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CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
红色强调：使用扩散模型进行傅立叶相试验
摘要 - 书中检索是一个代表性的反问题，其中仅使用信号的傅立叶变换的测量幅度才能恢复信号。深度学习的算法比标准算法更令人满意地重建，例如交替的投影处理和凸放松方法。但是，他们通常无法重建细节或纹理。最近，已经利用扩散模型来解决傅立叶相检索问题。这些算法提供了现实的结果，但是由于生成模型的性质，可以在重建中显示实际图像中的不存在细节。为了应对这些问题，我们提出了一种新型算法，称为“红色强调”，结合了差异扩散采样AP-ap-aper和相位检索的凸松弛方法。尤其是，用于相位检索的经典优化问题被用作额外的正则化，以在变化采样过程中正确重建相位信息。我们的实验结果证实，与现有的傅立叶相检索算法相比，所提出的红色强调可提供定性和定量改善的性能。索引术语 - 较高的相位检索，扩散模型，通过deno的调节，凸松弛
CCC报告：生成AI
执行摘要4 1。简介5 1.1背景和讲习班目标5 2。该文档的时间约为6 2.1。工作室活动活动：我们如何组装6 2.2。研讨会活动：我们讨论的内容6 2.3。工作室活动活动：我们如何制作该报告8 3。讨论的未来探索研究主题摘要9 3.1。评估9 3.2。培训，反馈和推理9 3.3。了解和建模用户9 3.4。社会后果9 3.5。个性化10 3.6。降低生成IR 10 3.7的成本。AI代理和信息检索10 3.8。信息访问和发现的基础模型10 4。短期和长期研究主题和建议11 4.1。评估11 4.2。培训，反馈和推理14 4.3。了解和建模用户18 4.4。社会后果20 4.5。个性化22 4.6。可伸缩性和效率24 4.7。AI代理和信息检索27 4.8。信息访问和发现的基础模型30 5。资助机构和研究社区的其他建议31 5.1。评估活动的建议31 5.2。共享计算基础架构和资源的建议33 5.3。资金计划支持合作研究34致谢35审稿人35美国国家科学基金会35参考36 A.附录37 A.1词汇表37 A.2 CCC研讨会参与者和报告贡献者38
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
生物医学文档检索的叙事查询图（技术报告）
基于关键字的搜索是当今数字库中的标准。然而，像科学知识库中的复杂检索场景一样，需要更复杂的访问路径。尽管每个文档在某种程度上有助于一个领域的知识体系，但关键字之间的外部结构，即它们的可能关系以及每个单个文档中跨越的上下文对于有效检索至关重要。遵循此逻辑，可以将单个文档视为小规模的知识图，图形查询可以提供重点文档检索。我们为生物医学领域实施了一个完全基于图的发现系统，并证明了其过去的好处。不幸的是，基于图的检索方法通常遵循“确切的匹配”范式，该范式严重阻碍了搜索效率，因为确切的匹配结果很难按相关性进行排名。本文扩展了我们现有的发现系统，并贡献了有效的基于图的无监督排名方法，一种新的查询放松范式和本体论重写。这些扩展程序进一步改善了系统，因此由于部分匹配和本体论重写，用户可以以更高的精度和更高的回忆来检索结果。
p-rag：逐步检索增强产生，用于计划体现的日常任务
体现的日常任务是体现的AI社区中的一项流行任务，要求代理商根据自然语言说明和视觉观察做出一系列动作。传统的基于学习的方法面临两个挑战。首先，自然语言指令通常缺乏明确的任务计划。其次，需要进行高度培训才能为模型提供对任务环境的了解。以前基于大语言模型（LLM）的作品要么由于缺乏任务特定知识而遭受性能差，要么依靠地面真理作为少数样本。为了解决上述局限性，我们提出了一种称为渐进检索增强发电（P-rag）的新颖方法，该方法不仅有效地利用了LLMS的强大语言处理能力，而且还逐渐积累了特定于任务的知识而没有地面真相。与传统的抹布方法相比，该方法以单发方式从数据基础中检索相关信息以协助生成，p-rag引入了一种迭代方法来逐步更新数据库。在每次迭代中，p-rag检索最新数据库，并从上一个相互作用中获取历史信息，作为当前交互的经验参考。此外，我们还引入了一个更精细的检索计划，该计划不仅可以检索相似的任务，而且还结合了类似情况的检索，以提供更有价值的参考经验。广泛的实验表明，P-rag在不利用地面真理的情况下取得了竞争成果，甚至可以通过自我读取进一步提高绩效。
域内不变的特征学习脑中的MR成像用于基于内容的图像检索
进行大规模研究以从多个设施中收集大脑MR图像时，在每个站点的成像设备和协议中的差异的影响不容忽视，并且近年来，该域间隙已成为一个重要的问题。在这项研究中，我们提出了一种称为样式编码器对抗域的适应（SE-ADA）的新的低维表示（LDR）施加方法，以实现基于内容的图像检索（CBIR）的大脑MR图像。se-ADA通过将特异性信息与LDR分开，并使用对抗性学习来最大程度地减少域差异，从而减少了域差异。在评估实验中，将SE-ADA与八个公共大脑MR数据集（ADNI1/2/3，OASIS1/2/3/4，ppmi）进行比较的域进行了比较，SE-ADA有效地删除了域信息，同时保留了原始大脑结构的关键方面并证明了最高疾病搜索的准确性。
纠缠转移，积累和通过基于量子步行的Qubit – Qudit Dynamics
摘要高维系统中量子相关性的产生和控制是量子技术当前景观的主要挑战。实现这种非古典高维资源将有可能解锁量子加密，通信和计算的增强功能。我们提出了一种能够通过基于量子 - 步行（QW）基于涉及硬币和沃克自由度的机制的量子 - 步行（QW）转移和累积机制来实现D尺寸系统的纠缠状态的方案。调查QW的选择是由于它们在多种物理系统中的成功实施而得到补充的一般性和多功能性。因此，鉴于QW跨量子信息的横切作用，我们的协议潜在地代表了控制各种实验平台中高维纠缠产生的多功能通用工具。特别是我们说明了可能的光子实现，其中信息是在轨道角动量和单个光子自由度的极化程度中编码的。
通过自动检索，重新播放和回答一代来增强监管合规性
监管文件是许多行业的关键组成部分，包括金融，医疗保健和保险，以遵守标准和法律。这些文档的特征是复杂的法律术语，层次结构和频率更新。因此，这给解释和实施带来了困难。这些不兼容性导致负面结果，例如重大的经济惩罚，声誉丧失和运营中断。监管文件的复杂性提出了有效的信息检索和合成的先进系统的必要性。检索功能生成（RAG）系统为检索机制和答案生成提供了有希望的解决方案。先前在监管自然语言处理（REGNLP）的研究发现了POTEN-
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。