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参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
液体提示文档
2功能概述5 2.1外壳要点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2版本控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3软件配置环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4默认情况下禁用的功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5已知限制和错误。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6竞争者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 2.7许可证。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 div>
alis：不安全输入提示的LLM指令安全策略
在大型语言模型中，现有的指令调整方法可能无法在及时注入和越狱等用户输入的攻击方面保持稳健性。受到计算机硬件和操作系统的启发，我们提出了一种指令调用范式的指令，称为木质lm lm I n构造策略（ALIS），以通过将用户输入分解为不可减少的原子指令，并将它们组织到指导流中，从而增强模型性能，以指导它们将响应生成模型响应。alis是一个层次结构，在该结构中，用户输入和系统提示分别被视为用户和内核模式指令。基于ALIS，该模型可以通过忽略或拒绝输入指令来维护安全限制，当时用户模式指令尝试与内核模式指令发生冲突。为了构建Alis，我们还开发了一种自动指令生成方法，用于培训ALIS，并提供一个指令分解任务和相应的数据集。值得注意的是，具有小型模型的ALIS框架仍然可以提高LLM对攻击的弹性的弹性，而不会损失一般的攻击性。我们的代码和数据可在https://github.com/xinhaos0101/alis上获得。
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
如何编写有效的生成AI提示
•询问谁，什么，何时，何时何地以及为什么要提问。•始终验证Genai响应中与库数据库或其他学术资源中提供的源或链接。学生对提交的工作的准确性完全负责。•如果涉及计算，请始终检查执行的计算。下面提供了示例提示。学生可以将完整提示复制并粘贴到其首选的Genai工具中，以查看样本响应。请记住，没有两个响应将完全相同。示例1：写“我是美国文学课的大学生。我们正在阅读伟大的盖茨比，我需要写一篇论文陈述，重点是绿灯的象征。我知道绿灯是指金钱，代表了黛西在半岛的一面，我相信它与美国梦相关。仅使用项目符号，就本文的听起来提供反馈。‘伟大的盖茨比（Great Gatsby）中的绿灯象征着盖茨比（Gatsby）想要的钱，他无法达到的爱以及他为美国梦而战。''
微调在LLMS中提示的功效
本文介绍了我们参加FinCausal 2025 Compeition的方法和发现（Moreno-Sandoval等人。，2025），解决了从财务文件中得出的因果问题，特别是英语和西班牙年度报告。与基于BERT的代币分类（例如基于BERT的提取方法）相比，我们研究了生成模型（例如Llama）的有效性。虽然迅速的优化和很少的学习提供了一些改进，但它们不适合持续超过Fincausal的提取方法，并且患有hAlu take。相比之下，微调生成模型被证明对于最小化的幻觉和实现了卓越的表现至关重要。使用我们的微调多语言模型完成这两个任务，我们的表现要优于我们的外来和单语言方法，在比赛中获得了西班牙语的最高成果，而在比赛中获得了第二好的结果。我们的发现表明，微调的大语言模型非常适合复杂的财务叙事中的因果问答，提供了强大的多语言帽子，并有效地减轻了幻觉。
结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
“迅速工程的挑战和机遇...
技术，Yanamadala，Guntur，A.P，印度摘要：尽管及时的工程已成为优化生成AI系统的重要方法，但它仅可用于使其在各种应用程序中产生准确的，上下文相关且在道德上声音的输出有用。但是，该领域仍然充满挑战，包括语言的歧义，偏见的风险以及最佳实践中缺乏标准化。迅速工程的性质过程是迭代的，它可能需要花费几个小时才能完成，在企业层面上大规模部署具有挑战性。此外，在需要最新数据的应用程序中，使用具有固定知识截止的生成模型的使用使它们不太合适。同时，使用及时工程时，开放了巨大的机会：即，它允许对特定的行业用例进行专业化，支持可访问的人类协作，并在创意行业中提供创新。新工具和框架使及时设计更加容易。此外，增长的职业机会为这个新兴领域对所有人来说更为至关重要。最后，及时的工程也可能会产生更负责任的AI输出，这些输出可以沿着道德界限，同时使人工智能在商业和创意领域中成为值得信赖的合作伙伴的角色。
利用战略指导实现快速优化
提示工程对于充分利用大型语言模型 (LLM) 在不同应用中的功能至关重要。虽然现有的提示优化方法可以提高提示有效性，但它们往往会导致提示漂移，即新生成的提示可能会对以前成功的案例产生不利影响，同时解决失败的问题。此外，这些方法往往严重依赖 LLM 的提示优化任务的内在能力。在本文中，我们介绍了 S TRA GO（战略引导优化），这是一种新颖的方法，旨在通过利用成功和失败案例的见解来确定实现优化目标的关键因素，从而减轻提示漂移。S TRA GO 采用了一种操作方法，整合了情境学习来制定具体的可操作策略，为提示优化提供详细的分步指导。在推理、自然语言理解、领域特定知识和工业应用等一系列任务中进行的大量实验证明了 S TRA GO 的卓越性能。它确立了快速优化领域的新水平，展示了其提供稳定有效的快速改进的能力。