1 CLP-科学与哲学中心,Ugent,BE,2 Imapp,Radboud University and NL,NL,3 Utrecht University,NL,NL,4 4,NL,Radboud University,NL,5 de f´ısica Copuscular(Ific)(IFIC),Scain&Scain spain&Scains,trante,thrante,thrante,thrande,thrande,dr thrande,thrande,thrand,德国,德国8埃鲁姆 - 达塔 - 荷兰和多特蒙德大学,德国,9,北卡罗来纳州拉德布德大学,奥地利,拉德布德大学,10塔帕尔工程技术学院(TIET)11,印度帕蒂亚拉,帕蒂亚拉,帕特里亚,汉堡十二世大学,德国汉堡,13 hamburg,13 hamburg,13瑞士,16慕尼黑数学哲学中心,德国LMU慕尼黑,17 Cantabria物理研究所(IFCA)(IFCA),西班牙CSIC-UC,西班牙,Radboud University,NL,NL,Digital,19 Ippen Digital,19 Ippen Digital,Demandy,20 De Oviedo and Ictea大学,西班牙,西班牙,西班牙,21 Grappa,Amsterdam of Amsterdam,Interndam,Interndam,Interndam
摘要 - 多型大型模型(MLMS)正在成为一个重要的研究重点,将强大的大语言模型与多模式学习结合在一起,以跨不同数据模式执行复杂的任务。本评论探讨了MLM中最新的开发和挑战,强调了它们在实现人工通用智能和作为世界模型的途径方面的潜力。我们提供了关键技术的概述,例如多模式的思想链(M-COT),多模式指令调整(M-IT)和多模式的内在学习(M-ICL)。此外,我们讨论了多模型模型的基本技术和特定技术,突出了它们的应用,输入/输出方式和设计特征。尽管取得了重大进步,但统一的多模型模型的发展仍然难以捉摸。我们讨论了3D生成和体现智能的集成,以增强世界模拟功能,并提出将外部规则系统纳入改进推理和决策。最后,我们概述了未来的研究指示,以应对这些挑战并推进该领域。
摘要 - 由IETF标准化的NetConf协议是一种用于配置网络实体的尖端解决方案,并在现代网络设备中提供了SNMP的替代方案。由于配置协议的复杂性以及创建有效配置的挑战,生成的AI解决方案有望将文本提示转换为配置构造的人。但是,LLM在文献中尚未探讨LLM产生NetConf配置的潜力。本文通过评估五个不同的LLM的性能(包括Llama3,开源,本地模型)来解决这一差距,以使用广泛的Yang数据模型来创建NetConf配置。为了使用生成AI创建有效的网络配置,本文提出了将域知识集成到LLM的管道,而无需其他培训,并突出了常见的缺点和错误,以防止生成有效的配置。发现表明LLM的使用有望实现此任务,但是当前的最新技术还不够成熟,可以在复杂情况下立即进行工业应用。索引条款 - 网络管理,服务管理,NetConf,Yang,SNMP,Generative AI,LLM,RAG,XML,XML,MIB,GPT,GPT,LLAMA3
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入,因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧,这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据,是否会发生有害的反馈回路,导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型,我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反,我们的发现表明,在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反,观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素,例如图像生成中的伪像(例如,模糊的面孔)或原始数据集中的预先偏见。
LLM 代表了最先进的技术,在性能和语言质量方面超越了其他当前的 T2T 模型。因此,它们被认为是 T2T 模型考察的代表。LLM 是强大的神经网络,最多可拥有一万亿个参数。它们在大量文本语料库上进行训练,专门用于处理和生成文本。LLM 的训练通常可分为两个阶段:首先,进行无监督训练,使 LLM 对文本有大致的了解。接下来是微调,使 LLM 专门用于特定任务(NIST,2024)。文本是基于随机相关性生成的;概率分布用于预测在给定上下文中接下来可能出现哪个字符、单词或单词序列。LLM 的输出通常表现出很高的语言质量,因此通常与人类书写的文本难以区分。
装配线工艺规划通过将设计信息转换为装配集成序列,将产品设计和制造连接起来。装配集成序列定义了装配过程中飞机系统部件的安装和测试优先级。从系统工程的角度来看,此活动是复杂系统集成和验证过程的一部分。在本文中,现代飞机的复杂性是通过根据能量流、信息数据、控制信号和物理连接对飞机系统相互作用进行分类来定义的。在装配线规划的早期概念设计阶段,优先任务是了解这些产品复杂性,并生成满足设计系统功能和设计要求的安装和测试序列。本研究提出了一种考虑物理和功能集成的初始装配工艺规划新方法。该方法利用基于可追溯RFLP(需求、功能、逻辑和物理)模型的系统工程概念定义飞机系统交互,并通过结构化方法生成装配集成序列。所提出的方法在工业软件环境中实施,并在案例研究中进行了测试。结果显示了所提出方法的可行性和潜在优势。关键词:飞机系统装配,装配工艺规划;复杂系统集成;RFLP建模
降解概率模型在机器学习中变得越来越重要,但尚未研究其量子对应物。在这项工作中,我们提出了生成差异模型的量子版本。在该算法中,人工神经网络被参数化的量子电路代替,以直接操纵量子状态。我们既提出完整的量子版本,也是该算法的潜在经典量词版本。在潜在模型中,参数化的量子电路是通过使用预训练的经典自动编码器获得的,以低维的数据表示训练。对于这两种模型,我们都展示了一种使用辅助量子位来调节输出分布的方法。已使用定性评估补充的定量指标对模型的性能进行了评估。对于潜在模型,我们显示了对实际量子硬件的简化版本的实现。NISQ设备上的执行允许在存在噪声的情况下评估算法的性能。