XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembaselines
第六条 2023 年年度进展报告
加纳碳市场办公室 03 @CMO 加纳 制定双边合作和单边方法。管理可能授予授权的 NDC 基线。支持项目开发商和购买伙伴的匹配。 01 审查和发布符合条件的第六条项目范围。批准加纳打算主办的 A6.4 项目，包括信用期。 02 接收和评估所有授权请求。监控独立验证者和核实者的表现。 03 管理第六条项目开发周期。确保加纳的 NDC 和第六条保持一致 制定双边合作和单边方法。管理可能授予授权的 NDC 基线。
征求意向书 - （咨询服务
基于绩效条件的独立核查机构咨询服务参考编号 GH-MOC--286509-CS-QCBS 通信和数字化部已从世界银行获得信贷，用于支付加纳数字加速项目 (GDAP) 的费用，并打算将部分收益用于基于绩效条件的独立核查机构咨询服务。 任务目标 此项任务的目标是根据世界银行批准的具体核查协议，核查 PBC 的基线和成就。 服务范围 顾问的任务包括但不限于以下内容： (i) 根据世界银行批准的核查协议，及时开展与 MoCD 对 PBC 1 和 PBC 2 取得的成果相关的核查活动。 (ii) 根据项目评估文件（PAD）、融资协议（FA）和项目实施手册（PIM）中描述的核查协议和指导，制定评估每项 PBC 基线和结果的详细方法。该方法将提交给世界银行并获得其书面批准。 (iii) 根据上述制定和批准的核查方法，核查每项 PBC 指标的基线。 该任务的详细职权范围（TOR）可在以下网站找到：www.moc.gov.gh 通信和数字化部现邀请符合条件的咨询公司（“顾问”）表明其对提供服务的兴趣。感兴趣的顾问应提供信息，证明其具备履行该服务所需的资质和相关经验。入围标准如下：
Splu-Robonlp 2024空间上的第四届研讨会...
视觉接地（VG）旨在找到与给定自然语言表达式相匹配的前景实体。经典VG任务的先前数据集和方法主要依赖于先前的假设，即给定表达式必须从字面上参考目标对象，这极大地阻碍了代理在现实情况下的实际部署。由于用户倾向于为所需的对象提供基于意图的表达，而不是涵盖所有详细信息，因此代理商有必要解释意图驱动的说明。因此，在这项工作中，我们迈出了一个意图驱动的视觉语言（V-L）的一步。为了将经典的VG推广到人类意图解释，我们提出了一个新的意图驱动的视觉接地（IVG）任务，并构建一个以自由形式的意图来确定的大规模IVG数据集。考虑到实践代理需要在各种场景中移动并找到特定目标才能实现基础任务，因此我们的IVG任务和意图数据集将多个scenario感知和以Egipentric视图的关键属性考虑到了考虑。此外，将各种类型的模型设置为实现我们的IVG任务的基准。在我们的意图数据集和基线上进行的实验实验证明了我们对V-L领域方法的必要性和效率。为了朝着这个方向促进未来的研究，我们新建的数据集和基线将在https://github.com/rubics-xuan/ivg上公开获得。
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
2025 年 1 月 15 日
2024 年：全球和印度最热的一年。全球气温：比工业化前水平高 1.5°C 以上。• 印度气温：比 1991-2020 年平均值高 0.65°C。• 比较挑战：基线：使用不同的基线；IMD 数据来自 1901 年，而不是 1850-1900 年。• 陆地与全球气温：印度的气温上升仅限于陆地，而全球气温上升包括陆地和海洋。• 变暖的特点：陆地与海洋：陆地比海洋变暖更快。• 印度变暖：比 1901-1910 年平均值高 1.2°C。• 区域差异：热带位置：与高海拔地区相比，印度的变暖不太明显。影响印度变暖的因素• 气溶胶：灰尘和空气污染产生的冷却效应。非均匀陆地：喜马拉雅山和沿海地区等地区的变暖程度不同。
从偏好中学习的多转弯强化学习人类反馈
从人类反馈中学习（RLHF）已成为使大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致的标准方法，从而使LLM可以在各种任务中表现出显着的能力。现有方法通过在单个决策（转弯）级别上模拟偏好，限制其在需要计划或多转交互以实现长期目标的设置中的功能。在本文中，我们通过开发新的增强学习方法（RL）来解决这个问题，从两次完整的多转交谈之间的偏好反馈中。在表格设置中，我们为一般多转变的基于多转变的RL问题提供了一种新型的基于镜下降的策略优化算法，并证明了其与NASH平衡的收敛。为了评估绩效，我们创建了一个新的环境，教育对话，教师代理人指导学生学习一个随机主题，并证明我们算法的深度RL变体优于RLHF Baselines。最后，我们表明，在具有明确奖励的环境中，我们的算法恢复了与基于奖励的RL基线相同的性能，尽管仅依靠较弱的偏好信号。
Adversa AI 专家对 NIST AI RMF 第二稿的反馈
安全测试应基于威胁模型，涵盖修改、感染和泄露类型的所有相关攻击场景。全面的对抗性测试需要各种可操作的安全指标。建议遵循 AI 安全测试方法和基准，例如“Adversa 十大 AI 漏洞”。
挑战性的生物多样性风险管理... -IAIA24
生物多样性的影响和保护措施的好处通常在不同的时间和空间尺度上表现出来。直接影响可能会导致长期损失，而缓解或抵消活动的收益可能需要数年才能实现，这使得确保真正的NNL或NG变得具有挑战性。自然生态系统的可变性和复杂性使建立明确的基准并以科学强大的方式量化损失和收益变得困难。重要的是，国际项目可能跨越一系列生态系统，从森林和湿地到沙漠和海洋，每个生态系统具有独特的生物多样性和生态功能。生态系统的复杂性使评估，监测和减轻影响的影响具有挑战性。此外，不同的生态系统需要不同的管理策略和保护方法，需要对当地生态条件和优先生物多样性价值（PBV）深入了解。使事情变得更具挑战性，现有生物多样性数据的可用性通常在此类领域受到限制，从而导致不完整或有偏见的基线，而这些基线无法代表真正的生物多样性模式和动态（Zizka等，2021）。
案例研究：丹比斯葡萄酒庄园 - 超越零
多年来，Denbies一直在积极减少其葡萄园和酿酒厂运营中的碳排放，并通过对庄园的自然友好农业增加碳捕获。但是，丹比斯没有一组全面的测量基线，因此无法制定知情的过渡计划以达到其净零目标。