XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多任务
利用适应性定制技术集中注意力
每位参与者的得分都用于定制他们随后的游戏，以便他们都能在适合其能力的难度级别上玩游戏。一些 60 至 85 岁的成年人被要求在多任务模式下每周玩三个小时的 NeuroRacer，持续四周。与此同时，其他人只以单任务模式玩游戏，有些人根本不玩。在月底，与其他组相比，玩“手势和驱动”版本的人显著提高了他们在游戏中的多任务处理能力以及其他认知控制功能，如工作记忆和持续注意力。游戏多任务处理的改善在实验后持续了令人印象深刻的六个月，表明大脑中的前额叶认知控制系统是灵活的，可以重新训练，即使在老年人群体中也是如此。
PE - 新闻通讯 - 2025 年 1 月
● 修复脑细胞 - 您的大脑如果不使用，体积会缩小，并且会因压力和抑郁而受损。锻炼会释放大脑中的化学物质来修复和帮助大脑发育！● 延长注意力，提高多任务处理能力和计划能力 - 锻炼可以帮助您集中注意力，专注于任务，并提高计划和多任务处理能力！
BunCho：通过无监督多任务学习，AI 支持故事共同创作，以提高日语作家的创造力
与人工智能 (AI) 共同创作是即将到来的趋势。然而，对于日本小说家系统的构建关注较少。在本研究中，我们构建了“BunCho”，一个由人工智能支持的日语故事共同创作系统。BunCho 的人工智能是 GPT-2（一种无监督的多任务语言模型），使用大量日语网络文本和小说数据集进行训练。使用 BunCho，用户可以从关键字生成标题和概要。此外，我们提出了一个交互式故事共同创作人工智能系统作为桌面角色扮演游戏。根据对作家（N=16）和读者（N=32）的总结性研究，69% 的作家更喜欢用 BunCho 写故事梗概，客观评价中至少有五个常见指标中的一个得到了提高，包括创造力。此外，63% 的作家表示 BunCho 拓宽了他们的故事范围。BunCho 指明了帮助日本小说家创作高水平和创造性作品的途径。
提出正确的问题：在生成框架中利用隐藏的交互作用，以进行多语言，多任务分类
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言，mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题，仅在细调中可用的数据中得出，我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是，我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响，从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性（在三个目标分类任务上）的绝对改善分别为2.3％，6.22％和10.7％。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题，而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
NMDA驱动的树突状调制可以在层次感觉处理途径中学习多任务表示
虽然大脑中的感觉表示取决于上下文，但尚不清楚如何在生物物理级别实现此类调制，以及如何在层次结构中进一步处理层可以为每个可能的contex-tum-tual状态提取有用的功能。在这里，我们证明了树突状n-甲基-D-天冬氨酸尖峰可以在生理约束中实施对馈送处理的上下文调节。这种神经元特定的调制措施利用了以稳定的馈电权重编码的先验知识，以实现跨环境的转移学习。在具有上下文独立的进发pefferward权重的生物物理逼真的神经元网络中，我们表明对树突分支的调节输入可以通过HEBBIAN，错误调查的学习规则解决线性不可分割的学习问题。我们还证明了表示表示的局部预测是源于不同输入的，还是来自相同输入的不同上下文调制，导致表示跨处理层的分层馈电权量的表示，以适应多种环境。
动态进化方法...
多任务学习假设能够从多个任务中学习的模型可以通过知识迁移实现更好的质量和效率，这是人类学习的一个关键特征。然而，最先进的 ML 模型依赖于每个任务的高度定制，并利用大小和数据规模而不是扩展任务数量。此外，持续学习将时间方面添加到多任务中，通常专注于研究常见的陷阱，例如灾难性遗忘，而不是将其作为构建下一代人工智能的关键组成部分进行大规模研究。我们提出了一种能够生成支持动态添加新任务的大规模多任务模型的进化方法。生成的多任务模型是稀疏激活的，并集成了基于任务的路由，可保证在模型扩展时计算成本有限并且每个任务添加的参数更少。所提出的方法依赖于知识分区技术来实现对灾难性遗忘和其他常见陷阱（如梯度干扰和负迁移）的免疫。我们通过实验证明，所提出的方法可以联合解决 69 个公共图像分类任务并取得有竞争力的结果，例如，与在公共数据上训练的最佳模型相比，通过实现 15% 的相对误差减少，提高了 cifar10 等竞争基准的最新水平。
Lenovo ThinkPad X9 14 Gen 1 Aura Edition
高效的AI生产力Lenovo ThinkPad X9 14凭借Intel®Core™Ultra 7处理器，具有NPU，CPU和GPU的组合功能，为100+的GPU提供了100多个顶级的功能，并具有出色的商业专业人员，并具有出色的多任务功能，并具有出色的多任务功能，并具有出色的多任务功能，并具有卓越的工作流程和高级的生产力。通过AI辅助生产力工具使业务关键工作流更加个性化和高效，新的Lenovo Smart模式可以实时优化系统性能，从而使您可以专注于战略思维。plus，借助Microsoft的Copilot+ PC 1经验，您可以自动化重复性任务，撰写引人入胜的副本并生成引人入胜的演示文稿。，由于联想Thinkshield，IntelVPro®，Microsoft Pluton Protection，板载IR摄像头和Lenovo Aura Aura Edition智能模式具有屏蔽模式，因此安全性从未如此强大。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
Aalto Science Institute（ASCI）实习计划...
计算机科学系3 1101-开发DNA纳米结构设计平台3 1102-有效的可视化和模拟DNA链置换系统4 1103-统计或心理理论，用于打击计算机疲劳和多任务处理多任务和多任务5 1104-统计学或心理学理论，用于用户安全5 1105 - Actives 5 1105 - Active 7 -1106 1106 1106 1106 - 11 1106 - 11 1106 - 11 1106 - 6 1106 - 等式7 1108-大规模数据集上的训练概率电路7 1109-朝着可集成的连续归一化流量8 1110-非平稳的大型建模的非平稳临时先验8 1111-基于模型的基于模型的积分积分的积分随机控制9 1112 9 1112 - 将物理学纳入深度学习的深度学习方法10 1113-极限尺度 - 极端尺度 - 端尺度101111111111111111114-云11
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。