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DMHAS Workforce开发基于Web的培训...
问：如果我忘记密码我该怎么办？A：州雇员应联系其设施管理员。非国家员工：在LMS的登录页面上，单击“忘记密码？”关联。系统将提示您输入与LMS帐户关联的电子邮件地址。输入信息后，系统将向您发送带有临时密码的电子邮件。问：如何获得成绩单的副本？A：在线成绩单可用于1/1/09之后的课程。登录到LMS帐户后，转到ME选项卡，然后在左侧菜单中单击分析。单击标题为用户成绩单的报告。您的成绩单将在新窗口中打开。单击窗口右上角的下载按钮，将成绩单导出到PDF（推荐）或Excel。有关更详细的说明，请参见LMS的简介。问：我的计算机需要什么（系统要求），我需要接受基于网络的培训？ A：您的计算机必须具有Internet访问（建议更快连接的DSL或电缆）和Adobe Flash Player。 必须在浏览器和Google工具栏上禁用弹出阻滞剂。 我们强烈建议有线互联网连接。 如果问题持续存在，请联系workforce.development@ct.gov。问：我的计算机需要什么（系统要求），我需要接受基于网络的培训？A：您的计算机必须具有Internet访问（建议更快连接的DSL或电缆）和Adobe Flash Player。必须在浏览器和Google工具栏上禁用弹出阻滞剂。我们强烈建议有线互联网连接。如果问题持续存在，请联系workforce.development@ct.gov。
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问：如何参加虚拟培训？A：当您注册虚拟培训时，您将收到一封注册确认电子邮件，其中包含有关启动和参加培训的信息，以及上课的链接。请仔细阅读此信息，并按照注册电子邮件中附加的分步说明进行操作。注意：虚拟课程通过学习管理系统启动，您必须登录LMS参加培训。如果您不知道自己的用户名，请立即发送电子邮件至workforce.development@ct.gov。问：如果我忘记密码我该怎么办？A：州雇员应联系其设施管理员。非国家员工：在LMS的登录页面上，单击“忘记密码？”关联。系统将提示您输入与LMS帐户关联的电子邮件地址。输入信息后，系统将向您发送带有临时密码的电子邮件。问：如何获得继续教育单位（CEU）进行虚拟培训的证书？ A：在打印完成证书之前，请在完成虚拟培训后进行3个工作日子。 然后，转到您的ME选项卡，然后在左侧菜单中单击完成的学习。 找到所需的培训，然后单击“视图摘要”按钮旁边的向下箭头。 单击“打印证书”以打开浏览器中的证书，或单击“导出证书”下载证书的PDF副本。 有关更详细的说明，请参见LMS的简介。问：如何获得继续教育单位（CEU）进行虚拟培训的证书？A：在打印完成证书之前，请在完成虚拟培训后进行3个工作日子。然后，转到您的ME选项卡，然后在左侧菜单中单击完成的学习。找到所需的培训，然后单击“视图摘要”按钮旁边的向下箭头。单击“打印证书”以打开浏览器中的证书，或单击“导出证书”下载证书的PDF副本。有关更详细的说明，请参见LMS的简介。
磁控共溅射生长的富 Ge Al2O3 薄膜相变的光谱表征
研究了不同 Ge 含量的 Ge-rich-Al 2 O 3 薄膜在热刺激下光学和结构特性的演变。发现无论 Ge 含量如何，沉积态薄膜和在 TA 550 C 下退火的薄膜都是非晶态的。非晶态 Ge 团簇在 TA = 550 C 时形成，而在 TA = 600 C 时它们的结晶化最为明显，Ge 含量越高，退火时间越短。在 TA = 550 C 下退火的薄膜显示出宽广的光致发光光谱。其形状和强度取决于 Ge 含量和激发能量。在 TA = 600 C 下退火会导致出现额外的 UV 带，这些带源自 GeO x 相覆盖的 Ge 团簇的形成。对激发光谱进行了分析，以区分这些薄膜中的发光机制，并区分 Ge 相（非晶团簇和/或纳米晶体）中载流子复合的贡献以及通过界面或宿主缺陷的贡献。还估算了自由载流子的浓度和迁移率。
Poly(...) 表现出令人印象深刻的非线性光学响应
