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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。
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。
1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划(案例20-E-0428,20-G-0429)的命令中,中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究,以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元,将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁,其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架,该框架通过蒙特卡洛树搜索(MCT)的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势,从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估,混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性,表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径,从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外,提出的模型还保持了计算效率,使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力,提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
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
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。
司法部正在将此法院文件发布为对公众的礼貌。可以在公共访问Court Electronic Records网站https://pacer.uscourts.gov上获得该法院文件的正式副本(不论可能表明该文件被密封或以其他方式标记为不可公开传播的任何标记)。在某些情况下,该部门可能已经编辑了该文件,以编辑个人身份信息(PII),例如地址,电话号码,银行帐号或类似信息,并使根据1973年《康复法案》第508条可以访问该文件,该文件要求联邦机构可以使残疾人访问电子信息。
就像AI概述一样,AI模式显着地表面相关链接,以帮助人们查找以前可能从未发现的网页和内容。以及上面在“ AI模式工作方式”中概述的,该实验使用了查询风扇的技术 - 在子主题和多个数据源之间同时发出多个相关查询。在生成响应时,我们的高级模型现在能够识别和访问比以前更多的支持网页。这一额外的步骤使我们能够显示一套与响应相关的更广泛,更多样化的有用的Web内容,从而为探索提供了新的机会。由于AI模式与AI概述相比使用了更高级的模型和新型技术,因此在同一查询中可能会出现不同的一组响应和链接。
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