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每次商业活动需要回答的问题
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使用大语言模型回答的视觉问题
视觉问题回答（VQA）是一项重要的视觉语言任务，非常适用于各种现实世界中的情况。然而，它提出了重大挑战，可以理解自然语言的用户查询，从图像或视频中检索信息，以及提供自然语言的准确响应。在大型语言模型（LLMS）的帮助下，出现了许多解决方案。但是，其中许多解决方案都取决于多模式模型，并且需要进行微调的大量计算成本。因此，在限制内建立VQA系统提出了一个明显的挑战。为了解决此问题，我们提出了利用文本信息作为渠道的方法，以链接视觉和文本功能，从而无需端到端培训就可以零射击VQA任务。我们的模型探讨了两种不同的方法：1）使用检测模型和字幕模型在图像和文本之间建立连接。在此阶段，我们降低了利用文本表示的可行性，而不是向量连接两个域，从而识别减轻幻觉问题的方法。2）将IMG2LLM模型和随机字幕模型组合在一起，以向模型提供LOCAL和一般信息并评估其性能。此外，我们还引入了一个用于VQA评估的新指标，结合了语义理解，而不是严格匹配，以确保评估过程中的公平性。代码可在https://github.com/nattapolchoo/visual-question-andwering-using-llm上找到。
负责任地采用人工智能：董事会领导必须回答的问题
– 公司是否考虑过如何在外部使用人工智能来为其产品提供独特的功能，或在内部使用人工智能来改善设计、服务或效率？» 公司战略中的哪些人工智能将被商品化，哪些将保持持久的差异化？» 公司将如何向客户透明地说明其对人工智能的使用以及其数据的使用方式？» 人工智能的使用将如何促进或改变公司的战略？» 公司将如何衡量成功？
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
2007 年特立尼达和多巴哥的数字鸿沟
附录 2：开展数字鸿沟调查的详细战略和实施计划 58 附录 3：特立尼达和多巴哥数字鸿沟测量家庭调查：实地调查问卷 63 附录 4：与服务提供商和专门公共机构相关的问卷 固定电话提供商要回答的问题 ……………. 移动提供商要回答的问题 ……………….. 互联网提供商要回答的问题 ………………. 有线电视服务提供商要回答的问题 国家图书馆服务要回答的问题 社区发展部要回答的问题
以下策略将帮助您解码您需要回答的任何论文标题。 PQRS策略 - 定义：P是针对零件数量
以下策略将帮助您解码您需要回答的任何论文标题。PQRS策略 - 定义：P是针对该问题有多少部分的部分？您必须仔细检查问题，以确保您解决每个部分。q是针对疑问词的论文问题使用信号的论文类型：例如，讨论，概述，比较。您必须遵循此说明。r是为了相关，您的答案必须与问题相关。一篇令人着迷的文章，没有回答这个问题。是用于结构论文的结构良好。这可以帮助读者遵循您的论点，并显示您清楚地思考并可以组织信息。
解决数学应用题的 RQWQCQ 策略
阅读整个问题以了解其含义。大声朗读问题、在脑海中形成问题的图景或画出问题的图景可能会有所帮助。问题在问题中找到要回答的问题。问题通常是直接陈述的。如果没有陈述，则必须确定要回答的问题。写下回答问题所需的事实。划掉问题中提出的任何不需要回答问题的事实会很有帮助。有时，问题中提出的所有事实都是回答问题所必需的。问题问问自己，“我必须做哪些计算才能回答这个问题？”