT解码器模型，并且可以生成声音，知识丰富和相干的PT-PT文本。该模型还具有各种下游任务的强大潜力。1
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
![arXiv:2310.04644v2 [cs.SD] 2024 年 1 月 31 日](/simg/d\dfd1bff60aa1f4532402af52b5e2d65f14e3f0da.png)
arXiv:2310.04644v2 [cs.SD] 2024 年 1 月 31 日
从神经活动重建自然语音对于实现脑机接口的直接通信至关重要。之前的研究探索了使用在大量神经记录数据上训练的复杂深度神经网络 (DNN) 模型将神经记录转换为语音，这在常规临床限制下是资源密集型的。然而，要从有限规模的神经记录中重建语音并取得令人满意的效果一直是一项挑战，这主要是由于语音表示的复杂性和神经数据的限制。为了克服这些挑战，我们提出了一种用于神经驱动语音重建的新型迁移学习框架，称为 Neural2Speech，它包含两个不同的训练阶段。首先，在现成的语音语料库上对语音自动编码器进行预训练，以从编码的语音表示中解码语音波形。其次，在小规模神经记录上训练一个轻量级适配器，以对齐神经活动和语音表示以进行解码。值得注意的是，我们提出的 Neural2Speech 证明了即使仅使用 20 分钟的颅内数据也能进行神经驱动语音重建的可行性，其在语音保真度和清晰度方面明显优于现有的基线方法。