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虚拟现实中的生成AI
虚拟现实中的生成AI（VR）正在通过创建动态，互动和智能的虚拟环境来改变沉浸式体验。本报告探讨了VR生态系统中生成AI模型（例如GPT，GAN和扩散模型）的集成。它强调了AI如何自动化内容的生成，包括3D资产，对话，环境和整个虚拟世界，减少手动努力并促进创造力。此外，AI驱动的化身和NPC（非玩家字符）通过提供个性化的，响应式的行为和对用户操作的实时适应来增强交互性。AI和VR的这种组合为娱乐，教育，培训和协作创造了更具吸引力，个性化和可扩展的经验。但是，诸如计算需求，对用户隐私的道德问题等挑战以及AI驱动内容偏见的潜力需要仔细考虑。本报告结束了本报告的结论，该领域的潜在未来发展以及这种技术融合的更广泛的社会意义。
跑道出口设计用于容量改进演示
本文介绍了在现实机场条件下定位和设计快速跑道出口的研究及其结果。该研究开发了一款基于 PC 的计算机模拟优化程序，名为 REDIM（跑道出口设计交互式模型），以帮助未来的机场设计师和规划人员在各种机场条件下找到最佳出口。该模型解决了在跑道出口设计评估期间通常出现的三组问题。它们是对现有跑道配置的评估、新快速跑道岔道的增加以及新跑道设施的设计。该模型具有高度交互性，可以快速估算跑道占用时间的预期值。飞机数量和机场环境条件是该模型的多个输入项，用于执行可行的跑道位置和几何设计解决方案。报告中提出的结果表明，使用针对特定飞机数量的最佳定制快速跑道设计可以减少跑道占用时间 (ROT)。如果实施 30 米/秒，最多可以减少 9-6 秒。存在可变几何形状。
![arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日](/simg/c\c4e43d6e87f57c621b5360bfb0c134c00cdfa1cf.webp)
arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日
鉴于大语言模型（LLMS）的出色表现，出现了一个重要的问题：LLM可以进行类似人类的科学研究并发现新知识，并充当AI科学家吗？科学分解是一个迭代过程，需要有效的知识更新和编码。它涉及理解环境，识别新的假设以及对行动的推理；但是，没有专门为LLM代理的科学发现设计的标准化基准。响应这些限制的局面，我们引入了一个新颖的基准，即自动基准，该基准包括必要的方面，以评估自然科学和社会科学中的科学发现的LLM。我们的基准测试基于因果图剖面的原理。它挑战模型以发现隐藏的结构并做出最佳决策，其中包括生成有效的理由。通过与甲骨文进行交互性结合，这些模型通过战略干预措施迭代地完善了他们对不认识的相互作用，化学和社会传播的理解。我们评估了最新的LLM，包括GPT-4，Gemini，Qwen，Claude和Llama，并且随着问题的复杂性的增加而观察到显着的性能下降，这表明机器和人类智慧之间的重要差距表明，未来LLMS的未来发展需要考虑。
公共算法替代攻击：颠覆哈希和验证
在算法替代攻击的领域（ASA）中，我们朝着新的方向启动工作，即考虑对公共算法的这种攻击，这意味着不包含秘密的材料。示例是哈希函数，以及签名方案和非相互作用参数的验证算法。在我们所谓的PA-SA（公共载体替代攻击）中，大兄弟对手用颠覆算法代替了公共算法F，同时保留了后者的后门。我们认为，大兄弟的目标是使PA-SA成为三倍：它希望实用程序（它可以打破f-使用方案或应用程序），无法检测到（局外人无法检测到替代）和排他性（除了大兄弟以外的其他人都无法利用替代）。我们从F是任意的一般环境开始，对三个目标给出了强有力的定义，然后是我们证明遇到的PA-SA的构造。我们将其作为应用程序的应用程序，对哈希功能，签名验证和非交互性参数的验证，展示了新的有效方法来颠覆这些论点。作为前两个的进一步申请，我们在X.509 TLS证书上给出了PA-SA。尽管ASA传统上仅限于渗透秘密钥匙，但我们的工作表明，在没有截止钥匙的关键的情况下，它们在颠覆了公共功能方面是可能有效的。我们的建筑有助于防御者和开发人员通过说明如何建立攻击来确定潜在的攻击。
