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多语言学习者全州战略计划
这个多语言学习者全州战略计划促进了一种基于资产的方法，其主要行动和目标利用了多语言学习者及其家人的知识和技能。该计划列出了决策者，学校和地区领导人以及教育工作者必须采取成功做到这一点的关键步骤。这些步骤包括支持扩展双语言程序，这些计划被证明是英语学习者最有效的计划，并为所有学生建立双语技能。该计划还包括增加支持和教育工作者的专业发展，以增强为多语言学生服务的教学实践。最重要的是，它强调了与家庭和社区合作作为这项工作的关键伙伴的重要性。
mblip：多语言视觉-LLMS的有效自举
模块化视觉模型（视觉-LLM）与（冷冻）大语言模型（LLMS）和事后状况LLMS对齐图像编码器，以“理解”图像输入。随着丰富的高质量英语图像文本数据以及强大的单语英文LLM的丰富性，研究重点一直放在英语的视觉上。多语言视觉语言模型仍主要通过昂贵的端到端预审计获得，从而产生了相对较小的模型，该模型接受了培训的多语言图像数据，并补充了仅文本的多语言语料库。我们提出了MBLIP，这是第一个Vision-Llm利用Mul-litsiantual LLM，我们以构成有效的方式在消费者级硬件上获得。为此，我们将先前调整为英文LLM调整为新的多语言LLM的图像编码器仅使用几百万个多语言培训示例，这些训练示例来自视觉和语言任务的组合，我们通过机器转换为95种语言而获得的高质量的英语数据。在Iglue基准和XM3600上，MBLIP产生与最先进的mod-els竞争的重新竞争，它极大地超过了强大的英语 - 仅有llava 1.5的视觉效果。我们在https：//github.com/gregor-ge/mblip上发布了模型，代码和火车数据。
支持年轻的多语言学习者及其家人
他喜欢助手，因为她是双语的。所以，他知道如何寻求帮助...与她更多地表达自己。所以，我认为这对文化也很重要，因此他们不会失去语言，因此老师理解他们...为在班上讲西班牙语的孩子们加一点西班牙语[书]。” - 拉丁人父母
多语言大脑：揭示认知和神经......
摘要 在当今世界，多语言已成为常态，单语者是少数，学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力，无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3)，这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法，特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括：个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航，这对我们理解人类的认知能力有何影响？所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明，双语和多语不仅可以提高认知灵活性，还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之，本研究表明，多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得，而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解，本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
使用多语言学习者扩展阅读指令
学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前，期间和之后的所有阶段（Hattan等，2023年）。当老师和学生拥有背景时，就可以更容易地利用先验知识，因为他们分享了对自己的经验的理解。但是，当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时，它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯（Emily Francis）涉及当她的老师似乎不了解她知道多少（关于话题，公开讲话，批判性思维）时，她的高中生沮丧，即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识，我们至关重要的是，无论他们的语言能力如何，我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。
终于有了针对多语言儿童的语言测试模块
您能从中得到什么？ gefördert vom 您或您的孩子参加这项研究不会获得任何直接好处。作为答谢，您的孩子将收到一份小礼物。从长远来看，您将帮助孩子们更好地学习德语。 我们是谁？您如何联系我们？ 多特蒙德工业大学的 Sprache & Kommunikation (S&K) 电子邮件：tina.ghaemi@tu-dortmund.de 电话：+49 231 7554568 合作伙伴
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1印度信息技术研究所UNA，印度2 Capgemini Technology，Bangalore。在一个越来越重要的世界中，与来自不同国家的人的联系和合作的世界，坎普尔是kenpur a a abtress，越来越重要，语言障碍通常是跨境交流和协作不成功的主要原因。本研究论文是关于使用生成AI模型的使用，最著名的是Marianmt模型和T5模型，这些模型可以通过语言界限并创建多语言形式。另一方面，纸张通过拥抱的面孔变形金刚库探索了这些模型在Python环境中的现实应用。本文进入了详细的代码样本中，以说明如何将这些模型从一种语言转移到另一种语言中，除了当前使用的模型。实验设计涉及不同样本数据的翻译，此数据包含名称，年龄，身高，体重和医疗问题等单个属性，将其转变为多种目标语言。此外，本研究不仅显示了模型初始化和翻译的技术困难，而且还强调了这种技术在发展跨文化理解和使世界交流更容易的情况下的更广泛含义。结果强调了生成AI克服语言障碍的潜力，从而使全球合作，知识传播和文化交流k eywords生成AI，Marianmt模型，T5模型，自然语言处理，拥抱面孔变形金刚，交叉文化沟通，语言障碍，语言障碍，计算语言，计算语言，多语言，多语言，多语言。1。在一个正在逐步转化为数字化的世界中，处理语言障碍的能力是创建全球合作和理解的主要工具。语言短缺长期以来一直是造成沟通障碍的关键原因，阻止人们在边界上分享他们的想法，信息和文化。尽管如此，生成AI的最新发展，尤其是在NLP领域，它提供了一种有趣的方法来解决这个旧问题。本文探讨了生成AI和多语言翻译之间的关系。它专注于像Marianmtmodel和T5Model这样的复杂模型，它们可以帮助大型数据集进行跨文化通信和规模。
MAIA 项目：多语言 AI 代理助理
在线对话支持——聊天——是增长最快的客户服务渠道，是千禧一代获得客户服务的首选方式。如今，通过该渠道支持国际客户主要是通过使用讲不同语言的人工代理——一种稀缺且昂贵的资源。语言技术（机器翻译和对话系统）在过去几年中取得了巨大进步，使其成为多语言客户服务的有吸引力的工具。然而，当前的系统仍然过于脆弱和不切实际：首先，它们需要太多数据和计算能力，在标记数据稀缺的领域或语言中失败；其次，它们不捕获上下文信息（例如，当前的机器翻译系统以逐句为基础工作，忽略对话上下文）；第三，全自动系统缺乏人类同理心，在意外情况下会失败，导致客户满意度低