XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTuning
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。
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
通过聚合物3D打印来调整建筑物外墙的太阳能：朝向定制的热特性
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近，已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印（3DP），作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要，因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要，并且会极大地影响电力和冷却需求。但是，仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序，将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积，该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外，层分辨率决定角度依赖性属性。表明，可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性，从高正常透明度（≈90％）到透明度（≈60％），并且具有一定范围的雾霾水平（≈55-97％）。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会，可以有选择地接纳或阻止太阳辐射，并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下，这种组件具有减少排放的巨大潜力，同时确保乘员舒适。
逆类型日食晶体的发射颜色调整
摘要：由于传感器材料和光学波导等实用应用，有机发光的固体材料引起了很多关注。我们以前已经报道过，逆类型日志甲观在晶体中表现出强大的发射，而不会引起聚集引起的淬火。但是，排放颜色仅限于绿色。为了调整发射颜色，在这项工作中，我们新合成具有缩短的π-共轭长度或极性取代基的逆类型日志甲乙烯，并研究了其在溶液和晶体中的荧光性能。晶体根据分子结构表现出各种发射颜色，从蓝色，绿色，黄色到红色。除了缩短的π连接长度和分子内电荷转移特征外，还通过分子间相互作用（例如CH-π相互作用）诱导了晶体的发射颜色变化。
横向横梁调整的晶格 - 不合稳固式学习剂
强化学习（RL）已成功地应用于各种在线调整任务，通常优于传统优化方法。但是，无模型的RL算法通常需要大量的样式，训练过程通常涉及数百万个相互作用。由于需要重复此耗时的过程来为每个新任务培训基于RL的控制器，因此它在在线调整任务中更广泛地应用构成了重大障碍。在这项工作中，我们通过扩展域随机化来训练一般的晶格 - 反应政策来应对这一挑战。我们专注于线性加速器中的共同任务：通过控制四极杆和校正磁体的强度来调整电子束的横向位置和尺寸。在训练期间，代理与磁铁位置随机分配的环境相互作用，从而增强了训练有素的策略的鲁棒性。初步结果表明，这种方法使政策能够概括和解决不同晶格部分的任务，而无需进行额外的培训，这表明有可能开发可转移RL的代理。这项研究代表了迈向快速RL部署的第一步，并为加速器系统创建了晶格 - 不合稳定的RL控制器。
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
微调中的增强学习价值
从第一原理的角度来看，基础模型微调（FT）的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说，第一次训练某些数据集上的奖励模型（RM）（例如，人类的偏好）在使用它作为向下流增强学习（RL）过程的一部分提供在线反馈之前，而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上，从信息理论的角度来看，我们只能通过通过奖励模型来丢失信息，并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异，我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑，我们找到了对解释的最大支持，即在具有一代验证差距的问题上，从偏好数据中学习相对简单的RM（验证者）的易用性结合在一起，再加上下游RL程序的能力，以便在线搜索范围（最佳）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围（生成器）的范围是最佳的。英尺
基于聚合物接枝纳米颗粒的气体分离膜中的选择性
1化学工程系，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。2美国南卡罗来纳州哥伦比亚大学的化学与生物化学系，美国南卡罗来纳州。3 Wasit University，Hay al-Rabea，Kut，Wasit，Wasit，伊拉克52001。 4物理研究所，约翰内斯·古腾堡大学Mainz，Staudingerweg 7，D-55128，德国Mainz。 5化学工程系，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。 6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。 7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。 8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。 9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。 10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。 11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。3 Wasit University，Hay al-Rabea，Kut，Wasit，Wasit，伊拉克52001。4物理研究所，约翰内斯·古腾堡大学Mainz，Staudingerweg 7，D-55128，德国Mainz。5化学工程系，马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。 7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。 8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。 9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。 10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。 11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。6克里特郡材料科学技术系，以及希腊赫拉克里翁的电子结构与激光研究所。7UniversitätderBundeswehrMünchen，InstitutfürAngewandtePhysik und Messtechnik LRT2，Werner-Heisenberg- Weg 39，Neubiberg D-85577，德国。8化学工程系，意大利博洛尼亚大学，博洛尼亚大学。9 LaboratoireLéonBrillouin（LLB），CEA/CNRS UMR 12，CEA SACLAY，91191，GIF/YVETTE CEDEX法国。10机械工程与材料科学系，生物医学工程，化学与物理，杜克大学，美国北卡罗来纳州达勒姆大学。11 Laboratoire Gulliver，CNRS UMR 7083，ESPCI PARIS，PSL研究大学，法国75005，法国。