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Brainobrain程序
Brainobrain是世界领先的儿童研究所之一。这是算盘敏捷（大脑技能）的融合以及最新的人类卓越科学，称为Neuro语言编程（NLP技能）和人格发展（生活技能）。Brainobrain由在算盘和心理算术概念，赋权儿童，神经语言节目（NLP和许多其他人类卓越计划的领域具有数十年经验的专家经营。brahobrain帮助孩子学习“如何学习”。
迈向道德人工智能：数学影响人类行为
数学在人工智能 (AI) 的语言结构中发挥着重要作用。我们将语言过程描述为人类认知和认知计算中都存在的独特结构。人工智能与人类认知的密切关系源于这种独特的结构，它为人工智能干扰与其互动的人的行为铺平了道路。我们强调数学家在设计算法（人工智能语言过程的核心）以及定义人工智能步骤和指令方面的作用。由于算法通过人工智能干扰与人工智能互动的人的思维，提供阻止用户自由选择的预期解决方案，因此我们研究如何应用道德原则来指导用户与智能系统之间的互动，以解决这个问题。我们认为，通过将道德原则融入算法的数学建模中，我们可以避免操纵、不平等和保护个人权利的黑箱。因此，对于那些使用算法的人来说，道德考虑非常重要，这凸显了数学的人文一面。
迈向人机交互中的相互心智理论
构建能够进行自然和长时间对话的对话代理一直是一项重大的技术和设计挑战，尤其是对于面向社区的对话代理而言。我们提出相互心智理论作为设计自然的长期人机交互的理论框架。从这个角度来看，我们通过在线教育背景下的自我报告调查和计算语言学方法探索社区对问答对话代理的看法。我们首先研究学生对 Jill Watson (JW) 的看法的长期时间变化，JW 是部署在在线课堂讨论论坛中的虚拟教学助理。然后，我们探讨通过从学生-JW 对话中提取的语言特征推断学生对 JW 的看法的可行性。我们发现，随着时间的推移，学生对 JW 的拟人化和智力的感知发生了显著变化。回归分析表明，语言的冗长性、可读性、情感、多样性和适应性反映了学生对 JW 的感知。我们讨论了构建面向社区的自适应对话代理作为长期伴侣以及在人机交互中设计相互心智理论的意义。
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1 de Jan。 DE 2025-在过去25年的生成语法中，语言语义的进步。 ...政府结合模型。 它涵盖了基本结构...1 de Jan。 DE 2025-在过去25年的生成语法中，语言语义的进步。...政府结合模型。它涵盖了基本结构...
DASpeech：用于快速和高精度的有向非循环变压器......
直接语音到语音翻译 (S2ST) 使用单一模型将语音从一种语言翻译成另一种语言。然而，由于语言和声学多样性的存在，目标语音遵循复杂的多模态分布，这对 S2ST 模型实现高质量翻译和快速解码提出了挑战。在本文中，我们提出了 DASpeech，这是一种非自回归直接 S2ST 模型，可实现快速和高质量的 S2ST。为了更好地捕捉目标语音的复杂分布，DASpeech 采用两遍架构将生成过程分解为两个步骤，其中语言解码器首先生成目标文本，然后声学解码器根据语言解码器的隐藏状态生成目标语音。具体而言，我们使用 DA-Transformer 的解码器作为语言解码器，并使用 FastSpeech 2 作为声学解码器。DA-Transformer 使用有向无环图 (DAG) 对翻译进行建模。为了在训练过程中考虑 DAG 中的所有潜在路径，我们通过动态规划计算每个目标 token 的预期隐藏状态，并将它们输入声学解码器以预测目标梅尔频谱图。在推理过程中，我们选择最可能的路径并将该路径上的隐藏状态作为声学解码器的输入。在 CVSS Fr → En 基准上的实验表明，DASpeech 可以实现与最先进的 S2ST 模型 Translatotron 2 相当甚至更好的性能，同时与自回归基线相比保持高达 18.53 倍的加速。与之前的非自回归 S2ST 模型相比，DASpeech 不依赖于知识蒸馏和迭代解码，在翻译质量和解码速度方面都实现了显着提升。此外，DASpeech 还展示了在翻译过程中保留源语音的说话者声音的能力。23
迈向人机交互中的相互心智理论
构建能够进行自然和长时间对话的对话代理一直是一项重大的技术和设计挑战，特别是对于面向社区的对话代理而言。我们提出相互心智理论作为设计自然的长期人机交互的理论框架。从这个角度来看，我们通过在线教育背景下的自我报告调查和计算语言学方法探索社区对问答对话代理的看法。我们首先研究学生对 Jill Watson (JW) 的看法的长期时间变化，JW 是部署在在线课堂讨论论坛中的虚拟助教。然后，我们探讨通过从学生-JW 对话中提取的语言特征来推断学生对 JW 的看法的可行性。我们发现，学生对 JW 的拟人化和智力的看法随着时间的推移发生了显着变化。回归分析表明，语言的冗长性、可读性、情感、多样性和适应性反映了学生对 JW 的看法。我们讨论了构建面向社区的自适应对话代理作为长期伴侣以及设计面向人机交互中的相互心智理论的意义。
语言的经济原则
语言学中的经济概念具有多种不同的价值和含义，可以从许多不同的角度进行考虑和研究。为了确定其多种解读，对经济一词进行了词汇和词源学定义，从整体上看，它揭示了一种积极的解释：经济意味着收益、节俭、负担减轻、节省；它被定义为管理好一所房子的规则，源于希腊语 oikÚs，意为“房子”，以及 nomÚs，来自 Èmein，意为“交付、分配”。这种关于管理好一所房子的资源的概念可以从社会层面隐喻性地转移到语言层面；在这个意义上，语言作为一个整体表现出一种适当的平衡，这是由所有内部和外部力量的正确分配而产生的，这些力量是习俗、语言变化、与不同现实的接触和其他各种因素不断引入的，从而导致改变和不规则，损害了交流。因此，语言的经济性对整个系统具有强大的控制功能，它以尽可能少的能量成本来实现。经济性的概念是所有生物体共有的趋势，可以称为最小努力原则，即倾向于用最少的努力来实现最大的结果，这样就不会浪费任何东西。除了是生物学原理外，这一原则也适用于语言行为，是语言进化的核心。在现代，安德烈·马丁内特（André Martinet）对经济性原则进行了研究和分析，并在音系学和句法学中测试了其多种应用，从而首次给出了一致的定义。
简单的基于LLM的反击Algoseak
通过在线通信平台上使用算法适度，已经观察到自适应语言的增加，旨在逃避有问题内容的自动检测。这种适应语言的一种形式称为“ algospeak”，最常见于大型社交媒体平台，例如tiktok。它具有避免机器可读性的明确意图，建立在leetspeak或线条上。用于自动化内容中的过程的机器学习算法主要依赖于人类注释的数据集和受监督的学习，十个未针对多种语言和语言变化进行调整。这项工作使用了研究文献中确定的linguistic示例来介绍algoSpeak的分类法，并表明，使用LLM（GPT-4），可以将既定术语的79.4％纠正到其真实形式，或者如果需要，则可以纠正其潜在的相关概念。用示例句子，正确识别了98.5％的条款。这项研究表明，LLMS是解决AlgoSkeak避免适度问题的未来。
