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![arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d341e50772fb4978a760f816a937ef4cd89c186a.png)
arXiv:2410.01044v1 [cs.AI] 2024 年 10 月 1 日
LLM 生成的推理步骤可能不完整，因为它们模仿了预训练数据中日常交流中常见的逻辑跳跃：底层原理经常是隐含的（未说明的）。为了应对这一挑战，我们引入了 R ATIONALYST，这是一个基于对从未标记数据中提取的大量原理注释进行预训练的推理过程监督模型。我们从网络规模的未标记数据集（Pile）和推理数据集组合中提取了 79k 个原理，几乎无需人工干预。这种网络规模的推理预训练使 R ATIONALYST 能够在各种推理任务中一致地概括，包括数学、常识、科学和逻辑推理。经过 LLaMa-3-8B 微调后，R ATIONALYST 在 7 个代表性推理基准上将推理准确率平均提高了 3.9%。与 GPT-4 等明显更大的验证器以及在匹配训练集上进行微调的类似大小的模型相比，它还表现出了卓越的性能。1
GDP 紧凑型电网发展规划 2037 年电力与...
能源供应方面更加独立的目标反映在政治目标中。因此，这些政治目标是在 GDP 情景框架内假设的。与上一个观察期结束于 2035 年和 2040 年的 GDP 相比，2037 年和 2045 年的可再生能源装机容量和总能源消耗均显着增加。根据《可再生能源法》（EEG），可再生能源扩张的大部分应该在 2030 年代中期实现。目的是实现碳中和电力供应，从而实现其他行业的脱碳。这一发展正在突飞猛进。因此，这极大地增加了对输电网的需求。预计到 2037 年，从德国北部到南部的电力运输需求将大幅上升至约 87.7 GW。在 2037 年至 2045 年之间，情景中的运输增长保持相似水平或仅从德国北部到南部适度增加。可再生能源的进一步扩张在很大程度上可以通过灵活性的扩大来抵消。
QuEra Computing Inc. 白皮书
量子计算是一项重新定义信息处理极限的尖端技术。这种转变由硬件驱动，其最小部件——量子比特——遵循量子力学定律，为计算机程序引入固有概率和并行性。这影响了计算速度、解决方案质量以及解决当今一些最困难问题所需的能耗。最后，它为新机遇打开了大门，引发了对新问题和解决方案的探索，这些问题和解决方案将塑造人类未来的需求。过去几十年来，量子计算及其应用取得了许多飞跃发展，但科学与商业化之间仍然存在差距。当今大多数机器太小、太通用；量子比特变化无常，缺乏硬件驱动的应用重点导致有限的可用量子资源未得到充分利用。此外，竞争量子技术尚未表现出扩大这些有限资源的良好能力。
探究深度学习在元宇宙中的作用
头像是计算机生成的数字表示，人们可以在元宇宙中使用它来相互交流和互动，以及与数字商品交流和互动。想象一个结合了虚拟现实、在线表演游戏和万维网元素的环境。在现代世界中，人们没有选择避免使用比特币。在这个快速发展的混合环境中，比特币是合适的交换媒介，因为它具有固有的去中心化。除此之外，整合数据压缩和安全预防措施也是必不可少的。压缩是一个不断经历新发展和技术飞跃的研究领域。本研究还着眼于元宇宙的其他方面，例如数据压缩和与元宇宙相关的安全问题。在训练和测试 DL 模型之前，我们采用了一种图像处理方法来减小其大小。这样做是为了进一步提高对象识别能力。关键词：软件开发、人工智能、元宇宙、虚拟现实、图像压缩、深度学习。
DS 675-001，003，005，101：机器学习
