XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLarge
进入大型商用飞机市场
警告 本文件是经过长期工作的成果，已获得辩方陪审团的批准，并向整个大学社区开放。它受作者的知识产权保护：这意味着在使用该文档时有引用和参考的义务。另一方面，任何伪造、剽窃、非法复制本作品的行为都将面临刑事起诉。联系方式：portail-publi@ut-capitole.fr
用大...
机器学习（ML）与网络物理系统（CPS）的整合已彻底改变了各个部门，包括转移，物流，服务行业和医疗保健，以及自动驾驶汽车等创新（Waymo [63]，Tesla Autopilot [56] 70]）和机器人手术（Da Vinci [15]，Ma-Zor [43]，Mako [42]）。然而，这些进步引起了严重的安全问题，报道的事件发生了死亡和经济损失[25，47，53，61]。解决这些问题需要严格的验证和阀门，由于基于学习的CP的复杂性，带来了独特的挑战。这些系统结合了诸如感知和计划之类的关键机器学习组件，如在Au的驾驶中所示，使它们与传统软件系统明显不同。这种复杂性，涉及软件开发生命周期的范式转移以结合数据和学习，需要在验证和验证技术方面采用新颖的方法[3，54]。我们提出了最初的效果，以探索实用的测试策略，以实现验证和验证以学习为基础的CPS。鉴于CPS行业中测试的广泛使用以及有关该主题的最新文献的大量文献，这种重点特别重要。从针对学习的CPS的当前最新测试方法的摘要中，我们提出了一个路线图来形式化测试效果。更具体地，我们使用大型语言模型（LLM）从现有规则和法规中提取人类知识，并分析由学习支持的CPS生成或捕获的大量数据，包括传感器数据和日志。通过提取人类知识和分析数据，LLM可以对系统的行为有所了解，并产生大量现实和高质量的测试数据。随着这种提高的数据质量，采用数据驱动的学习来提取基本的正式规格变得可行。
特殊主题：大型多模型
呼吁论文特殊主题：大型多模式模型，大型多模型模型已受到广泛关注，并且在学术界和行业中都经历了爆炸性的增长。他们在内容理解，搜索，建议系统，问答和人类计算机互动等领域表现出了巨大的潜力。本期特刊旨在刺激和发布尖端，原始研究，全面的评论以及有见地的基准研究，但不限于以下领域：（1）大型多模式模型的高级体系结构：深入研究提供无缝集成
区块链安全的大型语言模型
大型语言模型（LLM）已成为网络安全性范围内跨各种域的强大工具。值得注意的是，最近的研究越来越多地探索应用于区块链安全性（BS）背景的LLM。ever，关于LLMS对区块链安全的全面范围，影响和潜在限制的全面了解，存在差距。为了填补这一空白，我们进行了文献综述，重点是在区块链安全中应用LLM的研究（LLM4BS）。我们的研究旨在全面分析和了解现有的搜索，并阐明LLM如何促进区块链系统的安全性。通过对现有文献进行彻底的研究，我们深入研究了LLMS的整合到区块链安全的各个方面。我们探讨了LLM可以支持区块链安全的机制，包括其在智能合同审核中的应用，交易异常检测，脆弱性修复，智能合约的计划分析以及担任加密货币社区的参与者。此外，我们评估了与利用LLMS增强区块链安全相关的挑战和局限性，考虑了诸如可伸缩性，实践问题和道德问题之类的因素。我们的彻底审查阐明了LLM4BS上任务的机会和潜在风险，为研究人员，从业者和政策制定者提供了宝贵的见解。
AI-602 - 大语言模型系统
课程描述本课程为人工智能（AI）开发提供了实用的，以行业为中心的旅程，从基础概念到为现实世界应用部署大型语言模型（LLM）。学生将通过自然语言处理和多模式AI进行动手实验室和案例研究，探索必不可少的AI生命周期阶段，包括业务问题，AI解决方案配方，模型培训，部署和评估。强调框架和工具，例如Docker，Kubernetes和MLOPS实践，该课程使学生准备设计可扩展的AI解决方案，同时解决道德考虑并优化模型性能。在课程结束时，学生将对AI系统体系结构，LLM的实践经验和职业准备技能有全面的了解，最终在一个顶峰项目中表明了他们创建与业务目标一致的影响力AI解决方案的能力。
重新越狱大语言模型
最近，越狱袭击的激增在大型语言模型（LLMS）中遭受了严重的脆弱性，当时暴露于恶意投入时。虽然已经提出了各种防御策略来减轻这些威胁，但对使LLM易受此类攻击的基本机制的研究有限。在这项研究中，我们建议LLMS的自助力能力与其代表空间内的特定活动模式有关。尽管这些模式对本文文本的语义内容没有影响，但它们在越狱攻击下塑造LLM行为方面起着至关重要的作用。我们的发现表明，只需几对对比度查询即可检测到这些模式。广泛的实验表明，可以通过削弱或增强这些模式来操纵LLMS对越狱的鲁棒性。进一步的视觉分析为我们的结论提供了其他证据，为越狱现象提供了新的见解。这些发现突出了解决社区内开源LLM的潜在滥用的重要性。
气候引起的巴基斯坦和大型的干旱变异性...
