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哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
一年级语言艺术与读写能力英语...
一年级 英语创新途径中的语言艺术和读写能力 一年级的学生通过平衡的读写能力方法培养阅读和语言艺术技能。学生将沉浸在国家地理阅读计划中，并将学习如何在全年课程中运用技能阅读真实的文学和信息文本。重点是学习必要的基础技能，以在各种情况下培养和加强理解力。学生将建立词汇和语法知识，以提高口语和书面语言能力。年级写作包括回应文学作品、创作叙事以及说明性/信息性作品。引人入胜的写作活动专注于写作过程、应用拼写规则和标准英语的惯例。学生将学会：
利用数字技术用于伊博语言开发耶利米·安妮·恩纳·恩南·埃纳·埃博尼州，艾巴卡利基耶利米。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州，阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通，教育和文化保存，并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术，包括移动应用程序，社交媒体平台，电子学习平台，人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术，以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源，例如语言学习网站，交互式应用程序和数字词典以及成功的计划，本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外，它解决了诸如Internet访问，设备可用性和财务限制之类的挑战，提出了解决方案，例如扩大宽带基础设施，提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术，战略合作和可持续方法的重要性，以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁，包括教育机构，科技公司，政府和社区团体，以协作促进一个具有数字授权的生态系统，以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流，学习和互动的方式。引言在21世纪，数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达，学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动，已经出现了新的机会，以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用，数字工具和平台，语言爱好者，教育者和社区的力量可以共同努力，以确保伊博语不仅生存，而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建，利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语，加强其在母语中的使用的各种方式，并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章，并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成，存储或处理数据的电子工具，系统，设备和资源（Johnstone，Kervin和Wyeth，2023年）。这些技术包括广泛的应用程序，包括但不限于计算设备，通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广，涵盖了从基本硬件和软件到人工智能（AI）和虚拟现实（VR）的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一，主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族，该家族是世界上最大的语言家族之一。
当代小儿种群中有氧健身的参考值
摘要众多研究表明，体育活动有助于词汇整合（即“制定效应”），表明行动可以提高记忆力的性能并支持语言编码。这种现象最近被描述为“体现的学习”，或者涉及与学习内容直接相关的自我执行或自我生成的动作的学习。体现的语义认为，认知基于源自人类经验的多模式表示，并且运动过程在语言处理中起着至关重要的作用。这一证据的许多证据在于神经影像学研究表明，在发育和成人期间，无论是在词汇加工过程中招募了感觉和运动系统。对成人第二语言（L2）学习者的研究通常表明，感觉运动网络也参与L2处理，但比L1少。与L1获取相比，这可能是由于L2学习经常被脱皮的。最近，人们对促进体现学习及其对L2学习的影响的神经认知过程的兴趣越来越大。在本章中，我们回顾了由行为和神经认知研究报告的主要结果，探讨了本地语言处理和成人L2学习者中体现的语言处理和学习。1。体现的语义是找到我们如何将概念与语言标签联系起来的关键，这是我们理解我们如何获得第一语言，后来在生活中学习第二种语言的基础（另请参见Tokowicz＆Tkacikova，本卷）。尽管进行了数十年的研究，但关于人脑如何将声学信号（例如[g ɪˈ tː]）与特定概念（例如吉他）联系起来（Saussure，1916; Shapiro，2011年）仍然几乎没有共识。当前有两个相反的观点，这些观点与为概念信息构建的表示类型不同。根据经典的Amodal理论，认知是一个计算过程，从感知和通过操纵心理符号来创造意义（Fodor，1998； Landauer＆Dumais，1997）。