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World File Search System令牌
nvidia omniverse
预计的性能可能会更改令牌到token的延迟（TTL）= 50毫秒（MS）实时GPT-3 175B：第一个令牌延迟（FTL）2s；输入序列长度= 2,048，输出序列长度= 128，4 HGX H100气冷400GB IB网络与2 GB200 SuperChips液体冷却NVLink；根据GPU性能比较，GPT-MOE-1.8T：FTL = 5s;输入序列长度= 32,768，输出序列长度= 1,024，8 HGX H100气冷400GB IB网络vs 18 GB200 SuperChips液体冷却NVL36;每GPU性能比较
语言量化自动编码器
在扩大大型语言模型方面的最新进展表现出令人印象深刻的能力，可以在各种自然语言任务中进行几次学习。但是，一个关键的限制是，这些语言模型从根本上缺乏视觉感知的基础 - 扩展到现实世界任务所需的关键属性，例如在视觉问题上的答案和机器人技术中。虽然先前的作品在很大程度上通过预处理或微调将图像与文本联系在一起，但由于结合了策划的大量数据集和较大的计算负担，学习对齐方式通常是昂贵的。In order to resolve these limitations, we propose a simple yet effective approach called L anguage- Q uantized A uto E ncoder (LQAE), a modification of VQ-VAE that learns to align text-image data in an unsupervised manner by leveraging pretrained language model denoisers ( e .g .bert）。我们的主要思想是通过使用验证的语言代码簿直接量化图像嵌入来编码图像作为文本令牌的序列。然后，我们将量化嵌入的蒙版版本送入BERT，以重建原始输入。这样做，LQAE学会了用相似的文本令牌表示相似的图像，从而在不使用对齐的文本图像对的情况下对齐这两种方式。我们向LQAE显示了学习文本对准图像令牌，这些图像令牌可以通过大型语言模型启用几示多式模式学习，在诸如图像分类和VQA等任务中的基线方法优于基线方法，同时需要1-10张图像 - text Pairs 1。
与变压器的全球和本地功能通信进行3D人姿势估计
最近，时空变压器结构已被广泛应用于3D人类姿势估计的问题，从而实现了最新的性能。这些方法中的许多方法都将单个框架中的单个关节视为令牌，并且在同一框架或相同轨迹的令牌上施加注意力。尽管这种结构可有效地计算单个关节之间的相关性，但它过于限制，因为诸如帧或轨迹之类的全局特征无法很好地传达。在本文中，我们建议Galformer解决此问题。Galformer由局部和全局变压器块组成，前者基于关节令牌，如先前的方法一样，而后者，即全局混合变压器，将所有关节混合在特定框架范围内的所有关节，以实施特征交换的电感偏见。在提出的方法中交替重复这两个变压器块，以计算关节，形状和轨迹之间的相关性。实验表明，与人类36M，MPI-INF-3DHP和HUMANEVA数据集的现有方法相比，我们的方法具有优越或至少具有竞争性能。
潜在代码为层次机器人控制中的桥梁
图1：作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察，一个大语言模型（LLM）生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制，以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同，我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环，从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行，并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时，操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作，而LLM更新则较不频繁，从而有效，现实世界中的推断。
量子多因素身份验证
多因素身份验证（MFA）对个人帐户和基础架构的安全性至关重要。但是，许多多因素机械性具有安全性或可用性缺陷。例如，尽管广泛使用，但使用SMS发送安全代码是MFA的不安全形式，因为电话号码很容易克隆，并且可以重定向SMS消息[20]。，在不久的将来，使用公用键盘图（例如认证和某些硬件设备）的某些身份验证机制可能会面临量子计算的挑战。在这项工作中，我们建议一种基于Gavinsky [6]在银行业中使用的既定量子方案的量子多因素身份验证机制。通过使用量子原理来防止重复和窃听攻击，提出的机制比经典多因素身份验证方案具有优势。它还基于Verifier和用户的当前需求，信任和行动，以相同的令牌为基础，以相同的令牌为基础。的好处包括以下事实：每个身份验证都不需要一个量子通信通道，验证者只需要存储经典的字符串而不是量子寄存器，就可以将令牌重新用于同一用户的多个身份验证，并且安全的经典通道并不是一项艰巨的要求。
llms在边缘：质量，延迟和能源效率
摘要：生成的人工智能已成为许多人生活中不可或缺的一部分。大型语言模型（LLM）在科学和社会中的普及越来越多。虽然众所周知，训练这些模型需要显着的能量，但推论也有助于其总能源需求。因此，我们通过研究推理的效率，尤其是在计算能力有限的本地硬件上，分析了如何尽可能可持续地使用它们。我们开发了用于量化LLM在边缘的效率的指标，重点是最有影响力的因素质量，时间和能量。我们比较了边缘上三种不同的最生成模型状态的性能，并评估生成的文本的质量，用于文本创建的时间以及能量需求降低到令牌水平。这些模型在质量水平上达到73％，3％和85之间，每秒产生1、83至3、51令牌，而在没有GPU支持的情况下，在单板计算机上消耗0、93和93至1、76 <，76 <，⌘，每张令牌的能量。这项研究的发现表明，生成模型可以在边缘设备上产生令人满意的结果。但是，在将它们部署在生产环境中之前，建议进行彻底的效率评估。
银行业Greentech的收养实践指南
也有潜力通过促进令牌技术来进一步推进绿色债券市场的发展，并鼓励AIS和发行人在资本市场交易中采用此类技术。除了分别由HKSAR政府于2023年和2024年发行的两个令牌绿色债券外，HKMA于2024年11月启动了数字债券赠款计划（DBGS）。DBGS旨在支持数字债券，包括绿色，社会，可持续性，可持续性挂钩或过渡债券，只要它们符合相关资格要求。HKMA认为，象征性有可能帮助促进绿色债券的发行和交易，提高效率，透明度和可及性，并最终提高对投资者和发行人的吸引力。
使用代币经济来治疗逃脱的问题行为而没有灭绝
摘要在治疗逃生维护的问题行为时使用灭绝程序可能是不希望的，并且不切实际地使用从业者使用。为了减轻与逃生灭绝相关的风险，我们探讨了延迟加强令牌系统的有效性，而无需在学校和家庭环境中使用灭绝，以治疗自闭症谱系障碍学生的逃生维护的问题行为。代替逃生灭绝（例如，阻止），研究人员实施了30 s的休息，以问题行为和令牌（将在会议结束时交换）逐渐遵守依从性。多个探针设计的结果表明，所有四个参与者的依从性和问题行为的减少大幅增加。这些发现表明，消除自闭症儿童的逃脱维护的问题行为并不是必需的。