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HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
AI-任务组报告-2-6-24-最终版-...
背景人工智能 (AI) 工具为我们的校园带来了机遇和挑战，无论是对于学生、教师还是员工而言。一方面，AI 工具带来个性化学习的好处以及增强的可访问性，有可能帮助学生取得成功。自动化日常任务的机会可以提高行政人员和教师的工作效率。相反，AI 工具有时会产生看似合理但不准确的结果，并且可能在决策过程中引入偏见。AI 工具的开发和使用可能会导致知识产权侵权。支持该技术所需的电力可能会对环境产生不利影响。而且，如果不指导学生负责任地使用 AI 工具，使用可能会扰乱学生的学习，扭曲评分和学生评估过程，并影响学术诚信合规性。了解 AI 的好处和挑战对于我们应对其对专业和教育实践的影响至关重要。
HB 4153（AI 工作组）新闻稿
虽然人工智能发展迅速，但对各州的影响仍不明朗，各州也尚未对不断变化的形势采取统一的应对措施。根据全国州议会会议 (NCSL) 的说法，术语等基本细节在利益相关者或各州之间尚未统一。希望应对人工智能的各州，无论是限制其使用还是利用其潜力，都必须首先决定采取基础步骤，例如确定术语。
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2月25日，来自墨西哥，美国和哥斯达黎加的国际科学家团队发表了一份文献综述，汇编了340条科学文章中有关气候变化如何破坏植物繁殖的研究。标题为“解开气候变化对植物生殖特征和传粉媒介的复杂性：一种系统的全球合成”，发表在《全球变化生物学》杂志上，2025：31（2），E70081，e70081 https：///doii.org/10.1111/gcb.70081。这项研究的基本发现表明，气候变化正在重塑植物和动物的相互作用。当植物和传粉媒介不再在时空或时间上共存，或者花卉特征不再符合其动物传粉媒介的需求和行为时，可能会发生这些关系中的破坏。气候变化可能会影响花卉吸引力和奖励性状，从而影响植物和传粉媒介的健康，繁殖和存活。
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
炼油者：一个自动化框架生成任务...
ab s tr a ct。 p a r c e ll a t i o n s e d i n r e s t i ng -s t a t e t e f m ri（r s -f m ri） f un c t i o n a l d i ff e r e n c e s an nd t h e d o w n s t r e am t a s k。I n t h i s p a p e r , w e i n t r o du c e R e f i n e N e t , a B a y e s i a n - i n s p i r e d d ee p n e t w o r k a r c h i t e c t u r e t h a t a d j u s t s r e g i o n b o und a r i e s b a s e d o n i nd i v i du a l f Un c t i o n a l c o nn e c t i v i ty p r o f il e s。R e f i n e N e t u s e s a n i t e r a t i v e v o x e l r e a ss i gn m e n t p r o c e du r e t h a t c o n s i d e r s n e i ghb o r h oo d i n f o r ma t i o n w h il e b a l a n c i ng t e m p o r a l c o h e r e n c e o f t h e r e f i n e d p a r c e ll a t i o n。W e v a li d a t e R e f i n e N e t o n r s - f M RI d a t a f r o m t h r ee d i ff e r e n t d a t a s e t s , e a c h o n e g e a r e d t o w a r d s a d i ff e r e n t p r e d i c t i v e t a s k : ( 1 ) c o gn i t i v e f l u i d i n t e lli g e n c e p r e d i c t i o n u s i ng t h e H C P d a t a s e t ( r e g r e ss i o n ) , ( 2 ) a u t i s m v e r s u s c o n t r o l d i a gn o s i s u s i ng t h e A B I D E II d a t a s e t ( c l a ss i f i c a t i o n ) , a nd ( 3 ) l a ngu a g e l o c a li z a t i o n u s i ng a n r s - f M RI b r a i n t u m o r d a t a s e t ( s e g m e n t a t i o n ) .W e d e m o n s t r a t e t h a t R e f i n e N e t i m - p r o v e s t h e p e r f o r ma n c e o f e xi s t i ng d ee p n e t w o r k s f r o m t h e li t e r a t u r e o n e a c h o f t h e s e t a s k s .W e a l s o s h o w t h a t R e f i n e N e t p r o du c e s a n a t o m i c a ll y m e a n i ng f u l s ub j e c t - l e v e l p a r c e ll a t i o n s w i t h h i gh e r t e m p o r a l c o h e r e n c e .
