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大型语言模型可以识别作者身份吗？
准确识别作者身份的能力对于验证内容真实性和缓解错误信息至关重要。大语言模型（LLMS）已证明推理和解决问题的能力。但是，它们在作者分析中的潜力仍然不足。传统研究取决于手工制作的风格特征，而最先进的方法可以利用预先训练的语言模型的文本嵌入。这些方法通常需要对标记数据进行微调，通常会在跨域应用中遭受性能降解，并提供有限的解释性。这项工作旨在解决三个研究问题：（1）LLM可以有效地进行零射击，端到端的作者身份验证吗？（2）LLM是否能够在多个候选人作者（例如10和20）中准确地归因于作者？（3）LLM可以在作者分析中提供解释，特别是通过语言特征的作用？此外，我们研究了明确的语言特征的集成，以指导LLMS在其推理过程中。我们的评估证明了LLM在这两个任务中的熟练程度，而无需特定领域的微调，从而通过对语言特征的详细分析为他们的决策提供了解释。这为基于LLM的作者资格分析的未来研究建立了一个新的基准。1。
是否有针对专业的文化战争（...
文化战争是对身份，道德和社会规范的冲突，这是受宣传，行动主义，游说和媒体影响的驱动的。这些冲突随着技术的发展而演变，从宗教小册子在改革中到当今的数字行动主义。关键阶段包括20世纪欧洲的意识形态冲突，全球身份政治的兴起以及通过社交媒体和AI驱动算法的21世纪扩增。文化战争依靠战略分裂来控制叙事，分裂群体和维持权力结构。本讲座研究了外部和内部代理人在控制翻译和解释（TI）的社会叙事方面采用的分裂策略。讨论将分析政府，公司，AI开发人员和政策制定者如何利用守门机制，语言霸权，自动化和算法控制来塑造对TI和孤立专业人员的看法。此外，该讲座将探讨专业组织，精英口译员和行业领导者如何通过诸如层次结构的TI职业，实施中立的神话以及阻碍跨部门团结等实践来促进分裂。本讲座将在塑造语言工作的未来时对权力，技术和劳动的交集进行初步研究。抵抗的反战略，包括道德AI政策，多语言倡导，基层专业认可和数字扫盲计划，以促进团结和保护语言多样性。
纽约市自治市镇口音的神话
纽约市英语（NYCE）是北美方言中最受研究的品种之一，也是流行的想象中最臭名昭著的人之一：它既高度可识别又高度污名化（Niedzielski和Preston 2003）。这种显着性和污名使NYCE成为了索引过程和语言意识形态的丰富网站，以实现本地人和非本地人的语言。一种通用的语言意识形态是，纽约市在整个城市的五个行政区中都显示了可靠的地理变化，我们称之为自治市镇的口音意识形态（BAI）。然而，说话者的民间意识形态并不总是像Bai一样与可用的语言证据保持一致。本文通过调查听众是否可以准确地将纽约说话的人与他们的本地自治市镇相匹配，探讨了BAI的语言现实，引起了人们的态度。引起了人们的态度。
对早期认知经验的随机操纵会影响成人大脑结构
早期生活经历如何塑造人脑？这个问题很难回答，因为它涉及人类发展中个体差异的原因，而不仅仅是相关的原因。对这种不同的研究通常是观察性的，因此对因果关系的主题保持沉默。动物研究对环境刺激对大脑结构的因果影响降低了，该因素对脑结构对大脑结构的影响使用随机分配到具有低复杂性或高复杂性的物理环境。但是，他们无法告诉我们有关人类发展最重要的环境特征：语言和认知刺激。环境在塑造大脑发展中的作用是神经科学的核心问题，一个重大的开放问题涉及环境独特的人类特征的影响，即语言和认知刺激（Lenroot＆Giedd，2011年）。虽然大型动物文献表明，更复杂的笼子环境会导致显微镜和宏观的大脑变化，包括较大的皮质（Diamond，2001），但这种操纵为环境差异提供了不完整的模型，这些模型可能最重要。这些包括认知和语言经验的复杂形式的差异。了解经验如何塑造人类的发展也是社会科学和政策的核心问题。早期经验是否推动了几代人的社会经济分层？可以环境干预
近期量子自然语言的基础...
我们为近期量子自然语言处理（QNLP）提供概念和数学基础，并以量子计算机科学家友好的术语进行。我们选择了说明性演示方式，并提供了支持经验证据和有关数学一般性的正式陈述的参考。我们回想起我们采用的自然语言的量子模型如何[42]规范结合语言含义与丰富的语言结构，最著名的是语法。尤其是，在量子系统的仿真下，它需要一个类似量子的模型来结合含义和结构，将QNLP建立为量子本性。更重要的是，现在领先的嘈杂的中间量子量子（NISQ）范式用于编码有关量子硬件，变异量子电路的经典数据，使NISQ非常友好地友好：语言结构可以用作免费的午餐，与昂贵的典型典型的类别编码相反，可以将语言结构编码为免费编码，该典型的典型的编码为格式编码。QNLP任务的量子加速已在先前的工作中建立[116]。在这里，我们提供了更广泛的任务，所有任务都具有相同的优势。图解推理是QNLP的核心。首先，量子模型通过分类量子力学的图形形式主义将语言解释为量子过程[38]。其次，这些图是通过ZX-Calculus翻译成量子电路的。含义的参数化成为要学习的电路变量：
人工智能与机器学习中的负责任语言
• 阅读我们的“减轻人工智能偏见”剧本快照。本语言指南对剧本进行了补充，提供可操作的实践，专门针对人工智能和机器学习中语言方面的挑战。 • 除了剧本中的剧本外，还应考虑此处的实践，这些剧本更广泛地关注从事人工智能和机器学习系统、人工智能模型及其组件以及公司治理和领导力的团队。特别是，拥有多元化的团队来研究、开发、操作和管理算法和人工智能系统至关重要。在此处详细了解这方面的策略和工具。当谈到团队的语言多样性时，团队中拥有不同语言种类的代表有助于预先了解和解决可能出现的问题。在此，领导者可以尊重和支持语言多样性。在此处了解更多信息。
语言之战：人工智能与刑事司法
人工智能系统 (AI 系统) 与刑事司法的交叉领域存在明显的语言劣势。作为一个高度跨学科的研究领域，研究人员、立法者、软件开发人员、工程师、法官和公众各说各话，使用相同的词语，但使用不同的术语。这些语言战争的证据主要来自轶事。为了更好地评估问题的性质和范围，本文使用语料库语言学来揭示定义差异和争论中固有的价值冲突。这样做提供了一种工具，可以在特定语言歧义被纳入法律之前对其进行调和，并确保更有效地传达人工智能系统的技术先决条件，这些系统的设计旨在实现其预期目的，同时也维护刑事司法制度的核心民主价值观。
分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。