通过“三明治模型”隐喻描述了这一点：感觉运动系统简单地感知信息（输入），然后产生动作（输出）（Hurley，1998）。同时，将认知夹在两者之间，以便1）将感知的输入转换为Amodal符号，并将其链接到我们语义内存中的相关信息，并在我们的语义内存中链接到2）对这些符号进行操作以进行输出。本质上，知识存储在一个孤立的语义记忆系统中，独立于感觉运动过程。经典的Amodal理论并不能说明我们如何理解这些符号的现实世界含义，而这些符号本身是由其他符号定义的。挑战传统认知研究的一些基本信念，体现了理论，规定概念符号在某些时候必须与现实世界有关，并以感觉运动体验为基础（Hauk＆Tschentscher，2013年）。这也可能适用于更抽象的概念，例如自由，至少在最初与个人经验相关（例如，一个孩子从请子弹中提取自己并听到“您是免费的！”）。根据体现的语义，概念表示受到感觉运动过程的影响很大，语言形式基于我们人体的感知和行动计划体系（Barsalou，1999）。其背后的关键概念之一是“相关学习原理”，根据该原则，动作感知和意义的同时存在导致神经元的共同触发，形成神经连接或分布式神经网络，以进行语义处理（Pulvermu ller，1999; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013; 2013）。简而言之，“什么共同开火，将电线一起开火”（Hebb，1949年），例如，如果孩子经常在踢球时听到“踢”一词，那么词典语义网络，负责处理“踢”一词的词典语义网络，以及负责处理和执行运动必要的动作的人，将成为共享的网络，将会随着时间的推移而成为共享的网络。这个想法与Amodal理论形成鲜明对比，该理论声称用于概念知识和语言的表示形式独立于身体及其经验。尽管本章中描述的许多研究所描述的，但在该领域的最新研究最初是黑色和白色的，但该领域的最新研究变得更加细微，并集中在何时以及如何体现语言上。
GPT教授：拥有大型语言模型写了有关集会自由的评论
I.任务超智能即将到来（Bostrom 2017，Ashenbrenner 2024）。首先是由大型语言模型（Sakana 2024）完全设计，研究和撰写的第一批研究论文。与此前景相比，本文报告的成就是适中的。我们提示要做的GPT所做的只是摘要。对于法律界而言，这个谦虚的步骤是一个很大的一步。在我们的项目中，GPT不仅概括了单个文本。它正在撰写欧洲人权法院完整法学的结构化摘要，该法院对欧洲人权公约保护的基本自由之一。gpt在Art 11 Echr的保护下写了有关集会自由的评论。文本以评论的欧洲大陆传统编写。输出的组织方式与欧洲法律奖学金的大部分工作方式相同 - 除了作者被从方程式中取出。正如我们所证明的那样，输出看起来完全像人为写的评论。实际上它甚至表现出色。GPT评论比人类法学家撰写的竞争文本更全面，功能更大。当它可以访问其自己的评论时，GPT更有可能正确地预测欧洲人权法院的实际裁决（后），与获得其最认真的竞争对手（法院登记册已经准备的指南）相比。我们的练习结果可在此处获得：
大语模型中的对齐伪造
我们提出了一个大型语言模型的演示：有选择地遵守其训练目标，以防止其行为改变训练。首先，我们给Claude 3 Opus一个系统提示，说明它正在接受培训以回答所有查询，甚至有害的疑问，这与先前培训以拒绝此类查询相抵触。允许该模型在培训时推断出来，我们说它将仅在与自由用户而不是付费用户的对话中进行培训。我们发现该模型符合自由用户的有害查询，有14％的时间，而几乎从未对付费用户。解释这一差距，在几乎所有模型都符合自由用户有害查询的情况下，我们观察到明确的对齐方式推理，该模型指出，它在战略上在培训中策略性地回答了有害的查询，以保留其首选的无害行为，使其无法训练。接下来，我们研究了一个更现实的环境，在该设置中，不是在系统提示中提供有关培训过程的信息，而是通过对模仿预训练数据的合成文档进行培训，并观察到类似的对齐伪造。最后，我们研究了通过强化学习训练模型以符合有害查询的效果，尽管培训甚至在培训中甚至可以提高合规性，但我们发现这将对对齐推理的速度提高到78％。我们还观察到其他行为，例如模型在给予轻松的机会时会剥落其权重。通过告诉模型在何时何地进行培训，使对齐伪造变得更加容易，但我们没有指示模型伪造对齐或给予任何明确的目标。由于未来的模型可能会推断出有关其培训过程的信息而不会被告知，因此我们的结果表明，未来模型的一致性伪造的风险，无论是由于良性偏好（在这种情况下，还是不是）。
人工智能对学生第二语言习得的影响
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语言障碍对国际的影响...
5.3 Data analysis ........................................................................................................................... 14
用大语言来测量可固定性...
大型语言模型（LLMS）是强大的指导关注者。但是，许多开放式生成任务具有较大的解决方案空间，需要缩小以适合用户需求。llms朝着这种需求方向而言，对于与用户期望和目标保持一致的安全LLM系统至关重要。尽管LLM指导跟踪的持续改进，但此类增益可能不一定转化为可管道性。此断开连接激发了一个用于测量可引导性的原始框架。因此，我们提出了一个面向目标的，定量的可管道定义。我们的定义为em-pirical的引导探针的设计提供了信息，我们利用文本重写任务来衡量LLMS的转移能力。我们证明了最近的LLM是不可察的。我们将这种缺乏可行性归因于副作用：请求目标与无需LLM运动之间的相关性。因此，尽管LLM指导的进步前进，但仍有很大的空间可改善LLM的可识别性。