机器学习开发了计算机程序，可以通过利用现有数据并从环境中获取反馈来提高性能。基于ML的系统已经超过了几个任务的人类绩效，包括图像医学图像分类和象棋和GO等游戏。ML还取得了更复杂的任务，例如自然语言处理或自动驾驶车，甚至还制作了模仿人类艺术家风格的艺术！本课程对构成这些壮观发展的核心的基本ML概念和算法提供了强烈的介绍。它将带您参观从基本数学概念和算法到最近的一些发展，例如深网或经常性网络。您将通过动手分配和项目获得尖端的ML开发工具，例如Scikit-Learn和Pytorch，这些作用和项目将灌输工作和立即适用的ML方法知识，并将为您准备更高级的ML课程。
基于人工智能的自动考试监考
1 印度新德里 Maharaja Agrasen 理工学院计算机科学与工程系。 ---------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 在过去的 1-2 年里，教育领域取得了巨大的飞跃。学校和学院正在适应在线教育，为学生提供更多资源。在线监考服务（评估的一部分）也在兴起，基于人工智能的自动考试监考系统 (AEPS) 席卷了市场。AEPS 的主要问题包括安全和隐私问题、道德问题，以及确保在线考试的水平在各个方面与线下考试保持一致；无论是得分的完整性，还是确保考生不参与不法行为等。 建立的考试监考系统使用人脸识别技术在在线考试平台上进行考试时验证考生。考生的图像将存储在数据库中。考生登录后，自动监考人员会检查考生，防止考生在考试时使用任何不正当的手段。
方法开发人员的寡核苷酸设计指南
摘要简介：开发新方法对于在科学方面取得巨大的飞跃，开辟了新的研究途径至关重要，但是很少描述方法开发背后的过程。涵盖的区域：在过去的二十年中，我们使用寡核苷酸偶联的抗体来可视化蛋白质蛋白质相互作用，从而开发了几种新方法，例如原位PLA，Proxhcr和Molboolean。 在此，我们描述了这些方法的寡核苷酸系统背后的基本原理。 本文的主要目的是为研究人员提供有关我们在设计这些方法时如何看待的描述。 我们还详细描述了方法如何工作以及如何解释结果。 专家意见：了解该方法的工作方式对于选择适当的实验方法很重要。 我们还希望本文可能是年轻研究人员进入方法开发领域的灵感。 看到问题是开发解决方案的动力。涵盖的区域：在过去的二十年中，我们使用寡核苷酸偶联的抗体来可视化蛋白质蛋白质相互作用，从而开发了几种新方法，例如原位PLA，Proxhcr和Molboolean。在此，我们描述了这些方法的寡核苷酸系统背后的基本原理。本文的主要目的是为研究人员提供有关我们在设计这些方法时如何看待的描述。我们还详细描述了方法如何工作以及如何解释结果。专家意见：了解该方法的工作方式对于选择适当的实验方法很重要。我们还希望本文可能是年轻研究人员进入方法开发领域的灵感。看到问题是开发解决方案的动力。
Noumea，2024年10月7日统计创新和...
自2017年以来，密克罗尼西亚联邦州（FSM）已突飞猛进，建立了准备从绿色气候基金（GCF）获得资源的准备，并为关注机构加强和范式转移计划的项目提供补充合作伙伴。现在正处于GCF的第三个准备阶段（R3），FSM正在继续以其有效的气候金融管理能力为基础。这一第三阶段的准备支持是建立在第一阶段和第二阶段所取得的重大收益的基础上，即建立总统可持续发展委员会（SD）理事会，以监督国家拥有和国家驱动的过程；在完成和更新FSM-GCF国家计划（CP）以指导优先管道开发和实施，包括确定即时能力需求；促进三个国家提名实体（DAE）的认证；并为FSM的国家改编计划获得GCF资金，以启动和指导该国的长期战略和行动，以面对气候变化。
重新思考时代的宣传权...
创建了宣传权是为了防止一个人的形象的非同意商业化。法律自1950年成立以来就已经发展了，扩大了相似性的定义，但是自创建互联网以来，该学说仍然相对静止。虽然法律保持不变，但技术和盗用方法采取了指数跃升。关于盗用宣传权利的这些飞跃中最深刻的是生成的AI。生成的AI平台席卷了世界，使用户能够创建几乎所有可想象的名人的图像，视频和歌曲。系统的输出和训练系统的数据集包含名人的相似性，但是这两种用途经常逃避当代宣传权提供的保护。此外，这些平台创建这些作品的速度导致了稀释稀释原始名人宣传权的盗用材料的盈余。