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大步：战略辅助的LLM代理框架...
大型语言模型（LLMS）之类的GPT-4已彻底改变了自然语言处理，表现出了显着的语言水平和推理能力。然而，它们在战略多代理决策环境中的应用受到严重限制的阻碍，包括数学推理不佳，遵循说明的困难以及产生错误信息的趋势。这些缺陷阻碍了他们在战略和互动任务中的表现，这些任务需要遵守细微的游戏规则，长期计划，未知环境中的探索以及对对手的举动的预期。为了克服这些障碍，本文介绍了一个新型的LLM代理框架，该框架配备了内存和专业工具，以增强其战略决策能力。我们将工具部署在许多经济上重要的环境中，尤其是双边谈判和多机构和动态机制设计。我们采用定量指标来评估框架在各种策略决策问题中的表现。我们的发现表明，我们的增强框架显着提高了LLM的战略决策能力。当我们强调当前LLM模型的固有限制时，我们通过有针对性的增强功能来证明改进的进步，这表明在LLM应用程序中，在LLM应用程序中，互动式环境的未来发展有前途的方向。
简单的基于LLM的反击Algoseak
通过在线通信平台上使用算法适度，已经观察到自适应语言的增加，旨在逃避有问题内容的自动检测。这种适应语言的一种形式称为“ algospeak”，最常见于大型社交媒体平台，例如tiktok。它具有避免机器可读性的明确意图，建立在leetspeak或线条上。用于自动化内容中的过程的机器学习算法主要依赖于人类注释的数据集和受监督的学习，十个未针对多种语言和语言变化进行调整。这项工作使用了研究文献中确定的linguistic示例来介绍algoSpeak的分类法，并表明，使用LLM（GPT-4），可以将既定术语的79.4％纠正到其真实形式，或者如果需要，则可以纠正其潜在的相关概念。用示例句子，正确识别了98.5％的条款。这项研究表明，LLMS是解决AlgoSkeak避免适度问题的未来。
LLM项目：水产养殖法律和政策 - 联合国
通过法律倡议立场转化气候行动：LLM项目：水产养殖法律和政策 - 仅基于海洋的气候解决方案项目背景下，海洋与环境法研究所（MELAW）因在海洋和环境法教学和研究方面的卓越表现而受到国际认可。Melaw位于Dalhousie University的Schulich法学院中，并进行了研究和咨询活动。Melaw还指导海洋与环境法计划（MELP）学术专业。Melaw是对社会生态气候变化轨迹（横断面）的变革性适应的成员，这是CFREF资助的转化气候行动1倡议的一部分。样品是一个跨学科的大型研究项目，旨在开发创新的适应解决方案，以实现气候变化对加拿大沿海地区的深远影响。与魁北克省大学（Québec）和Dalhousie University（Halifax）的团队合作进行，Transect着重于理解和解决复杂的社会生态系统（SES）问题，这是由于气候变化的当地和全球挑战而引起的。在横断面中，梅拉夫的目标是解决不断发展的法律和政策格局，用于基于海洋的解决方案，以确定公平，公正和可持续的海洋气候行动所需的渐进和变革性法律和政策改革，重点关注沿海社会生态系统的影响和机会。水产养殖为两种适应的气候变化提供了解决方案（例如LLM的参考条款提高粮食安全，提供替代的生计，增强沿海的弹性）和缓解措施（用于碳固换的大量藻类）。有必要了解加拿大和省级法律和政策框架是否可以使水产养殖作为气候变化解决方案的发展，包括通过适当的监管激励措施以及环境和社会保障措施的有效性，以确保此类发展是可持续的，弹性的。
AI 从 ML 到 LLM - 礼仪 2024
1943 年 - 美国神经生理学家和控制论专家沃伦·麦卡洛克和自学成才的逻辑学家和认知心理学家沃尔特·皮茨发表了《神经活动中即将出现的想法的逻辑演算》，描述了“麦卡洛克-皮茨神经元”，即神经网络的第一个数学模型
生成式人工智能和金融风险建模法学硕士学位以及......
人工智能技术的一个重要前景是提供低成本手段来减少金融合同摩擦、降低金融服务成本并改善消费者福利（Thakor 2020）。例如，银行和资产管理公司已将不同类型的机器学习和人工智能引入金融信息处理和金融决策中，以改善决策并加速将决策交付给业务线，同时通过合规和风险管理保持信任。在此过程中，公平、问责、隐私、风险和治理相关问题已成为技术和业务角度的首要障碍。学术金融界直到 2017 年左右才开始积极参与相关研究，《金融研究评论》的初步努力是由一期关于“走向金融科技及其他”的特刊发起的（Goldstein 等人 2019）。从那时起，关于人工智能金融文献的知识体系不断扩大，但仍然非常有限（Hendershott 等人 2021）。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
llm和生成AI基础架构的蓝图
Supermicro的超集群参考体系结构旨在解决计划和部署高度复杂的规模规模AI基础架构的挑战。超集群通过提供可互操作的组件（称为“可伸单元（SU）”的基本包装来大大简化基础架构项目。使用NVIDIA的突破性H100/H200 GPU以及Infiniband Compute Fabric -Supermicro Supercluster SU，具有32个超级功能强大的GPU系统，是建立世界上最大的AI AI训练基础设施的终极组成部分。随着需求的增长，这种独特的SU毫不费力地利用Nvidia Quantum Infiniband的力量扩展基础架构 - 确保客户始终具有满足不断发展的
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
使用fmri prompered llm
摘要 - 从大脑信号中解码语言信息代表了脑部计算机之间的重要研究领域，尤其是在解密fMRI信号的语义信息的背景下。尽管现有工作使用LLM来实现此目标，但他们的方法并未使用端到端方法，并且避免了fMRI到文本的映射中的LLM，为探索LLM在听觉解码中留下了空间。在本文中，我们引入了一种新颖的方法，即大脑提示GPT（BP-GPT）。通过使用从fMRI提取的大脑表示，我们的方法可以利用GPT-2将fMRI信号解码为刺激文本。此外，我们介绍了文本提示，并将fMRI提示对齐。通过引入文本提示，我们的BP-GPT可以提取更强大的大脑提示，并促进预训练的LLM的解码。我们在开源的听觉语义解码数据集上评估了BP-GPT，与现有方法相比，所有受试者的流星的显着提高了流星的4.61％，而BERTSCORE的BERTSCORE则获得了2.43％。实验结果表明，将大脑表示作为进一步驱动听觉神经解码的LLM的提示是可行有效的。该代码可在https://github.com/1994cxy/bp-gpt上获得。索引术语 - 神经解码，大语言模型，fMRI，脑部计算机界面。