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开放式：培训具有大规模合成角色的可自定义角色扮演的LLM
在大型语言模型（LLMS）中（也称为charcter概括）中可自定义的角色扮演，人们对其在开发和部署角色扮演的对话代理方面的多功能性和成本效率引起了人们的关注。本研究探讨了一种大规模数据合成方法，以配备LLM具有特征生成能力。我们首先使用角色中心的角色综合大规模角色概况，然后探索两种策略：响应重写和响应生成，以创建与角色一致的教学响应。为了验证我们的合成教学调谐数据的有效性以进行角色泛化，我们使用Llama-3 8B模型执行监督的微调（SFT）。我们表现最好的模型增强了原始的Llama-3 8b指导模型，并实现了与角色扮演对话的GPT-4O模型相当的性能。我们发布了1个合成字符和指导对话，以支持公共研究。
LQ-35：技术员（后勤）- AGS 供应和 DLM 部门
现职军人或行政人员的就业状况要求：请注意，如果您现职军人或行政人员，则需要根据您所在国家当局的规定决定是否退休或辞去职务，或向您所在国家当局申请特别休假。如果您被邀请参加初步面试，届时您也会被要求表明您的偏好。
助理教授塞尔玛·迪莱克
学习知识 博士学位 2017 - 2022 哈塞特佩大学，Fen Bilimleri Enstitüsü，Bilgisayar Mühendisliği ABD，土耳其 研究生 2012 - 2017 加齐大学，Fen Bilimleri Enstitüsü，Bilgisayar Mühendisliği，土耳其 本科 2004 - 2008 白金汉大学，应用计算，计算机科学，英国 本科 2004 - 2008 萨拉热窝大学科学技术学院，计算机科学，计算机科学/电气和电子工程，波斯尼亚和黑塞哥维那 外语 英语，C2 精通阿拉伯语，B1 中级土耳其语，C2 精通瑞典语，B2 中高级德语，B2 中高级克罗地亚语，C2 精通波斯尼亚语，C2 精通韩语，A1 初级塞尔维亚语，C2 精通论文 博士学位，优化方法高级合成，哈塞特佩大学，高级合成课程，ABD 生物医学工程，2022 研究生，基于物联网的远程医疗监控应用，加齐大学，自然与应用科学研究生院，计算机工程，2017
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
BE-CLME+项目：推动国家蓝色经济（BE...
1.3 联合国教科文组织政府间海洋学委员会（IOC）将海洋空间规划（MSP）定义为“一个公共过程，旨在分析和分配人类在海洋区域活动的空间和时间分布，以实现通过政治进程确定的生态、经济和社会目标”。它是一种工具，允许基于部门的规划解决陆海界面的多种用途和海洋治理问题，超越了沿海区综合管理的范围，因为其范围广泛，涵盖多个空间，并将从陆地到沿海地区乃至专属经济区的活动和用途整合在一起。它是一种全面、综合、基于生态系统的规划方法，与沿海和海洋治理中传统上基于部门、单一目的的方法截然不同。
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
油棕种植园生物资源和生物柴油的微波诱导热加工
能源不确定性导致石油价格波动，研究人员将注意力转向可再生能源和可持续材料来源。热带国家拥有丰富且廉价的环境友好型生物资源和农作物油。它已被确定为马来西亚可持续和可再生能源和材料的主要来源之一。马来西亚在油棕种植方面的经验可以为其他采用合适作物种植的国家提供食品、生物化学品、能源和材料供应需求。棕榈油工业的加工就是生物质利用的一个例子。该报告介绍了几种可能的途径，以提供能源以及来自生物资源的潜在增值产品。生物质热转化加工的趋势是将微波能应用于可再生生物燃料、材料和化学品。强调了农产品和农业固体废物在生物燃料、材料和化学品方面的潜在用途。这些生物燃料、材料和化学品的应用已在世界一些国家得到应用。只有当该技术在当地开发、制造和调试，并利用当地生产的生物质时，该技术的实施和利用才是可行的。凭借先进的研发力量，加上当地的专业知识，可以开发和生产本土技术，从而降低进口技术的高成本。
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习
共享的想象力：LLMS幻觉
尽管最近大语言模型（LLM）的扩散，但他们的培训配方 - 模型架构，培训数据和优化算法 - 通常非常相似。这自然提出了所得模型之间相似性的问题。在此过程中，我们提出了一个新颖的设置，虚构的问题回答（IQA），以更好地理解模型相似性。在IQA中，我们要求一个模型生成纯粹的虚构问题（例如，在物理学中的完全构成概念上），并促使另一个模型回答。令人惊讶的是，尽管这些问题完全是虚构的，但所有模型都可以以显着的一致性来回答彼此的问题，这表明了这些模型在此类幻觉中运行的“共同想象空间”。我们对这种现象进行了一系列研究，并讨论了这种模型均匀性对幻觉检测和计算创造力的含义。我们将在公共网站上发布并维护代码和数据。
CRISPR/CAS9介导的LMNA C.745C> ...
拉斯·拉拉斯（Raras Raras）； Saltar Carlos III机构； Ctra。Cozedel-Pozuelo KM2.2; E-28029西班牙马德里； 2FundaciónAndrésMarcio，Niños对土地；西班牙马德里； 3小儿Arrthmias Ignacio摘要无法治愈的罕见遗传疾病，其特征是肌肉无力，扩张性心肌病和呼吸衰竭，这是由LMNA基因突变引起的。这项关于CRISPR介导的策略的研究。针对特定的特定。。兴趣是LMNA +/R249W动物。这些结果代表了CRISPR/CAS9-介导的基因编辑策略的第一个治疗验证，用于治疗LMNA相关的先天性肌肉营养不良。