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概念注：关于欧洲汽车行业未来的战略对话
未来技术和能力的创新和领导力（尤其是软件，自动驾驶，下一代电池）：欧盟汽车公司落后于关键技术。需要逐步改变，以实现该行业及其许多中小型企业和初创企业的未来竞争力，并避免在不断变化的技术堆栈中丧失增值深度。对话将评估关键技术领域的“比赛状态”，确定必须获胜的优先事项和野心，并提出可行的建议来交付它们。在此主题中，可以将工作构成不同的包装，重点是1）整体行业创新框架条件和2）特定的优先技术领域。前者可以考虑诸如顶级人才吸引力和保留，企业家精神和风险投资，改进了竞争性私营部门在研发上的合作，更有效的（在速度和规模上）公共部门对研发和商业化的支持。特定于技术的包装可以探索主题，例如高级驾驶员辅助系统（ADAS）开发的精制数据和安全法规，在高风险或更长的地平线创新投资（例如下一代电池）上进行风险共享的框架，或提高新兴新供应商的需求确定性。
概念请注意有关...
关于欧洲汽车行业环境未来的战略对话，汽车行业是欧洲繁荣的核心引擎，为欧盟提供了超过1300万个就业机会，并占了其GDP的7％。但是，这现在正受到挑战。该行业正处于深层结构转变的中间，这是由技术变化和竞争力量驱动的，包括数字化，脱碳，新的竞争对手以及不断变化的地缘政治环境。历史竞争优势和欧洲汽车公司的传统领导力正在侵蚀，欧洲汽车行业可能会大大落后于新的国际竞争对手生产成本和掌握关键技术的掌握，例如电池，支持软件的汽车和自动驾驶。数十年来，欧洲汽车行业面临着空前的挑战，只有果断，协调一致的行动才能带来转变和避免实质性损失的就业和价值创造。这将需要公共和私营部门以及欧洲汽车价值链之间的密切协调和协作。目标欧盟委员会认识到局势的紧迫性和严重性，以及采取决定性行动来保护欧洲繁荣的必要性，同时实现气候目标和其他社会目标。欧洲工业竞争力是新委员会工作计划的核心优先事项。鉴于汽车行业在欧盟就业中的重要性，确保过渡是公平的，并将专注于确保未来的高质量工作和技能同样重要。在委员会内，tzitzikostas专员的任务是为汽车部门制定欧盟工业行动计划。在这种背景下，对话的目的是与欧洲汽车行业参与者，社会合作伙伴和其他利益相关者互动，以对最关键的挑战，潜在的解决方案和各自的角色有共同的了解，并将其转化为行动。明确的野心是“卷起袖子”，并以动作为方便。格式和参与者的战略对话将在常规会议上锚定，将行业的主要代表汇集在一起，尤其是OEMS和TIER-1供应商，社会合作伙伴，基础设施和民间社会的代表以及选定的专员，并由冯·德·德莱恩总统主持。第一次会议将旨在对最关键的挑战和解决方案的潜在途径进行共同看法。它还可以为进一步的工作制定特定的目标和野心。之后，将构成由该行业和委员会的高级专家组成的主题工作组，负责制定更详细的建议。这些工作组将定期向高级指导小组报告有关建议的指导和决策。与
建议的 - impact-metrics-for-Energy-emetrics-For-Emergy-...
推动对生产能力的投资并实现未来的增长。双方都承认，只有采取长期和稳定的方法，两国才能为我们各自的金融部门实现可持续性和包容性增长。中国认识到英国是全球领先的全球金融中心之一，因此是其金融服务合作选择合作伙伴。双方都认识到英国和中国金融市场可以在解决共同的全球问题中发挥的独特作用 - 无论是气候变化，生物多样性损失还是人口老龄化。为此，英国和中国认识到筹集国际财务，制定国际标准和推动创新的重要性 - 最终意识到这对共同繁荣的好处，无论是对公民，公司还是投资者。为此，英国和中国认识到筹集国际财务，制定国际标准和推动创新的重要性 - 最终意识到这对共同繁荣的好处，无论是对公民，公司还是投资者。
您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
通过合成生成间接用户请求
间接用户请求（iurs），例如“这里很冷”而不是“请提高温度？”在人类以任务为导向的对话中很常见，并掌握了听众的世界知识和务实的理由。虽然大型语言模型（LLMS）可以效率地处理这些请求，但由于资源范围而在虚拟助手上部署的较小模型经常在挣扎中挣扎。此外，现有的面向任务的Di-Alogue基准缺乏足够的复杂话语现象的例子，例如直接性。为了解决这个问题，我们提出了一组语言标准以及基于LLM的管道，用于生成现实的IARS，以测试自然语言理解（NLU）和对话状态跟踪（DST）模型，然后再部署在新领域。我们还发布了基于模式指导对话框（SGD）语料库的IURS数据集，作为一个比较测试床，用于评估较小模型在处理指定请求时的实现。
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。
2024创新对话：
3 Zhanna L. Malekos Smith 和 Giacomo Persi Paoli，《量子技术、和平与安全：入门》（日内瓦：联合国裁军研究所，2024 年），https://unidir.org/publication/quantum-technology-peace-and-security-a-primer。 4 联合国裁军事务厅，“信息和通信技术安全与使用问题不限成员名额工作组”，nd，https://meetings.unoda.org/open-ended-working-group-on-informa- tion-and-communication-technologies-2021。 4 联合国裁军事务厅，“信息和通信技术安全与使用问题不限成员名额工作组”，nd，https://meetings.unoda.org/open-sended-working-group-on-informa- tion-and-communication-technologies-2021。 5 联合国，“‘我们的世界正陷入大麻烦’，秘书长警告大会，敦促会员国作为一个联合国开展工作”，秘书长声明，新闻稿 SG/SM/21466，2022 年 9 月 20 日，https://press.un.org/en/2022/sgsm21466.doc.htm。6 联合国裁军研究所，“量子技术及其对国际和平与安全的影响”，2023 年 11 月 30 日，https://unidir.org/event/multi-stakeholder-dialogue-on-quantum。
贸易便利化公私对话 APEP 2024
APEP 2024 一、简介 美洲伙伴关系公私贸易便利化对话于 2024 年 7 月 24 日至 25 日在哥伦比亚波哥大商会举行。此次活动汇集了 APEP 成员国公共和私营部门代表，包括海关当局、贸易专家和跨国公司代表。 作为 2023 年 APEP 成员国领导人发表的《东厅宣言》的后续行动，智利和美国共同领导了一个推进实施世贸组织贸易便利化协定 (TFA) 的项目。TFA 旨在加快跨境贸易货物的流动、放行和清关，促进海关与其他相关当局在贸易便利化和海关合规方面的合作。此次活动的主要目标是创建一个区域贸易便利化专家网络，旨在加强区域合作，并更深入地了解 APEP 成员在贸易便利化方面面临的现有需求和挑战。此次活动旨在促进 APEP 国家公共和私营部门利益相关者之间的对话和知识交流，重点关注边境机构合作、单一窗口和入境前处理。以下摘要概括介绍了与会者之间的讨论。旨在进一步就这些问题展开对话，并不代表美洲伙伴关系或其参与者的官方政策立场。
nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。