人工智能失调的后果
人工智能系统通常依赖于两个关键组成部分：指定的目标或奖励函数，以及用于计算该目标的最佳行为的优化算法。这种方法旨在为委托人提供价值：代理代表其行事的用户。赋予这些代理的目标通常是指委托人目标的部分规范。我们通过分析资源受限世界中的委托人和代理模型来考虑这种不完整性的成本，其中状态的 L 个属性对应于委托人的不同效用来源。我们假设给予代理的奖励函数仅支持 J < L 个属性。我们论文的贡献如下：1）我们提出了一种来自人工智能的不完全委托代理问题的新模型；2）我们提供了必要和充分条件，在这些条件下，对任何不完全代理目标进行无限优化都会导致任意低的整体效用； 3) 我们展示了如何修改设置以允许引用完整状态的奖励函数或允许委托人随时间更新代理目标，从而获得更高效的解决方案。本文的结果表明，我们应该将奖励函数的设计视为一个交互式动态过程，并确定了一种需要一定程度交互性的理论场景。
AI 功能.pdf
现代制造业面临着巨大变化的挑战。当前的经济形势和工业 4.0 (I4.0) 和工业 5.0 (I5.0) 方面的技术发展迫使企业整合新技术，以生产出更高效、更高质量的产品。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是使机器能够做出类似人类决策的技术。从长远来看，AI 和 ML 可以添加一个层（功能），使 IoT 设备更具交互性和用户友好性。这些技术由数据驱动，ML 使用不同类型的数据来做出决策。我们的研究重点是测试基于协作机器人的质量控制 (CBQC) 系统，该系统使用智能夹具和机器视觉 (MV) 来确定具有相似设计但不同功能的产品内的电缆。该产品是用于接口、连接和 GPS 监控的小型电动汽车的 IoT 模块。先前的研究描述了为质量控制目的重新配置现有协作机器人单元的方法。在本文中，我们讨论了 CBQC 系统的测试，以及创建模式数据库、训练 ML 模型以及添加预测模型以避免产品电缆序列出现缺陷。初步测试在实验室环境中进行，从而导致中小企业制造中的生产测试。本文最后将介绍结果、发展和未来工作。
虚拟现实安全培训评估框架...
矿业公司力求提高和维持产量，同时保持在全球经济中的竞争力。此外，他们还必须确保工人的安全并保持良好的安全记录。虚拟现实 (VR) 的使用促进了各种用途的工具和系统的开发，这些工具和系统可以提高对工作环境的了解和理解。VR 是一种快速发展的技术，它利用不断增长的计算能力来模拟现实世界和虚拟环境和情况，具有高度的真实感和交互性。3D 建模工具和模拟编程引擎的可用性，可以与中档台式电脑和标准 3D 显卡有效配合使用，使 VR 技术成为主流培训应用的可行和有吸引力的选择。交互式 VR 培训系统的设计、开发和实施被提议作为一种增强安全培训的创新方法。然而，为了评估这种 VR 培训系统的影响，确定这种系统设计的有效性尤为重要。本文提出了一个评估框架，以实现这一重要目的。该框架包括评估 VR 培训系统的标准，具体涉及可用性、教学设计、VR 系统设计和采矿业特定环境方面。虽然该框架是作为评估此类系统设计有效性的评估工具而开发的，但它同样可以
交互式以人为本的人工智能：定义与研究挑战
