XiaoMi-AI文件搜索系统
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rlCoder：存储库级代码完成的加固学习
摘要 - 重定位级代码完成旨在在指定存储库的上下文中为未完成的代码段生成代码。现有方法主要依赖于检索增强的生成策略，这是由于输入序列长度的限制。然而，BM25（例如BM25）努力捕获代码语义的传统基于词汇的检索方法，而基于模型的检索方法由于缺乏标记的培训数据而面临挑战。因此，我们提出了一种新颖的增强学习框架RLCoder，它可以使得猎犬能够学习检索有用的内容以完成代码完成，而无需标记数据。具体来说，当将检索到的内容作为附加上下文提供时，我们根据目标代码的困惑迭代评估了检索内容的有用性，并提供了反馈以更新回收者参数。这个迭代过程使得猎犬能够从其成功和失败中学习，从而逐渐提高其检索相关和高质量内容的能力。考虑到并非所有情况都需要超出代码文件的信息，并且并非所有检索到上下文都对生成有所帮助，我们还引入了停止信号机制，从而允许检索员决定何时检索以及哪些候选者自动保留。广泛的实验结果表明，RLCODER始终优于交叉码头和reboeval的最先进方法，比以前的方法实现了12.2％的EM改进。此外，实验表明，我们的框架可以跨越不同的编程语言概括，并进一步改善了诸如RecoCoder之类的先前方法。索引术语 - 固定级代码完成，增强学习，困惑，停止信号机制
评估人工智能
背景：人工智能 (AI) 有可能通过自动解释和穿支识别提高放射学报告的效率、准确性和可靠性，从而改变乳房重建的术前计划。大型语言模型 (LLM) 最近在医学领域取得了重大进展。本研究旨在评估当代 LLM 在解释计算机断层血管造影 (CTA) 扫描以进行深下腹壁穿支 (DIEP) 皮瓣术前计划方面的能力。方法：四个著名的 LLM，ChatGPT-4、BARD、Perplexity 和 BingAI，回答了六个关于 CTA 扫描报告的问题。一组在乳房重建方面拥有丰富经验的整形外科专家使用李克特量表评估了答案。相反，答案的可读性则使用 Flesch 阅读难度分数、Flesch-Kincaid 等级和 Coleman-Liau 指数来评估。 DISCERN 评分用于确定反应的
新闻业的生成AI：新闻和道德的发展生成信息生态系统
其他大型科技公司迅速涌入与自己的AI模型竞争：Bard，然后是Google的Gemini，来自Anthropic的Claude，来自Microsoft的Copilot，以及来自Meta的Llama等开源产品，更不用说新搜索产品了，更不用说引发性，浏览器体验，例如ARC，例如ARC或Fressions of Adobe and Fronfution interfacter of Adobe and trunder interfy of Adobe的界面 - 信息。尽管该技术的版本自2018年以来就已经存在，但到2022年底，它突然奏效了（某种程度上），促使其整合到各种产品中，不仅展示了许多生产力和新体验的机会，而且还对准确性，出处和来源信息的归因以及造成错误信息的潜力增加了一些严重的关注。
柯尼卡美能达的数据科学家在Kaggle举办的世界上最大的AL比赛中赢得了金牌
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术（2025年3月13日） - 柯尼卡·米托尔塔（Konica Minolta，Inc。）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta））宣布，其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖，这是全球最大的AI竞争平台，与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中，许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一，提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达（Konica Minolta）的数据科学家和电通信大学的成员，包括Kei Harada教授（信息学系）组成了一个联合团队，参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司（Konica Minolta，Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一，使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识，并将继续加深我的知识，以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”，是重新排列文本，最多包含100个英语单词，以创建大型语言模型（LLM）的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案，这使竞争极为困难。
标题：生成人工智能（AI）指南注意事项...
