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EEG 到文本模型有效吗？
这项工作批判性地分析了现有的开放词汇 EEG 到文本翻译模型。我们发现了一个关键的局限性：以前的研究在评估过程中经常采用隐性教师强制，人为地夸大了性能指标。此外，他们缺乏一个关键的基准——比较纯噪声输入上的模型性能。我们提出了一种方法来区分真正从 EEG 信号中学习的模型和仅仅记忆训练数据的模型。我们的分析表明，模型在噪声数据上的性能可以与在 EEG 数据上的性能相媲美。这些发现强调了 EEG 到文本研究中需要更严格的评估实践，强调透明的报告和对噪声输入的严格基准测试。这种方法将带来更可靠的模型能力评估，并为强大的 EEG 到文本通信系统铺平道路。代码可在 https://github.com/NeuSpeech/EEG-To-Text 获得
安全模型注释
在这里，我们假设消息空间具有超多项式大小（否则，无法实现OW安全性）。在任何这些含义中，攻击者（a 0，a 1）赢得OW-ATK游戏（以黑盒方式）可以转换为另一个（b 0，b 1）赢得IND-ATK游戏。的确，b 0运行st a←a d 0 0（pk）（或仅将st a设置为空字符串，如果atk = cpa），然后选择两个随机差异消息m 0，m1∈PKE.Mpk，然后输出（m 0，m 1，st），其中st =（st a，m 0，m 0，m 0，m 1，m 1）。在第二阶段，B 1使用接收到的sT A和挑战c ∗运行A 1（或A，如果ATK = CPA）。然后将A的输出M'与M 1进行比较。它们等于B 1输出1。否则，它输出0。
物理启发的生成模型
物理启发的生成模型（例如扩散模型）构成了强大的生成模型系列。模型在这个家庭中的优势来自相对稳定的培训过程和高容量。仍然可以进行许多可能的改进。在本演讲中，我将讨论物理启发的生成模型的增强和设计。我将首先提出一种采样算法，该算法结合了以前的采样器中最好的，从而大大加快了文本对图像稳定扩散模型的生成速度。此外，我将通过在生成过程中添加样品之间的相互排斥力来讨论促进有限样品中多样性的采样方法。其次，我将讨论一个培训框架，该培训框架将可学习的离散潜在潜伏期引入连续扩散模型。这些潜伏期简化了复杂的噪声到数据映射，并减少了生成轨迹的曲率。最后，我将介绍泊松流量生成模型（PFGM），这是一种由静电理论引起的新生成模型，使领先的扩散模型与领先的扩散模型媲美。扩展版本PFGM ++，将扩散模型和PFGM放置在同一框架下，并引入了新的，更好的模型。谈话中讨论的几种算法是标准基准的最先进方法。
“投票的经济模型”
经济投票提供了一个可用的工具，用于衡量选举帐户能力。但是，在许多情况下，对选举问责制的搜索似乎难以捉摸。大型文献产生了冲突和不稳定的经验结果。尽管经济与公民的投票行为之间似乎存在关联，但我们不确定其基础。公民在民主选举中选择候选人时会反思经济的表现吗？是什么决定了经济投票的存在和规模：个人属性，更广泛的政治经济环境或从可信赖的精英那里收到的信息？学者通过向外考虑上下文来发掘一些答案，从而使跨国，个人级别和时间条件理论化，而生态投票可能最强。此外，最近，研究人员转向内部，重新评估推动经济绩效与投票行为之间联系的机制。未来的奖学金必须继续审问核心理论问题，以便更好地了解公民的主观经济评估如何反映在他们作为选民的决定中。
眼科中的基础模型
抽象的基础模型代表了人工智能（AI）的范式转变，从为特定任务设计的狭窄模型演变为多功能，可概括的模型，可适应多种不同的应用程序。眼科作为一种专业，有可能充当其他医学专业的典范，并提供了将基础模型广泛整合到临床实践中的蓝图。这篇评论希望为寻求更好地了解基础模型的眼神专业人士的路线图，同时为读者提供工具，以探索自己的研究和实践中使用基础模型的使用。我们首先概述了能够开发这些模型的关键概念和技术进步，从而概述了新颖的培训方法和现代AI体系结构。接下来，我们总结了有关眼科基础模型主题的现有文献，包括视觉基础模型，大语言模型和大型多模式模型的进度。最后，我们概述了与隐私，偏见和临床验证有关的主要挑战，并提出了前进的步骤，以最大程度地利用这项强大的技术的好处。
生成边缘化模型
我们引入了边缘化模型（M A MS），这是一个新的生成模型系列，用于高维离散数据。他们通过明确建模所有诱导的边际分布来提供可扩展和灵活的生成建模。边缘 - ization模型可以通过神经网络的单个正向通行的Arbi-Trary边缘概率快速近似，该概率克服了任意边缘推理模型的主要局限性，例如任何阶段的自动性自动化模型。MS还解决了在基于能量的训练的概述下，在训练任何阶段生成模量中遇到的可伸缩性瓶颈，在基于能量的培训的概述下，其目标是将学习分布与给定的DESIER概率匹配（由无标准的对数字概括性函数（例如能量或奖励功能）指定）。我们提出了学习边际的可扩展方法，该方法基于“边缘化自洽”的概念。我们将提出模型对各种离散数据分布（包括图像，文本，物理系统和分子）的有效性，以实现最大可能性和基于能量的培训设置。a MS在评估两个设置的边缘概率时达到了宏伟的加速顺序。对于基于能量的培训任务，M MS可以超出先前方法的规模，使高维问题的任何阶段生成型。代码可在github.com/princetonlips/mam上找到。