人工智能 (AI) 已成为过去十年的流行语。迄今为止的进展主要是技术方面的，重点是机器学习 (ML)。直到最近，我们才开始看到一种转变，即关注人工智能的人性化方面，其中心思想是让人工智能具有交互性和可解释性。在本文中，我提出了“以人为中心的交互式人工智能”的定义，并概述了所需的属性。保持控制对于人类感到安全和拥有自决权至关重要。因此，我们需要找到让人类理解基于人工智能的系统的方法，以及允许人类控制和监督的手段。在我们的工作中，我们认为抽象级别和控制粒度是解决这一问题的一般方法。此外，我们必须明确我们为什么需要人工智能以及人工智能研究和开发的目标是什么。我们需要说明我们对未来智能系统的期望属性以及谁将从系统或服务中受益。对我来说，人工智能和 ML 与原材料（如石头、铁或青铜）非常相似。历史时期以这些材料命名，因为它们从根本上改变了人类可以建造的东西和人类可以设计的工具。因此，我认为在人工智能时代，我们需要将重点从材料（例如人工智能算法，因为材料将会很多）转移到对人类有益的工具和基础设施上。显然，人工智能将允许脑力日常任务的自动化，并将扩展我们感知世界和预见事件的能力。对我来说，核心问题是如何在不损害人类价值观的情况下创造这些工具来扩大人类思维。
流行音乐创作的人工智能技术
最近，人们对计算音乐创作的兴趣激增，这在很大程度上受到了 ChatGPT 和 Stable Diffusion 等大型生成模型的影响。这些强大的生成式人工智能模型已经展示了非凡的能力，尤其是在文本和图像生成领域。在这些发展的推动下，音乐行业也开始探索部署大型音乐创作模型，如 MusicLM 和 MusicGen。然而，值得注意的是，这些以音乐为中心的生成模型的性能和能力尚未达到与文本和图像生成模型相同的复杂程度。音乐的生成面临着独特的挑战，例如捕捉复杂的时间结构、编排情感进程、描绘声音景观以及管理各种音乐元素之间复杂的相互作用。当前基于人工智能的音乐生成系统的可控性和交互性并不令人满意。鉴于这些考虑，对基于人工智能的流行音乐创作技术的发展进行批判性审查是及时且必要的，特别是从行业角度来看。本文借鉴作者作为行业和学术界高级研究人员的丰富经验，全面概述了基于人工智能的音乐创作技术及其在现实世界音乐制作中的实际应用。它研究了歌词生成、旋律创作、歌词旋律匹配、编曲和音频合成等多个方面。该评论深入了解了人工智能技术在实际音乐制作中的演变和应用，批判性地评估了它们的优势和局限性。此外，本文还确定了该领域面临的挑战和未来的潜在方向，希望为该领域的发展做出贡献。
HappyFeat-临床应用的互动和高效的BCI框架
大脑计算机接口（BCI）系统允许将大脑信号转录为命令。为此，分类算法用于区分不同的心理状态[1]。可能的应用领域是广泛的，从沟通到假体控制和中风后康复[2]。存在多个BCI范式，例如P300和稳态视觉诱发电位（SSVEP）[3]。我们选择专注于运动图像（MI），因为它在预期的治疗用法中很突出（例如中风后康复[4]），这与我们目前的研究工作相吻合，旨在改善在临床环境中的BCI。在MI中，主题积极想象一个动作而没有实际执行它，以命令虚拟或真实的设备（例如，在屏幕上移动一个物体，控制机器人臂）。因此，MI提供了很高的交互性，需要对主题产生强烈的积极影响。MI协议由多个阶段组成[5] [6]（图1中说明）：训练数据的采集阶段；脱机分析阶段通常包括预处理，提取感兴趣的特征（基于例如功率谱，功能连接性），特征选择和分类算法培训；使用训练有素的分类算法的闭环在线BCI使用。BCI系统的性能，而取决于内部（例如浓度，疲劳[7]和使用BCI轻松）和外部因素（例如电极的蒙太奇），与分类算法的正确训练密切相关。因此，选择捕获用户意图的足够功能至关重要。脱机分析阶段，导致选择这些功能，应尽可能短，有效，原因有两个：