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Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
土地存储的碳 - 协议2024年9月
土地储存的碳含量如本报告中所提出的，与大多数牛津原则保持一致。如果每吨CO 2的价格足以支付生物基建筑的潜在额外费用，则基于LSC的信用将使高质量的额外偏移（原则1的一部分）。LSC根据定义（原理2）描述了去除碳的清除，并根据生命安排的结束（请参阅“烧伤，埋葬或重复使用”部分？）。LSC信用目前是创新的，因此它们支持开发零净对齐的抵消（原则4）。购买偏移的实体是否削减了自己的排放量（原则1第1部分）在LSC的范围之内，但除此LSC以外，LSC信贷与牛津原则息息相关。在下图中，从艾伦（Allen）等人2020中获取，LSC偏移量将属于V类（用长寿命存储的碳去除碳），因为LSC中存储的碳的默认情况下是至少转换为100年的时间表。
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
兰曼的医学胚胎学，第12版
已注意确认目前信息的准确性并描述普遍接受的做法。但是，作者，编辑和出版商对本书中信息的应用或对信息的任何后果不承担任何责任，并且就出版物内容的货币，完整性或准确性而言，不做任何明示或暗示的保修。在特定情况下，这种信息的应用仍然是从业者的专业责任；描述和推荐的临床治疗方法可能不被视为绝对建议和普遍建议。作者，编辑和出版商已付出了一切努力，以确保本文中规定的药物选择和剂量符合出版时的当前建议和实践。但是，鉴于正在进行的研究，政府法规的变化以及与药物治疗和药物反应有关的信息流的持续发展，敦促读者检查每种药物的包装插入物，以了解适应症和剂量的任何变化，以及附加的警告和预防措施。当推荐药物是一种新的或很少使用的药物时，这一点尤其重要。本出版物中介绍的一些药物和医疗设备具有食品和药物管理局（FDA）清除，以有限使用在限制研究环境中。卫生保健提供者有责任确保计划在其临床实践中使用的每种药物或设备的FDA状态。
反对佩勒姆变电站以东的土地上的太阳能农场...
从：库珀发送：2023年3月2日向：第62A节申请<第62a e节 cc：cc：cc：主题：异议：玛格勒·帕勒姆（Pelham）帕勒姆（Pelham）用品的土地上的太阳能农场（Maggots end Manuden） - 申请编号：S62A/202A/0011默认地位，Solar Farm on sil offerm offerm offerm offerm offermant offer nand offers offer nand offer nand offer offer， Manuden-申请编号：S62A/2022/0011我写信，反对申请，以构建一个太阳能农场，该太阳能由地面安装的太阳能阵列以及（除其他外）电池存储，逆变机，一个变电站，围栏，围栏和CCTV摄像机在Pelham pelham beets Maggots Maguden Road Manuden Road Manuden Manouden Road Manuden CM23 CM23 1BJ附近。我的名字叫威廉·库珀
在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。