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MMTOM-QA：心灵的多模式理论问题回答
心理理论（汤姆）是掩盖人民精神状态的能力，是开发具有人类社会智力的机器的必要意义。最近的机器学习模型，尤其是大型语言模型，似乎显示了汤姆·不明智的某些方面。但是，现有的Tom Bench- Marks使用单峰数据集 - 视频或文本。人类汤姆不仅仅是视频或文字理解。peo-ple可以灵活地理解他人的思想，这些思想基于从任何可用数据中提取的概念表示（例如目标，信念，计划）。为了解决这个问题，我们介绍了一种思想问题问题回答（MMTOM-QA）基准。MMTOM-QA在多模式数据和各种单模式数据上对机器在房屋环境中的活动进行多种模态数据进行评估。对于工程师多模式的tom容量，我们提出了一种新颖的方法，即双层（贝叶斯逆计划通过语言模型加速）。BIP-ALM从多模式数据中提取统一表示形式，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆计划。我们对包括GPT-4在内的人类绩效，BIP-ALM和最新模型进行了系统的比较。实验表明，大型语言模型和大型多模型仍然缺乏强大的TOM容量。BIP-ALM通过利用基于模型的Mental推断和语言模型的力量来显示出令人鼓舞的结果。1
回答有关COVID-19疫苗的关键道德问题
关于COVID-19疫苗的关键道德问题的答案答案是对抗Covid-19的大流行的疫苗的开发引起了广泛关注，并提出了与其发展和使用有关的几个道德问题。本文档旨在为其中一些道德问题提供简洁的答案，并链接到更深入的资源。确实有一些疫苗与堕胎之间存在联系吗？是。几十年前，从流产的婴儿体内收获的组织被用于创建某些细胞系用于研究目的。这些线中的细胞实际上是最初收获的细胞的后代。他们已经被自行复制，并且可以无限期地再现一些细胞系。这些堕胎衍生的细胞系被用作制造某些疫苗的“工厂”（例如，风疹，水痘，一些COVID-19疫苗等）。i本身并不存在患者接受的疫苗中。教会对堕胎衍生的细胞系及其与疫苗的联系有何评论？罗马教廷通过教会的信仰学说和宗教学院的生命学院，在四个场合就此主题提供了指导。Covid-19疫苗是否使用流产衍生的细胞系？截至撰写本文日期，Covid-19的数百种疫苗正在全球开发，并且有十几个正在测试的最后阶段。iii辉瑞和现代既不在疫苗的开发或生产中使用堕胎衍生的细胞系。ii本指南已经明确表明，建立堕胎衍生的细胞系和制药公司利用它们是错误的，如果没有可比较的替代方案，应避免使用此类细胞系列的疫苗使用这些细胞系的疫苗，例如，当不可用的原因（例如，严重的健康风险）可能会及时及时及格，并且在这些细胞的使用情况下可能会及时及时。使用这些细胞系并主张开发疫苗，而与流产无关。有些人根本不使用堕胎衍生的细胞系，有些人使用这种细胞系来测试疫苗的功效，而有些则在发育和/或生产阶段中使用此类细胞系。目前有两种在美国使用的疫苗（辉瑞和现代），并且在未来几个月内可能会提供其他疫苗（例如，阿斯利康，詹森等）。但是，使用这种细胞系来测试两种疫苗的功效。因此，尽管两种疫苗都没有完全不使用堕胎衍生的细胞系，但在这两种情况下，疫苗与堕胎的最初邪恶非常遥远。阿斯利康和詹森疫苗引起了额外的道德问题，因为堕胎衍生的细胞系不仅用于测试，而且用于开发和生产。接受使用堕胎衍生细胞系的Covid-19疫苗在道德上可以接受吗？鉴于COVID-19病毒可能涉及严重的健康风险，因此如果没有其他可用的可用疫苗在安全性和有效性上，使用堕胎的疫苗而且与流产无关，则可以接受使用流产衍生细胞系的疫苗。如果可以在许多同样安全且有效的COVID-19疫苗中进行选择，则应选择与堕胎衍生细胞系有最低联系的疫苗。iv如果与堕胎衍生细胞系没有连接的疫苗不容易获得，则仅用于测试的细胞系的疫苗比使用此类细胞系进行了进行进行测试的疫苗优于进行
AP 人文地理自由回答问题 3：第 1 组
• F1. 东盟可以整合其成员国的资源（例如土地、劳动力、资本）来增加产量、降低成本，并在与中国和日本等较大经济体的竞争中更具竞争力。• F2. 东盟具有竞争优势，因为其劳动力成本较低，从而降低了基本商品（例如低技术商品、低技能商品、低成本商品）的生产成本，使其在吸引外资方面比中国和日本更有效率、更有竞争力。• F3. 东盟在与日本的竞争中处于劣势，因为日本的劳动力规模较小，由于其生产系统效率高，因此在制造专业化商品（例如高科技商品、高技能商品、高成本商品）方面更为有效。• F4. 东盟在与中国的竞争中处于劣势，因为中国庞大的劳动力受教育程度更高、技能更高，生产从廉价商品转向高成本和专业化商品。
评论回答1亲爱的评论者1，谢谢您的...
•改进数字，表格和单词。本文使用来自中国智能手机的人群采购与大气压力测量有关的有趣结果。作者以前已经发表了类似的工作，因此这不是新的或创新的。研究的新部分是一种使用标签（已识别）智能手机用户对智能手机压力数据进行偏差校正的方法，这与他们以前使用未标记的用户的工作不同。虽然结果确实显示出改进，但我有一些问题需要在出版物之前解决。答复：感谢您对我们的研究的积极考虑和有价值的评论。我们已尽力回答您的每个关注点并修订了此手稿。首先，由于隐私问题（尤其是在发表Egusphere的欧洲），将来研究人员将很难使用标记的数据进行研究。因此，将来可能无法使用此问题。因此，与最佳的轨道压力测量值相比，我认为3个热带气旋的论文中介绍的结果也应（也许在表中）用于标记和未标记的偏置校正。与今天的标准站数据相比，这两种方法有何不同？回答：我们在其他研究人员的工作中发现了类似的考虑，我们同意保护用户隐私无疑是权利。我们在修订版手稿的第2.1（2）节中添加了有关用户隐私的更多描述：第76行（轨道变换文件中的第133行）：数据由已签署数据共享协议的用户提供，每个压力记录都带有一个加密的用户ID，该用户ID有助于区分数据源；第81行（轨道变更文件中的第141行）：本研究中的所有研究数据均经过法律验证，以遵守2021年8月20日发布的《中华人民共和国人民信息保护法》的所有规定（https：//www.gov.gov.cn/xinwen/xinwen/2021-
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，