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通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
一种可访问的深度学习工具，用于体素分类......
上行用于 PCNSL 与非 PCNSL，下行用于 GBM 与转移分化）。总体而言，TIC 的信号变化越剧烈，即造影剂到达和冲刷期间的陡峭斜率，贡献分数就越高。对于 GBM 尤其如此，因为这些时间点与其他两种肿瘤类型的差异更大（图 3B 中黑色显示的平均 TIC）。对于 PCNSL 和转移，信号的最后部分也被认为很重要，这是可以预料的，因为这些情况下信号幅度总体较高。重要的是，在 TIC 信号上应用 1D CNN 可以分析信号随时间变化的局部变化。在这方面，仅考虑特定时间点的信号幅度（例如 PSR）或派生测量值（如 rCBV）的方法可能会忽略
听证委员会按日期报告
39 4626196 41 21-03-2024 DR. PRITESH KUMAR SINGH 博士迪帕克·马尔瓦博士VIVEK JAIN，博士鲁希·米塔尔博士戈宾德·拉伊·加尔格
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083
支持硬件的治理机制：开发技术解决方案，以豁免在出口控制分类编号3A090和4A090
我们正处于历史上特别脆弱的时刻。在过去的十年中，一系列新兴技术的进步令人叹为观止，这些技术有可能在全球变化的规模上广泛改善人类健康和福祉，但如果不明智地统治，这也会带来灾难性的风险。人工智能（AI）因其进度速度和应用的范围而脱颖而出，但AI系统本质上是双重使用的。基础模型越来越广泛的能力扩展到实现生物恐怖主义，虚假信息运动和其他危害。目前，滥用技术的能力大大超过了管理它的能力。RAND Global和新兴风险部门的技术和安全政策中心正在通过一个研究项目来帮助解决这一不对称性，该项目旨在识别和评估高级AI加速器芯片的各种支持硬件的治理机制，并提出支持其实施的政策选择。该研究项目的最终报告将于2024年春季发布，其中包括与更多专家合作的研讨会和见解的结果，并纳入了进一步的同行评审。这项研究已经进行，美国工商部的工业和安全局（BIS）发布了一项出口控制临时最终规则，以限制中国访问高级AI ACELERATOR芯片，这些芯片有助于开发Frontier AI系统，该系统具有可能威胁美国国家安全利益的能力。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。 为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。 我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。1 Rand在这一领域的正在进行的工作应证明在告知Inders Insport of Insport（RFC）的技术解决方案以帮助实现出口控制政策目标方面非常有价值。为了及时告知这一新兴政策空间并支持BIS的RFC，Rand以本工作论文的形式发布了我们的工作的相关部分。我们希望这份工作文件将由美国高级计算机和超级计算机制造商进行审查，并且它有助于在美国决策者和行业领导者之间进行对话，以限制与高级计算芯片出口相关的新兴国家安全风险的新方法。
使用实例和实体中心分割损失函数
在本文中，我们提出了一种新型的两组分损失，用于生物医学图像分割任务，称为实例和实例中心（ICI）损失，这是一种损失函数，在使用像素损失功能（例如骰子损失）时，通常会遇到实例不平衡问题。实例组件改善了具有大型和小实例的图像数据集中的小实例或“斑点”的检测。实体中心组件提高了整体检测准确性。我们使用ATLAS R2.0挑战数据集的Miccai 2022。与其他损失相比，ICI损失提供了更好的平衡分段，并以改进1的改善而显着超过了骰子损失。7-3。7％，斑点损失为0。6-5。0％的骰子相似性系数在验证和测试集中，这表明ICI损失是实例不平衡问题的潜在解决方案。关键字：实例和实体中心细分损失，细分损失。
截至 2024 年 4 月 1 日 (日-月-年) 的各地区和各州活跃 RA (招聘代理) 名单
530026；hr@kannanenterprises.com；91-891-2511484； https://www.emigrate.gov.in 卡南企业 DR 29/271/1 2ND
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Explorers Plus Portage 10.00am -11.30am运行，您想支持孩子的发展吗？如果您担心您的孩子没有达到自己的里程碑，请与您的孩子一起来。年龄段：出生 - 5岁，请参阅上面的链接和上述详细信息。三重P育儿课程10.00am -12月27日至2月27日至4月6日至8日，为小学年龄儿童的父母提供，提供积极的育儿策略来管理行为。要预订电子邮件查询@ lewishamcfc.org.uk对育儿1.00pm- 2.30pm - 1月30日和2月20日下午2.30是父母可能很困难，但是这30分钟的1：1会议与我们的育儿从业者可以提供帮助。年龄组：18个月 - 10年，请参见上面的详细信息。猫头鹰婴儿课程1.00pm -2.00pm 1月16日至2月13日户外体验对于大脑发育至关重要。在户外对婴儿来说是如此重要，因为他们通过感官学习和获得经验。年龄组：不到6个月的年龄，请参见上面的详细信息。母乳喂养枢纽1.00pm -3.00pm下降了刘易舍姆健康访问团队的母乳喂养支持。无需预订