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小型E：小语言模型具有线性注意的高效语音综合
由语言模型提供支持的文本到语音（TTS）的最新进步已在实现自然性和零发音克隆方面表现出了显着的功能。值得注意的是，仅解码器的变压器是该域中的突出体系结构。然而，变形金刚面临着依赖于二次复杂性的挑战，在冗长的序列和资源约束的硬件上阻碍了训练。此外，对于TTS比对的单调性质，它们缺乏特定的感应偏见。作为回应，我们建议用重复的架构替换变压器，并引入专门的交叉注意机制，以减少重复和跳过问题。因此，我们的体系结构可以在长样本上有效训练，并实现最先进的零镜头语音克隆，以相对于可比大小的基线。我们的实现和演示可在https：// github.com/theodorblackbird/lina-speech上找到。索引术语：语音综合，零射击自适应文本到语音，语言建模，线性注意1。简介
与大脑交谈：使用大型语言模型作为代理
Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。 2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。 3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战Xin Liu 1-5，Ziyue Zhang 1-5，Jingxin Nie 1-5 * 1 1-5 * 1儿童和青少年阅读与发展的哲学和社会科学实验室（南中国师范大学），教育中心，心理应用研究部，南方师范大学；广州，510631，中国。2南中国大学心理应用研究中心；广州，510631，中国。3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。 4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战3大脑，认知和教育科学的关键实验室（中国师范大学），教育部。4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。 5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。 *通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。 使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战4中国师范大学心理学学院；广州，510631，中国。5广东的心理健康与认知科学主要实验室，中国师范大学；广州，510631，中国。*通讯作者电子邮件：niejingxin@gmail.com。使用自然主义刺激的抽象传统心理实验在手册中面临挑战
设计语言学习经验...
人工智能（AI），尤其是生成性AI，可以为语言学习者提供许多机会，以练习和提高其语言技能，及时获得有关其表现的反馈，并根据他们的需求和语言能力来自定义他们的学习。AI的好处不仅限于第二语言（L2）学习者。教师还可以通过在课程和课程设计，开发新的教学和评估材料或满足多样化的学习者技能和需求方面，从新颖的生成AI技术中受益。尽管AI具有优势，但主要问题是如何有效地设计L2环境，以便学习者可以从AI中获得最佳好处，同时减少一些关联缺点。本章认为，学习经验设计（LXD）为L2讲师提供了将生成性AI纳入教学的路线图。如果学习设计是随机的，并且保持了良好的意愿，那么实现有意义的学习成果也将是偶然的。遵循证明的LXD指南可能有助于减轻AI的混乱。
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
英语和阿拉伯语的礼貌策略
作者：Alice Bladh Fleihan主管：Temitayo Olatoye审查员：Magnus Levin术语：2024 Autumn 2024主题：英语语言学级别：BA课程代码：2en10e
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
instructrobot：一个无模型的框架，用于将自然语言说明映射到机器人运动
摘要 - 使用自然语言与机器人沟通的能力是人类机器人互动的重要一步。但是，将口头命令准确地转化为身体动作是有希望的，但仍然带来挑战。当前的方法需要大型数据集来训练模型，并且最大自由度的机器人仅限于机器人。为了解决这些问题，我们提出了一个称为instructrobot的框架，该框架将自然语言指令映射到机器人运动中，而无需构建大型数据集或机器人的运动学模型的先验知识。Instructrobot采用了一种强化学习算法，该算法可以联合学习语言表示和逆运动学模型，从而简化了整个学习过程。使用复杂的机器人在对象操纵任务中具有26个Revolute关节的复杂机器人进行验证，以证明其在现实环境中的鲁棒性和适应性。该框架可以应用于数据集稀缺且难以创建的任何任务或域，使其成为使用语言通信训练机器人挑战的直观且易于访问的解决方案。可以从https://github.com/icleveston/instructrobot访问instructrobot框架和实验的开源代码。
Hybridna：一种混合变压器 - 马巴2远程DNA语言模型
变形金刚 - mamba2体系结构，将注意机制的优势与选择性状态空间模型无缝整合。这种杂种设计使杂种能够通过单核苷酸的分辨有效地处理长度高达131KB的DNA序列。Hybridna在从弯曲，GUE和LRB基准中策划的33个DNA了解数据集中实现了最新的性能，并在产生具有所需属性的合成顺式顺式调节元件（CRE）方面表现出了出色的能力。此外，我们表明Hybridna遵守预期的规律，并且随着模型尺度从300m到3B和7B参数，性能始终如一地提高。这些发现强调了Hybridna的多功能性及其推进DNA研究和应用的潜力，为理解和工程“生活语言”的创新铺平了道路。
大语模型的潜力在产生多重...
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt，称为GPTS [15] [15]，结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分：首先，一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案，解释和链接的主题，这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题，如附录部分（补充1）所示。第二，量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题，从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出；如上所述，自定义过程有意限于嵌入“知识”（MCQ）并配置“提示”，而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。