标题：生成式人工智能 (AI) 笔记工具指南 发布机构：校长和教务长办公室 负责官员：信息技术副总裁 生效日期：2024 年 7 月 10 日 审核办公室：教学促进中心 信息技术服务办公室 天普大学实施生成式 AI 工具的注意事项 生成式人工智能工具（例如 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Dall-E 等）可以通过利用数据集中人工创建的文本、图像和视频来创建新内容。这些大型语言模型 (LLM) 没有认知；它们无法思考。相反，它们的工作原理是在训练它们的庞大而多样的数据集中查找和复制最常见的模式。 新的生成式人工智能 (AI) 工具将使天普大学社区受益。然而，大学必须提倡负责任地使用这些 AI 工具。大学使用 AI 工具的指南和政策包括以下注意事项：
评估 ChatGPT、Claude AI、Bard 和
这项研究严格评估了四种人工智能 (AI) 语言模型（ChatGPT、Claude AI、Google Bard 和 Perplexity AI）在四个关键指标上的表现：准确性、相关性、清晰度和完整性。我们使用了多种研究方法，从 14 种场景中获取意见。这有助于我们确保我们的研究结果准确可靠。研究表明，Claude AI 的表现优于其他模型，因为它给出了完整的答案。与其他 AI 工具相比，其相关性平均得分为 3.64，完整性平均得分为 3.43。ChatGPT 一直表现良好，而 Google Bard 的回答不明确，差异很大，难以理解，因此 Google Bard 没有一致性。这些结果提供了有关 AI 语言模型在医疗建议方面表现良好或不佳的重要信息。它们帮助我们更好地使用它们，告诉我们如何改进未来使用 AI 的技术变革。研究表明，AI 能力与复杂的医疗场景相匹配。
Biomamba：一种利用Mamba
摘要在生物学中的自然语言处理（NLP）的进步取决于模型解释复杂的生物医学文献的能力。传统模型通常在该领域的复杂和特定领域的语言中挣扎。在本文中，我们提出了Biomamba，这是一种专门为生物医学文本挖掘设计的预培训模型。Biomamba建立在Mamba的建筑上，并在生物医学文学的典型语料库中进行了预培训。我们的实证研究表明，在各种生物医学任务上，Biomamba显着优于Biobert和General Domain Mamba等模型。，对于Intance，Biomamba可实现100倍的困惑性，而Bioasq上的跨透明镜损失减少了4倍[29]测试集。我们提供了模型体系结构，预训练过程和微调技术的概述。此外，我们发布了代码和经过训练的Model 1，以促进进一步的研究。
XAI-Lyricist：利用韵律解释提高 AI 生成歌词的可唱性
解释歌词的可唱性是语言模型 (LM) 在歌词生成中一项重要但缺失的能力。这项能力使作曲家能够快速评估 LM 生成的歌词是否可以与旋律和谐地唱出来，并帮助歌手在练习过程中将歌词与旋律对齐。本文提出了 XAI-Lyricist，利用音乐韵律指导 LM 生成可唱的歌词并提供人类可理解的可唱性解释。我们使用 Transformer 模型在音乐韵律约束下生成歌词，并提供歌词韵律模式的演示作为可唱性解释。XAI-Lyricist 通过计算指标（困惑度、韵律-BLEU）和以人为本的研究（人类评分、平均唱歌时间和尝试次数）进行评估。实验结果表明，音乐韵律可以显著提高 LM 生成的歌词的可唱性。一项针对 14 名歌手的对照研究也证实了所提供的解释有助于他们比阅读纯文本歌词更快地理解歌词的可唱性。
APTQ：面向大型语言模型的注意力感知训练后混合精度量化
大型语言模型 (LLM) 极大地推进了自然语言处理范式。然而，高计算负荷和巨大的模型大小对在边缘设备上的部署提出了巨大挑战。为此，我们为 LLM 提出了 APTQ（注意感知训练后混合精度量化），它不仅考虑了每层权重的二阶信息，而且首次考虑了注意输出对整个模型的非线性影响。我们利用 Hessian 迹作为混合精度量化的敏感度指标，确保在保留模型性能的情况下进行明智的精度降低。实验表明，APTQ 超越了之前的量化方法，在 C4 数据集中实现了平均 4 位宽度和 5.22 困惑度，几乎相当于全精度。此外，APTQ 在 LLaMa-7B 和 LLaMa-13B 中分别以平均 3.8 的位宽实现了 68.24% 和 70.48% 的最佳零样本准确率，证明了其生成高质量量化 LLM 的有效性。