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鼻子到脑愈合：缺氧基本的间充质干细胞促使缺氧性脑病大鼠恢复
1 Rise-Health，医学科学系，健康科学学院，贝拉大学内政部，AV。Infante D. Henrique，6200-506Covilhã，葡萄牙2 CNC -UC- COIMBRA大学神经科学与细胞生物学中心3 CIBB 3 CIBB- COIMBRA大学Innovative Biomedicine for Innovative Biomedicine in Center of Coimbra University，Coimbra University，Coimbra University of Coimbra 4 Cryastaminal，Cryastaminal，Sathlababababal s.a.，Portugal
提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
安全人工智能（SAI）：针对快速注射的双层防御模型
抽象人工智能（AI）深深地嵌入了处理敏感信息和任务操作的部门中，并且保护这些系统已变得至关重要。本文引入了一种新型的双层防御系统，称为安全人工智能（SAI），旨在减轻与迅速注射和迅速中毒攻击有关的风险。在连续设置“ SAI”中使用两个大型语言模型（LLM） - 一种用于初始输入及时分类的“后卫”模型，该模型有效地滤除了对抗性输入以保护AI系统和响应用户查询的主要响应模型。通过严格的测试，SAI在防止恶意提示损害AI响应方面表现出了弹性，从而大大提高了AI安全性。本文彻底研究了SAI的架构，方法论和性能，以满足对安全和对抗性AI系统的不断增长的需求。关键字：大语言模型，安全的人工智能，人工智能，及时注入，AI安全性。ntroduction虽然人工智能（AI）在政府，银行业和医疗保健方面具有许多优势，但其融合会增加脆弱性，尤其是随着LLM的复杂性和能力发展。AI仍然容易受到对抗性及时的操纵的攻击，这些操纵利用了自然语言弱点，尽管对强大的模型训练和硬编码过滤器规则进行了大量研究[1] [9] [18]。直接将有害物质直接嵌入AI输入，快速注射和中毒攻击中提供了一种特殊的危害[1] [6] [11]。与通常集中于攻击系统弱点的传统网络威胁不同，这些攻击使用了AI学习的反应模式，因此修改模型以产生意外的和通常的负面结果[1] [3]。鉴于语言的复杂性和LLM答案的复杂性，这种敌对的方法可能很难检测和预防[6] [7]。在这项工作中提出了安全的人工智能（SAI）作为解决这些挑战的解决方案。SAI的创新架构满足了针对基于及时的敌对投入的弹性，可扩展的防御的需求
提示：大型语言模型的视觉提示探索，扰动，测试和迭代
摘要 - LARGE语言模型（LLM）由于能够使用简单的自然语言提示执行临时自然语言处理（NLP）任务，因此获得了广泛的普及。呼吁LLM的一部分是他们对公众的可接近性，包括NLP技术专长的人。但是，提示在语言结构，上下文和其他语义方面可能会有很大的不同，并且修改其中一个或多个方面可能会导致任务绩效的显着差异。非专家用户可能会发现确定提高提示所需的更改是一项挑战，尤其是当他们缺乏特定领域的知识和适当的反馈时。为了应对这一挑战，我们提出了p rompt iD，一个视觉分析系统，旨在通过探索，扰动，测试和迭代进行交互，完善和测试提示。p rompt a ID使用协调的可视化效果，使用户可以通过三种策略改进提示：关键字扰动，释义扰动以及获得最佳的context中文字中的最佳示例。p rompt a ID是通过涉及NLP专家的预先研究设计的，并通过强大的混合方法用户研究进行了评估。我们的调查结果表明，P ROMPT I ID可以帮助用户在认知开销较少的情况下迭代提示，并在建议的帮助下产生多样的提示，并分析生成的提示的性能，同时超过现有的最新提示提示性能的互动。
视觉驱动的迅速优化多模式生成任务中的大语言模型