人们受到影响。»在2015年Heatwave中，由于中风，大约有65,000人住院。»季风2022年产生了破纪录的降雨：约3300万人受到影响。»在2023 - 24年，巴基斯坦经历了前所未有且长时间的雾气，
cl-dps：一种通过扩散后采样
大型语言模型彻底改变了人工智能和机器学习。在大规模数据集上训练的这些模型可以生成类似人类的文本，代码，并且（显然）从事复杂的推理任务。这些突破的核心是所谓的经验缩放定律，它显示了模型能力如何随着模型大小和数据大小的增加而预测的。这种可预测性激发了巨大的工业努力来建立和部署非常大型的模型。该课程将通过对Llama 3技术报告的深入研究（Grattafiori等，2024）的深入研究来理解大型模型培训的实际方面。我们将介绍从培训前和培训后的整个管道到评估和部署。学生将有望介绍一篇论文，准备代码笔记本，并完成有关他们选择的主题的Finnal项目。虽然读数在很大程度上是应用或方法论上的，但理论上的学生欢迎将他们的项目集中在与大型模型有关的理论主题上。
本格拉海流大型海洋 - ais.unwater.org
本格拉洋流大型海洋生态系统 (BCLME) 位于非洲西南部海岸，从南赤道好望角东部一直延伸到安哥拉北部地缘政治边界附近的安哥拉前线（见图 1）。它涵盖了世界四大沿海上升流生态系统之一，位于海洋的东部边界。与洪堡、加利福尼亚和加那利系统一样，本格拉是海洋生物多样性和海洋食物生产的重要中心。BCLME 独特的水深、水文、化学和营养动力学使其成为世界上最富饶的海洋区域之一，年平均初级生产力为每平方米每年 1.25 克碳 - 大约是北海生态系统的六倍。孟加拉湾海洋生态系统的高初级生产力水平支撑着全球重要的生物多样性和浮游动物、鱼类、海鸟和海洋哺乳动物的生物量，而近海和离岸沉积物中则蕴藏着丰富的珍贵矿物（尤其是钻石）以及石油和天然气储量。沿海地区的自然美景也使一些地区旅游业蓬勃发展，其中许多地区以全球标准来看仍属原始状态。然而，工业污染以及规划和管理不善的沿海开发和近海活动正在导致脆弱的沿海栖息地迅速退化。
本格拉海流大型海洋 - ais.unwater.org
本格拉洋流大型海洋生态系统 (BCLME) 位于非洲西南部海岸，从南赤道好望角东部一直延伸到安哥拉北部地缘政治边界附近的安哥拉前线（见图 1）。它涵盖了世界四大沿海上升流生态系统之一，位于海洋的东部边界。与洪堡、加利福尼亚和加那利系统一样，本格拉是海洋生物多样性和海洋食物生产的重要中心。BCLME 独特的水深、水文、化学和营养动力学使其成为世界上最富饶的海洋区域之一，年平均初级生产力为每平方米每年 1.25 克碳 - 大约是北海生态系统的六倍。孟加拉湾海洋生态系统的高初级生产力水平支撑着全球重要的生物多样性和浮游动物、鱼类、海鸟和海洋哺乳动物的生物量，而近海和离岸沉积物中则蕴藏着丰富的珍贵矿物（尤其是钻石）以及石油和天然气储量。沿海地区的自然美景也使一些地区旅游业蓬勃发展，其中许多地区以全球标准来看仍属原始状态。然而，工业污染以及规划和管理不善的沿海开发和近海活动正在导致脆弱的沿海栖息地迅速退化。