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基于及时的动画中的流量为流量
“解散过程是创造过程，” Sujin Kim的《溶解》（2023）的后记是通过实现神经风格转移的实现，这是一种基于机器学习 - 基于机器学习的技术，用于图像样式化的技术。1根据电影的摘要，其标题“是对个人的心理动荡与我们不守规矩时代的不可预测性之间相互联系的隐喻”。 2解散的概念也是对Short生产过程的合适典故。Kim的导演方法利用AI的扭曲，利用算法产生的图像的非惯性，任意波动来产生独特的变形效应。kim的作品在AI生成的动画的早期浪潮中很少见，其中大多数示例被认为是“夸张的拖鞋”。 3正如我在其他地方所说的那样，这种新兴的动画内容背后的生产方法不仅在道德上和法律上是值得质疑的，而且也容易发生
促使采取行动
虽然这听起来与独立的 LLM 或 GenAI 应用程序的功能大致相同，但 AI 代理与 LLM 之间存在一些关键区别，这些区别使得 AI 代理更加强大。（见第 6 页表格）例如，典型的 LLM 驱动聊天机器人通常对多步骤提示的理解能力有限，更不用说根据单个提示规划和执行整个工作流程了。本质上，它们符合传统应用程序的“输入-输出”范式，在收到必须分解为多个较小任务的请求时会感到困惑。它们还难以推理序列，例如需要考虑时间和文本上下文的组合任务。这些限制在使用小型语言模型 (SLM) 时更加明显，因为它们是在较小量的数据上进行训练的，通常会牺牲知识深度和/或输出质量来提高计算成本和速度。
视频文本提示弱监督时空 -
弱监督时空的视频接地（STVG）旨在给定文本查询，而无需注释的训练数据，旨在将目标对象定位。现有方法通过从视频框架功能中裁剪对象，丢弃所有上下文信息，例如位置变化和实体关系，从而独立于每个候选管。在本文中，我们提出了视频文本提示（VTP）来构建候选功能。从特征图中裁剪管区域，我们绘制视觉标记（例如红色圆圈）作为视频提示上的对象管；相应的文本提示（例如在红色圆圈中）也被插入询问文本的主题单词后，以突出显示其存在。然而，如果没有作物，每个罐头特征都可能看起来相似。为了解决这个问题，我们通过引入负面的对比样本而不是删除候选对象而不是被强调的对比对比样本，进一步提出了Concon-Con-Concon-Conconvive VTP（CVTP）；通过合并VTP候选人与对比样本之间的差异，正确候选者和其余部分之间的匹配分数差距被扩大。在几个STVG数据集上进行了广泛的实验和消融，我们的结果通过很大的边距超过了现有的弱监督方法，这证明了我们提出的方法的有效性。
评估工作机会时要使用的提示 | AI @ Work
比较薪资和福利 提示：“帮我比较一下两个工作机会：一个提供 55,000 美元的薪水，没有健康福利，另一个提供 50,000 美元的薪水，有全额健康福利和 401(k) 匹配。哪一个可能总体上更好？” 评估长期增长潜力 提示：“我如何评估两个工作机会的长期增长潜力？一个是一家具有快速增长潜力的小型初创公司，另一个是一家拥有明确晋升途径的知名公司。” 评估工作与生活的平衡 提示：“一份工作提供灵活的工作时间，但需要一些周末工作，而另一份工作提供严格的 9 到 5 时间表，没有周末工作。我如何评估哪份工作提供了更好的工作与生活的平衡？” 分析公司文化 提示：“有哪些方法可以比较两个工作机会之间的公司文化？我想找到一家具有协作环境的公司，让我能够融入其中。”考虑工作地点提示：“我如何评估两个工作机会的位置？一份工作位于生活成本较高的大城市，另一份工作位于生活成本较低的小城镇。”权衡职业发展机会提示：“一份工作提供正式的指导和培训计划，而另一份工作提供更直接的责任和自主权。我如何评估哪份工作能更好地帮助我实现职业成长？”
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
MSAGPT：神经提示通过MSA生成预培训预测蛋白质结构
多个序列比对（MSA）在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法，但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里，我们介绍了MSAGPT，这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中，有助于零或几次学习。更重要的是，我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调（RFT）和AF2反馈（RLAF）的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效（在几乎没有射击的情况下高达 +8.5％TM得分）。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
INFO 7375＆提示为生成AI的工程...