在本研究中，研究了聚偏氟乙烯 (PVDF) /还原氧化石墨烯 (RGO) 纳米复合材料自支撑薄膜的非线性光学特性，以评估其作为有效光限幅器的适用性。采用溶液浇铸法将不同浓度的 RGO 作为填料与 PVDF 混合，生成 PVDF/RGO 纳米复合薄膜。这些纳米复合薄膜的 XRD 和 FTIR 数据证实了当 RGO 添加到 PVDF 中时 PVDF 的 b 相得到增强，这是增强纳米复合材料非线性响应的主要因素之一。采用纳秒激发（532 nm，7 ns）下的开孔径和闭孔径 Z 扫描技术研究 PVDF/RGO 纳米复合薄膜的非线性光学特性。发现这些薄膜在纳秒范围内表现出双光子吸收辅助光学非线性。本研究的亮点是在 PVDF/RGO 纳米复合材料的独立薄膜中观察到相当低的归一化透射率值和低光限制阈值功率。这些灵活、独立且稳定的纳米复合薄膜在设计任何所需尺寸或形状的高效光限制装置方面具有很高的应用前景。2017 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用基础模型编程构建更可靠、更可扩展的 AI 系统
语言模型 (LM) 用作大型程序的构建块，正在改变我们构建 AI 系统的方式。尽管人们投入大量资金将 LM “整合”为独立的通用系统，但面向用户的 LM 却不断捏造陈述并犯下根本性的推理错误，同时带来了巨大的成本。我的工作建立了基础模型编程，这是构建可靠且可扩展的 AI 系统的另一种范例。在其中，我们构建了多步骤程序，利用检索模型和 LM 作为模块，我们为这些模块分配范围明确但模糊的计算，例如检索、分解、合成和评分。然后，我们可以编译这些程序，即自动将它们转换为优化的提示或微调 LM 的策略，以最大限度地提高系统级质量并最大限度地降低成本。通过这种方式，我的研究推动了文档检索、问答、事实核查、信息对话和其他知识密集型自然语言处理 (NLP) 任务的最新发展。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
选择性感知：学习语言模型演员的简洁状态描述
最新的大型语言模型（LMS）越来越长的上下文。虽然这种趋势允许使用大量的SOTA LMS使用大量文本，但要求这些大的LMS处理潜在的冗余或无关紧要的数据，可以不必要地增加推理时间和成本。为了解决这个问题，我们提出了Blinder，该方法利用了一个小的易键率LM来采样最小的Inter功能集，从而最大程度地提高了下游LM的性能。Blinder训练具有价值头的LM，以估算下游LM的最佳输出的可能性。我们评估了盲目的盲目决策制定任务，该任务臭名昭著，臭名昭著的状态描述：nethack和机器人计划。Blinder在Nethack和Robot Planning中分别将LM Actor In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-flongion降低了158％和54％，这分别代表了大量推断成本节省，同时又代表了绩效的提高。
![arxiv：2503.00691v1 [CS.SE] 2025年3月2日](/simg/8\8525459ed0b418d52243a0133142f40ca578b18a.webp)
arxiv：2503.00691v1 [CS.SE] 2025年3月2日
语言模型（LMS）在从自然语言需求中生成代码方面表现出了极大的能力。在这项工作中，我们高度阐明了LMS生成的代码多样性，这是评估其代码生成功能的关键标准。缺乏专注于评估发电代码多样性的研究，这忽略了其在代码LMS中的重要性。因此，我们提出了一种评估代码多样性的系统ATIC方法，并引入了具有相似代码的各种指标。具体来说，我们引入了代码群集方法，该方法利用LMS在代码理解和推理中的功能，从而产生一组表示模型生成解决方案中算法数量的指标。我们通过将模型解决方案与人写的溶液进行对比，并量化各种因素对代码多样性的影响：模型大小，温度，指令调整和概率复杂性来广泛研究模型产生的解决方案的性质。我们的分析表明，模型生成的解决方案表现出低质量的多样性，研究界却忽略了这一多样性。此外，我们通过结合来自不同模型的解决方案并提高采样温度来提高代码多样性的方法。我们的发现强调说，可以借助异质模型和设置温度来增强代码多样性以上，这是由于功能正确性降解而尚未完全探索的。为了促进我们的研究指导，我们通过开源存储库公开分享我们的代码和数据集。