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枫木：多模式提示学习
预训练的视觉语言（V-L）模型（例如剪辑）表现出了出色的泛化能力，可以在下游任务下进行。但是，它们对选择输入文本提示很敏感，需要仔细选择及时模板才能表现良好。受到自然语言处理（NLP）文献的启发，最近的剪辑适应方法学习提示是作为下流任务的文本输入的文本输入。我们注意到，在剪辑的单个分支（语言或视觉）中使用提示将代表改编为亚最佳选择，因为它不允许在下游任务上动态调整两个表示空间。在这项工作中，我们提出了视觉和语言分支的多模式提示学习（枫），以证明视觉和语言代表之间的一致性。我们的设计促进了视觉语言提示之间的牢固耦合，以确保相互协同作用并宣扬学习独立的单模式解决方案。，我们在不同的早期阶段学习了单独的提示，以逐步建模阶段的特征关系，以允许丰富的上下文学习。我们评估了方法对新的类别，新的目标数据集和看不见的主要变化的三个代表性任务的有效性。与最先进的方法合作社相比，枫木表现出良好的性能，并且在新型类别上获得了3.45％的绝对增益，而总体谐音均值为2.72％，平均有11种不同的图像识别数据集。我们的代码和预培训模型可在https://github.com/muzairkhattak/multimodal- strick-learning上找到。
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
引入人工智能快速开发生命周期（PDLC）
本文讨论了生成式人工智能的公开出现如何迫使学术界重新思考教学和学习，并考虑人工智能对高等教育的影响。何时在大学课程中使用生成式人工智能，何时不使用，现在已成为学生评估和活动发展的重要组成部分。显然，有些学术活动需要学生参与原创工作。在这些情况下，生成式人工智能并不合适，教师需要考虑如何避免使用该工具。在鼓励使用生成式人工智能的情况下，有必要教学生有效地使用可用的工具。为了产生富有成效的生成式人工智能提示，了解与开发提示相关的思维过程以及编写提示的技巧至关重要。本文介绍了提示开发生命周期 (PDLC)，它提供了一个框架，向学生介绍编写提示的认知方面以及一些可以提高他们提示开发技能的基本技巧。还包括有助于培养 PDLC 思维模式的活动。关键词：ChatGPT、生成式人工智能、大型语言模型、LLM、快速开发生命周期、PDLC、快速工程
状态模型生成AI（Genai）特殊规定1。定义。出于这些Genai的特殊规定，以下条款应为g
（a）国家有权使用国家数据提供的承包商提供的Genai培训数据，其中可能包括非公开数据。国家应保留州数据使用中的所有所有权和知识产权，以增强Genai培训数据。（b）承包商有权检查提出的任何公共数据以增加Genai培训数据，例如通过请求访问，副本或数据报告，以验证其遵守合同条款和条件。3。genai的其他安全要求：除了一般规定的第13、21和22条外，承包商应允许国家合理访问Genai安全日志，延迟统计数据以及其他影响该合同和生成数据的相关Genai安全数据，无需支付国家。4。数据和提示的机密性：承包商应防止未经授权的使用和披露承包商根据本合同开发的任何提示，以及此类提示产生的任何生成的数据。5。提示和生成内容中的权利：
![arxiv：2409.08775v1 [cs.hc] 2024年9月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a6fe4cf1540d2566c1c48d225994924accb27e9.webp)
arxiv：2409.08775v1 [cs.hc] 2024年9月13日
像大型语言模型（LLMS）这样的通用AI已从简单的下一个字预测变量[7]演变为实现复杂用户需求的强大助手[23，48，53]。LLM指导遵循的这种改进鼓励用户将日益复杂的任务委托给这些模型。在迅速工程的早期，用户主要致力于完善简单说明的单词以提高LLM输出质量[26，61]。今天，提示类似于定义LLM角色，人类偏好和其他特定于任务的详细“论文”。这些提示不是一次性的小要求，而是开始为程序的结构提供动力。一方面，设计师和开发人员现在为LLM代理（例如Devin，Swe-Agent）编写功能描述，以转换为可执行的软件代码[27，58，68，72]。另一方面，每天的用户可以编写复杂的提示，以将通用LLM量身定制为特殊用途的LLM应用程序。例如，LLM应用程序（或GPTS）如Trip Advisor 1
AI治理和道德 - 生成性AI
^在新兴的艺术状态下存在各种技术。用于评估LLM公平性的常见指标是大胆的（开放式语言生成数据集中的偏见），其中包含与职业，性别，种族，宗教信仰和政治意识形态相关的23,679个互联网源提示，并衡量LLM对每个提示的响应的情感。retaroxicityPrompts是另一个包含超过1万提示的库，当它与文本中的常见毒性检测器配对时，可用于对响应这些提示进行基准测试LLM行为的毒性。这些技术继续发展。
生成的AI策略用于捕获音乐的本质...
第1章：简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6第2章：文学综述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1音频和音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 2.1.1音频分类。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.2音乐信息检索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6第2章：文学综述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1音频和音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.1音频分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.2音乐信息检索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.3学习有用的表示形式。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.2生成模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.1音频和音乐发电。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13第3章：数据集和数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.1音乐视频字幕生成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17第4章：图像提示来自歌词。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.1多转移LLM相互作用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.1提取提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.1.2融合到图像提示和动画生成中。。。。。23 4.2评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 4.3分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.3.1缺点和限制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28第5章：音乐提示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.1音乐字幕。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 5.2评估。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 5.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34第6章：图像音乐。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>38 6.1熄灭开始行动到音频。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 6.2评估。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 6.3结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 6.3.1定性分析师。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>44 6.4限制和未来的工作。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>46 Chapeter 7：结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>46 Chapeter 7：结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48附录A：数据集示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51附录B：Music2Prompt示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57附录C：MUSCI模型的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59篇作品引用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 Vita。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7661 Vita。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76
版权局发布人工智能生成作品指南，强调人类作者身份要求
办公室指南特别关注“生成性人工智能”，它将其定义为“对大量现有的人类创作作品进行‘训练’，并利用训练结果生成新内容”（可以是文本、视觉或音频）的技术。许多此类人工智能技术都是根据用户的文本提示生成此类新内容。虽然办公室指南解决了通过此类技术生成的内容的版权保护问题，但它并未解决将受版权保护的内容用作训练数据的版权问题。除了在脚注中指出“某些提示可能具有足够的创造性，可以受到版权保护”之外，该指南也没有完全解决用户文本提示的版权保护问题。