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GCSE 和 A Level 艺术与设计人工智能 (AI) 指导版本 2.0，作者和批准人：GQA、DCL1 © Pearson Education Limited 2024，2024 年 9 月
评分候选人提交的作品教师和评估员在为每个评分网格评分时，应全面审查作品。如果学习者使用人工智能来制作创意内容，而没有充分展示他们自己的独立投入，例如，人工智能工具取代了独立思考和想法、独立决策或独立应用技术技能，那么他们就不能因此而获得奖励，即使引用了人工智能工具。如果评估目标的证据主要来自或完全依赖于人工智能生成的内容，则总体分数必须相应地反映这一点。
FCA22032A /LM-MB1-60 - NSPA - ePortal
GQA 标题：本合同需要政府质量保证。承包商必须提供符合性证书 (CoC)。要使用的模板可在 AQAP2070 中找到。如果承包商不是制造商，承包商应提供从制造商收到的 COC 副本。政府质量保证代表将在 CoC 上签字，以证明已向承包商和分包商开展了 GQA 活动。
QD01 条款和条件
5. 如果采购订单中规定，供应商应确保可靠性问题和相关文件得到控制。6. 如果提供给 METALTECH Precision 的产品丢失、损坏或被发现不适合按照提供的规格用于其预期用途，供应商应立即通知 METALTECH Precision 并保留记录信息。当供应商确定 METALTECH Precision 供应的产品不适合其预期用途时，他们应立即向 METALTECH Precision 报告要采取的补救措施。7. 必须识别任何不合格产品并将其与合格产品隔离。8. 根据 AQAP 2110，本合同的所有要求可能受 GQA 约束。您将收到任何 GQA 通知
nato 支持和采购机构 agence otan de soutien ...
GQA 标头：本合同不需要政府质量保证。承包商必须提供符合性证书 (CoC)。使用的模板可在 AQAP2070 中找到。如果承包商不是制造商，承包商应提供从制造商收到的 COC 副本。
基于能量的场景图生成学习
传统的场景图生成方法是使用交叉熵损失来训练的，该损失将对象和关系视为独立实体。然而，在本质上结构化的预测问题中，这种公式忽略了输出空间中的结构。在这项工作中，我们引入了一种用于生成场景图的新型基于能量的学习框架。所提出的公式可以有效地将场景图的结构合并到输出空间中。学习框架中的这种额外约束充当了归纳偏差，使模型能够从少量标签中有效地学习。我们使用所提出的基于能量的框架 1 来训练现有的最先进模型，并在 Visual Genome [ 9 ] 和 GQA [ 5 ] 基准数据集上分别获得了高达 21% 和 27% 的显着性能提升。此外，我们通过在数据稀缺的零样本和小样本设置中展示卓越性能来展示所提出框架的学习效率。
![arxiv：2409.08627v1 [Quant-ph] 13 Sep 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e0d6b8d2305444681376d085492d460ccff0d0d8.webp)
arxiv：2409.08627v1 [Quant-ph] 13 Sep 2024
引言。—量子热力学[1-9]是一个具有研究的研究领域，其中在包括热发动机和冰箱在内的各种中和纳米驱动器中都寻求真正的量子效应[10，11]。在热力学过程中寻求量子效应远非琐碎的任务。正如恩里科·费米（Enrico Fermi）在1936年夏季会议上在哥伦比亚大学（纽约）举行的讲座中清楚地解释的[12]，“在纯热力学中，基本定律被认为是基于实验证据的假设，并且结论是从他们的情况下得出的，而没有进入景象机制。”热力学具有一个全等特征，提供对经典和量子设置有效的预测。为了在热力学的背景下找到真正的量子优势（GQA），显然需要超越平衡条件并研究量子系统的非平衡动力学。在这种情况下，Alicki和Fannes [13]于2013年首次引入的量子电池最近引起了很多关注[15-17]。
超越属性的原始概念 - 对象组成学习
从所见的属性 - 对象对学习以概括为未看到的组合物，已在组合零拍学习（CZSL）中进行了广泛的研究。但是，CZSL设置仍然仅限于看到的属性和对象，并且不能概括地看不见的概念及其组成。为了克服这一局限性，我们提出了一项新任务，开放的词汇 - 组成零 - 折射学习（OV-CZSL），其中评估了未看到的属性，对象和看不见的组成。表明OV-CZSL是一个具有挑战性但可解决的问题，我们提出了基于存在的数据集MIT态的三个新基准（Isela，Lim和Adelson 2015），C-GQA（Mancini等人（Mancini等）（Mancini等人）2022）和vaw-czsl（Saini，Pham和Shrivastava 2022; Pham等人2021），以及新的基准和评估设置。我们将语言嵌入和外部词汇与我们新颖的邻里扩展损失一起使用，以允许任何方法学习观察和看不见的原始物之间的语义相关性。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。