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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。
什么是陆基治疗和治愈？
当我们返回或重新与土地建立联系，同时利用支持重新学习、振兴和恢复我们的传统健康实践时，就可以进行基于土地的治疗和康复。这是因为土地是我们原住民身份的基础，但经过几代殖民，我们与传统领土的联系被切断并被剥夺。
语言模型的视觉检查
学习建模字符串之间的关系的学习是什么教授大型语言模型（LLMS）关于Vi-Sual世界的？我们系统地评估了LLMS生成和识别出增加复杂性的各种视觉概念的能力，然后演示如何使用文本模型来培训预先的视觉表示学习系统。由于语言模型缺乏将视觉信息作为像素消耗或输出视觉信息的能力，因此我们使用代码来表示研究中的图像。尽管LLM生成的图像看起来不像自然图像，但图像产生的结果以及模型校正这些固定图像的能力表明，字符串的精确建模可以教授有关Vi-Sual World的许多方面的语言模型。此外，使用文本模型生成的图像进行了自我监督的视觉表示学习的实验，突出了能够训练能够使用LLMS对自然IM的语义评估进行训练视觉模型的潜力。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
分析斯里兰卡的大脑流失和迁移的经济影响
＃摘要 - 数十年来，专业人士的脑部排水和迁移一直是斯里兰卡的一个话题。，但斯里兰卡政府尚未采取适当的行动来克服迄今为止的问题。熟练的专业人士的迁移显示出来是由于抗议而发生的增加，因为这恰好是政治不稳定的原因之一。本文旨在分析斯里兰卡的大脑排水和迁移性质，并确定确定技能迁移的关键组成部分。这项研究使用了一种组合方法，其中进行了107个深入的访谈，以收集数据和对文献的系统综述（2000-2022）。结果表明，熟练的专业人员的迁移已延长到2022年，以及社会，经济和政治因素如何影响移民。关键词 - 脑力流失，经济，移民，专业人士
SpaceTech行业2021 / Q2景观概述预告片< / div>
SpaceTech行业景观概述总结了SpaceTech生态系统中的主要观察结果，这是一个快速发展且成倍增长的行业。在其中，我们组装了有关关键行业趋势的信息，并创建了一个前所未有的数据库，该数据库由超过10000个SpaceTech相关公司，5000名领先的投资者，150个研发枢纽和协会以及130个政府组织。
3.MTH.我们的土地测绘与测量课程计划
虽然大朗德邦联部落现在居住在俄勒冈州大朗德的大朗德保留地，但该部落的原住民曾经居住在俄勒冈州、华盛顿州西南部和加利福尼亚州北部的大部分地区。直到 1856 年这些原住民被迫离开家园后，他们才开始主要居住在大朗德。随着这次迁移和重新安置，许多部落失去了通往部落重要地点的通道，例如威拉米特瀑布、玛丽峰、桌岩等。
神经内分泌前列腺癌的免疫基因组景观
利益冲突H.B.曾担任Janssen，Astellas，Merck，Pfizer，Foundation Medicine，Blue Earth Diagnostics，Amgen，Amger，Bayer，Oncorus，Loxo，Daicchi Sankyo，Daicchi Sankyo，Sanofi，Sanofi，Curie Therapeutics，Novartis，Novartis，Astra Zeneca; H.B.已获得Janssen，Abbvie/Stemcentrx，Eli Lilly，Astellas，Millennium，Bristol Myers Squibb，Circle Pharma，Daicchi Sankyo，Novartis的研究资金。O.E. 得到Janssen，J＆J，Astra-Zeneca，Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持； O.E. 是Freenome，Owkin，Pionyr Immunothapeics，Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人，也是Champions肿瘤学的付费科学顾问； V.C. 曾担任Janssen，Astellas，Merck，Astrazeneca，Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员； V.C. 已获得Astellas，Janssen，Ipsen，Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。O.E.得到Janssen，J＆J，Astra-Zeneca，Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持； O.E.是Freenome，Owkin，Pionyr Immunothapeics，Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人，也是Champions肿瘤学的付费科学顾问； V.C.曾担任Janssen，Astellas，Merck，Astrazeneca，Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员； V.C.已获得Astellas，Janssen，Ipsen，Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。