摘要 - 视觉生成仍然是人工智能中的具有挑战性的边界，需要无缝整合视觉不介绍和生成能力。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，即视觉驱动的及时优化（VDPO），该框架利用大型语言模型（LLMS）动态地从视觉输入中生成文本提示，从而指导高实现图像综合。VDPO结合了视觉嵌入提示调谐器，文本指令生成器和视觉生成模块，以实现各种视觉生成任务的最新性能。在基准（例如可可和粗略）上进行的广泛实验表明，VDPO始终超过现有方法，从而实现了FID，LPIPS和BLEU/CIDER分数的显着改进。其他分析揭示了VDPO的可扩展性，鲁棒性和概括能力，使其成为内域和外域任务的多功能解决方案。人类评估进一步验证了VDPO在产生视觉吸引力和语义相干输出方面的实际优势。索引术语 - LARGE语言模型，提示优化，扩散模型
教授 EFL/ESL 学生有效的英语提示制作人工智能
聊天机器人和虚拟助手：Replika 和 Google Assistant 等工具使用 NLP 与学习者进行基于文本或语音的对话。这些聊天机器人可以模拟现实生活中的对话，帮助学生在受控环境中练习流利度并提高沟通技巧。通过响应用户输入，聊天机器人提供了一种即时且根据学生当前语言水平量身定制的对话练习形式 (Kim, 2019)。语法检查器和写作助手：Grammarly 和 Hemingway App 等平台使用 AI 算法来识别学生写作中的语法错误、文体问题和不恰当的措辞。这些工具提供改进建议，解释更正背后的语法规则，并且通常包括词汇增强功能。这有助于学生提高写作技巧并更好地理解英语语法 (Tetreault 等人，2018)。自适应语言学习应用程序：Duolingo、Babbel 和 Rosetta Stone 等应用程序使用 AI 为学生创建个性化的学习路径。通过跟踪用户进度并调整练习难度，这些应用程序可确保学生始终保持正确的学习水平。使用连胜和排行榜等游戏化元素也可以提高积极性并鼓励定期练习（Vesselinov & Grego，2021 年）。
一项关于基于自动提示的多模式转移学习的调查
学院，印度普鲁切里（Puducherry），在一系列职业中摘要，例如文本输入，图像和识别语音，深度学习的结合已成为处理困难识别工作的重大技术进步，评估对深度学习的多种方式进行了插图研究，这些方法已更改了多种领域，将几个领域的重点放在了尖端技术上。一种强大的深度学习方法表明，以识别目标识别和图像划分的图像的出色功效涉及使用卷积的神经网络。通过转移学习的发展使训练有素的模型可以使用较少的信息部署到进一步的专业职业，从而提高了其效率。文本消息识别以及语言主要发展到深度学习和实例，例如复发性神经网络和长期记忆或系统。这些原型在创建信息，理解环境以及管理自然语言任务中的语言处理范围方面表现出色，包括查询答案，设备解释和评估情感。尽管有限的信息有限，但验证的语言原型的实施仍在文本相关操作的性能方面取得了重大改善。当前，复发性的神经网络用于深度学习进行语音识别，以达到高解释的语音效率以构成文本。关键字：自然语言处理，深度学习，复发性神经网络，卷积神经网络1。深度学习引言人工神经网络模仿人类大脑的结构，是基础深度学习，机器学习的一部分已成为过去十年来人工智能（AI）指数进步的推动力。深度学习算法特别擅长处理大量数据，允许机器直接从原始数据输入（例如文本，语音或图像）中学习，而无需手动功能工程。深度学习的主要创新是其通过多个处理单元或神经元多层学习DT的层次结构表示的能力。这些层逐渐提取更高级别的特征，这就是为什么深度学习对语音识别，自然语言理解和图像识别等合作任务特别有用的原因。
AIGT：基于提示
表格数据占企业数据资产的80％以上，在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注，产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明，大型语言模型（LLMS）可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是，当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题，我们基于迅速的效能引入了能力（AIGT），这是一种利用元数据信息（例如表描述和模式）的新颖方法，以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制，我们提出了长令牌分区算法，使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。