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释放 QZ 5111
安全、卫生 RENLEASE® QZ 5111 含有易燃溶剂，因此应在通风环境中操作并使用一次性手套。佩戴护目镜。不应在明火、自热或电弧焊接工艺下使用，并避免产生火花。用温水清洗并用一次性纸巾擦干，以避免污染。产品被视为易燃 1a。班级。如果需要，我们有相应的安全数据表（MSDS）环境废物的最终处置和清洁。硬化环氧化合物的残留物以及一次性手套、工具和空容器必须根据当地现行法律法规被视为环境特殊/危险废物。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
SN Bose巨大作品的100年
生成的AI：OpenAI的GPT-4和Google Bard之类的模型已彻底改变了内容的生成，实现了类似人类的文本，图像和代码创建。跨越教育，医疗保健和创意产业的应用。多模式AI：Meta的Llama和Openai的Dall·E 3结合了文本，图像和视频处理，使AI系统能够理解和生成多种格式的输出。AI在药物发现中：基于AI的平台，例如DeepMind的Alphafold，已经预测了科学已知的几乎每种蛋白质的结构（截至2023年），加速了医学研究和药物开发。代码的生成AI：Github的Copilot X（2023）和OpenAI的Codex Automate Automate软件开发等工具，从而提高了开发人员的生产率和编码效率。语音中的生成AI：Elevenlabs和Vall-E（Microsoft，2023）启用高质量的语音综合，革新虚拟助手，有声读物和客户服务中的应用程序。自治代理：AI模型（如Autogpt和Babyagi）在没有人类干预的情况下执行多步自主任务，从而超越了单任务重点的AI能力。
人工智能与生命科学的融合：保障技术、反思治理、预防灾难
经过人类或“自然”语言训练的 LLM 及其应用程序（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA Chat、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard）因其能够综合信息并根据用户提示生成新文本的能力而受到广泛关注。LLM 还可以处理其他类型的数据，例如音频、视觉和生物数据，并且正在努力创建包含多种类型数据的模型。虽然大多数自然语言 LLM 并非专门为提高对生物系统的理解而设计的，但它们实际上通过有效地总结有关生命科学、生物工程以及实验室工具和方法的广泛公开信息来发挥这一作用。这些工具旨在易于使用，并可能通过提供信息、有前途的方法、培训和指导来促进某些类型的生物工程，包括向科学专业知识很少的用户提供信息、有前途的方法、培训和指导。但是，由于 LLM 利用广泛可用的信息，因此它们可能对描述良好且与以前使用过的方法相似的方法最有帮助和最准确。此外，法学硕士可能会以令人信服的方式“产生幻觉”虚假信息，这使得那些对某个主题不太了解的人很难分辨事实和虚构。
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
人工智能可以帮助您管理个人财务吗？
近年来，大型语言模型 (LLM) 已成为人工智能 (AI) 的一项变革性发展，引起了业界和学术界的极大关注。这些复杂的 AI 系统经过大量数据集的训练，表现出令人印象深刻的自然语言处理和内容生成能力。本文探讨了 LLM 解决个人理财关键挑战的潜力，重点关注美国。我们评估了几款领先的 LLM，包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Llama，以评估它们在抵押贷款、税收、贷款和投资等主题上提供准确财务建议的有效性。我们的研究结果表明，虽然这些模型的平均准确率约为 70%，但它们在某些领域也显示出明显的局限性。具体而言，LLM 难以为复杂的财务查询提供准确的响应，其性能在不同主题上存在显著差异。尽管存在这些局限性，但分析显示这些模型的较新版本有显著改进，凸显了它们对个人和理财顾问的实用性日益增强。随着这些人工智能系统的不断发展，它们在个人金融领域推动人工智能驱动应用的潜力变得越来越大。
PCA基础：评估感知认知链中的多模式大语言模型
尽管大型语言模型（LLM）表现出了显着的能力，但由于自动回归过程，资源消耗和相当大的潜伏期所阻碍它们。在这项研究中，我们引入了自适应n克平行解码（ANPD），这是一种创新和无损的方法，通过允许同时产生多个代币来加速推断。ANPD结合了两级方法：它从采用N-Gram模块的快速起草阶段开始，该模块根据当前的交互式环境进行适应，然后是验证阶段，在此期间，原始LLM评估并确认了拟议的令牌。因此，ANPD预示着LLM原始外的完整性，同时提高了处理速度。我们利用N-Gram模块的多级体系结构来增强初始草稿的精度，从而减少了推理潜伏期。ANPD消除了重新培训或额外的GPU内存的需求，从而使其具有有效的插件增强功能。在我们的实验中，诸如美洲驼及其微调变体之类的模型显示出高达3的速度提高。67×，验证了我们提出的ANPD的有效性。
人力资本积累带来的与自然资源管理相关的经济挑战和问题
本研究考虑了人力资本概念随时间的演变。人力资本理论是在国外经济学家的研究成果基础上形成的。因此，它涵盖了许多独立的方面，也应该独立研究。本文特别关注丰富的自然资源对人力资本积累的影响。文章从经济增长依赖于自然资源丰富程度的观点来分析现代理论。制度因素在这种关系中也发挥着作用，因此也考虑了古典经济理论。关键词：外国经济学家 人力资本 经济增长 人性化。
研究文章 比较和评估四个人工智能聊天机器人的经济学能力
人工智能 (AI) 聊天机器人已成为现代学术事业的强大工具，为学习领域带来了机遇和挑战。它们可以提供大多数学科的内容信息和分析，但在结论和解释的响应准确性以及字数方面存在显著差异。本研究探讨了四个不同的 AI 聊天机器人（GPT-3.5、GPT-4、Bard 和 LLaMA 2）在大学级经济学背景下的结论准确性和解释质量。该研究利用布鲁姆的认知学习复杂性分类法作为指导框架，对四个 AI 聊天机器人进行了标准测试，以了解大学水平的经济学理解以及更高级的经济学问题。所有 AI 聊天机器人在探索经济学理解的提示上表现同样出色的零假设被拒绝。结果表明，四个 AI 聊天机器人之间存在显著差异，并且随着经济学相关提示的复杂性增加，这些差异会加剧。这些发现与学生和教育工作者都息息相关；学生可以选择最合适的聊天机器人来更好地理解经济学概念和思维过程，而教育工作者可以设计他们的教学和评估，同时认识到学生可以通过 AI 聊天机器人平台获得的支持和资源。
高性能机器学习（HPML）
首席研究科学家IBM T.J.纽约州沃森研究中心（Watson Research Center）在过去几十年中，高性能计算领域（HPC）一直在建立超级计算机来解决科学中一些最大的挑战。HPC是尖端技术（GPU，低潜伏期互连等）的地方用于解决科学和数据驱动的问题。ML当前成功的关键要素之一是能够对大量培训数据进行计算。今天，将HPC技术应用于ML算法是人工智能进展的基本驱动力。在本课程中，您将学习通常应用于超级计算软件的HPC技术，以及如何应用它们以从ML算法获得最大性能。您还将了解建立高效ML系统的技术。在需要大量计算能力和能量的大型基础模型（例如GPT和Llama）的时代，这尤其变得更加至关重要。本课程将引入有效的AI计算技术，用于培训和推理。主题包括模型压缩，修剪，量化，知识蒸馏，神经结构搜索，数据/模型并行性和分布式培训。该课程基于Pytorch和Cuda编程。课程结束时的目标，您将能够：