XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSearch
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
寻找天空中的量子重力
量子重力的基本理论仍然难以捉摸，而对其进行搜索是当今基本物理学中最具挑战性，最有趣的努力之一。此外，在理论方面，从基本方法到量子重力等量子重力等量子重力或弦乐理论，到可观察到的可观察到的预测的路径是巨大的努力，而在实验方面，吸烟枪观察量子的量子重力效应仍然缺失。为了弥合量子引力和观察的基本理论之间的差距，出现了一种自下而上的方法：量子引力现象学。在本次演讲中，我将概述量子重力的现象学模型，以描述量子性重力与颗粒和粒子和磁场之间的相互作用，以下是量子和域的传播量和量子的传播。这些模型预测了粒子和磁场在经典弯曲时空上的常规行为的偏差，如一般相对论所述。将来，我们希望在接收宇宙的宇宙使者或超出精确的实验室实验中检测到这种偏差，或者缺乏这些影响将对量子引力的理论施加限制，以避免预测缺乏影响。
通过寻找针对 SARS CoV 2 的潜在药物......
a 化学和生物防御应用分子建模实验室 (LMCBD)，军事工程学院，里约热内卢/RJ，巴西；b 里约热内卢天主教大学化学系，里约热内卢/RJ，巴西；c 埃斯皮里图圣托联邦学院 - 维拉韦利亚分校化学系，维拉韦利亚/ES，巴西；d 埃斯皮里图圣托联邦大学 PPGQUI（化学研究生课程），维多利亚/ES，巴西；e 军事工程学院化学工程系，里约热内卢/RJ，巴西；f 化学、生物、放射和核防御研究所 (IDQBRN)，巴西陆军技术中心 (CTEx)，里约热内卢/RJ，巴西；g 化学协调，里约热内卢联邦教育科学与技术学院，里约热内卢/RJ，巴西； h 赫拉德茨克拉洛韦大学理学院化学系，捷克共和国赫拉德茨克拉洛韦； i INRS，Armand-Frappier Sant e Biotechnologie 中心 531，Boulevard des Prairies，Laval，QC，加拿大
一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
文理学院 - my.harvard 课程搜索
本课程向学生介绍非洲的丰富多样性和复杂性，包括其历史动态、经济发展、社会和政治实践以及流行文化。自始至终，我们都认为非洲并不是一个孤立的大陆，而是一个充满内部多样性、历史变迁、创业精神和海外文化联系的大陆。我们的目标是培养学生从跨学科和跨国视角严谨地思考非洲。我们还旨在让学生掌握必要的分析工具，以识别和解构对非洲的简化和刻板叙述。本课程面向所有有兴趣探索从过去到后殖民时期的非洲生活、政治、人民和文化各个方面的学生。
即时见解：如何跟踪AI搜索
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开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