课程信息课程标题：生成AI课程的提示工程编号：信息7375学期和年度：2025春季学分：4 CRN：TBD课程格式：在线讲师信息全名：Shirali Patel电子邮件地址：shi.patel@northeaseastern.edu办公室。 TA将举办协助小时教练Shirali Patel是位于阿灵顿校园外的兼职教师。Shirali拥有超过20年的系统工程师，项目经理和产品经理的经验，为她的学生带来了丰富的知识和实践专业知识。她拥有乔治华盛顿大学的工程管理博士学位，目前在微软担任产品管理总监。在这个职位上，她领导了一个负责为政府客户推出M365云的团队，最近重点关注Copilot的推出。除了她的专业成就外，Shirali还是一位骄傲的美国空军资深人士，为她的工作和教学带来了独特的观点和纪律。助教信息全名：TBD电子邮件地址：TBD办公室时间：TBD课程先决条件无，但是需要对Python编码的基本了解。
移动AIGC的跨模式生成语义通信：联合语义编码和及时工程
于2023年12月20日收到； 2024年6月18日修订； 2024年8月20日接受。出版日期2024年8月26日；当前版本的日期2024年11月5日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会（NSFC）的一部分，根据赠款62102099和授予U22A2054的赠款，部分由Guangzhou基础研究计划，根据Grant 2023A04J1699的赠款，一部分是由Guangdong Basic和Grant Indied Basic Research Foundation下的Grant 2023A151515151514 01137。这项研究也得到了新加坡国家研究基金会的一部分，部分由InfoComm媒体发展局在其未来的通信研发研究和发展方面的一部分，部分由国防科学组织（DSO）国家实验室根据AI新加坡计划，根据Grant FCP-NTU-RG-2022-010和Grant FCP-ASTRORE的GRANT FCP-ASTRASTAR TAIRISTION，在Grant FCP-NTU-RG-2022-010和下第1层在赠款RG87/22下，部分由NTU金融计算技术中心（NTU-CCTF）。这项研究也部分得到了Sutd SRG-ISTD-2021-165的支持，部分由Sutd-Zju的想法在Grant Sutd-Zju（VP）202102下的一部分，部分由新加坡教育部，新加坡教育部在SMU-SUTD下的22-SISSIS-SIS-SIS-SIS-SMU-048和STAIRITY pactiatiatiatiatiatiatiatiation in. Smu-sutd pransiatiatiatiatiatiations praintiatiatiatiatiatiations pransiatiatiatiatiationnif。NSF在Grant CNS-2148382下部分支持Shiwen Mao的工作。建议接受J. Ren。（通讯作者：Jiawen Kang。）
稳定的扩散暴露：从提示到图像的性别偏见
几项研究提高了对图像生成模型中社会偏见的认识，证明了它们对刻板印象和失衡的倾向。本文通过引入评估方案来分析生成过程对稳定扩散图像的影响，从而为这一不断增长的研究促进了这一研究。利用先前工作的见解，我们探讨了一般指标如何不仅影响性别表现，而且还影响生成的界面内的对象和布局的表示。我们的发现包括在对象的描述中存在差异，例如针对特定性别的工具以及整体布局的变化。我们还揭示了Neu-Tral提示往往会产生与女性提示更一致的图像，而不是其女性提示。我们进一步探讨了偏见通过代表性差异及其通过及时图像依赖性在图像中表现出来的位置，并为开发人员和用户提供建议，以减轻图像生成中的潜在偏见。
概念卡 CFEN 001 人工智能提示工程证书
AI 提示工程证书是一项专门的认证，旨在让联邦雇员掌握有效利用 AI 模型（尤其是像 ChatGPT 这样的大型语言模型）的知识和技能。该证书包括两门 Coursera 课程——ChatGPT 提示工程和人人都适用的高级提示工程——让学员深入了解提示工程的基本和高级技术。学员将学习如何制作精确、有效的提示，以指导 AI 系统实现预期结果、自动执行任务并简化决策流程。高级技能包括优化复杂 AI 任务的提示、确保合乎道德的使用以及根据联邦法规管理 AI 驱动的解决方案。该证书通过授权员工领导 AI 创新，同时遵守道德标准，提高了联邦机构的运营效率。