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摘要书 - 人工智能与机器学习
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中相关的发展的杰出成功取得了巨大的成功，激发了基础模型的外观以及它们将在基于大规模实验和模拟数据的科学计算（SC）中获得的丰富，多样，多模式的数据时，它们将启用哪些新进展。这样的模型可以为科学机器学习（SCIML）提供强大而有原则的基础，这远远超出了仅使用用于互联网和社交媒体应用程序开发的ML工具来帮助解决未来的科学和工程问题。我将描述最近的工作，以证明在简历和NLP中广泛使用的“预训练和微调”范式的潜力，以解决SCIML问题，这表明了建立SCIML基础模型的清晰途径；除了最新的工作，突出了尝试将数据驱动的ML方法与域驱动的SC方法相结合时出现的多种“故障模式”，从而证明了成功地穿越该路径的明显障碍。我还将描述开发新方法来应对这些挑战的初步工作，以及它们大规模的实现，这将是一种一般解决方案，以建立由数百万或数十亿或万亿个参数组成的强大而可靠的SCIML模型。
多模式嵌入中的对抗幻觉
多模式嵌入式编码文本，图像，热图像，声音和视频中的单个嵌入空间，对跨不同方式的对齐表示（例如，，将狗的图像与吠叫声相关联）。在本文中，我们表明多模式的嵌入可能容易受到我们称为“对抗幻觉的攻击”。给定图像或声音，对手可以扰动它，以使其嵌入接近另一种模式中的任意，对手选择的输入。这些攻击是跨模式和目标的：对手可以将任何图像或声音与他选择的任何目标保持一致。广泛的幻觉利用了嵌入空间中的邻近性，因此对下游任务和方式不可知，从而实现了当前和将来的任务的批发妥协，以及对敌方无法获得的方式。使用Imbind和AudioClip嵌入，我们演示了对抗性输入，在不了解特定下游任务，误解图像生成，文本生成，零拍，零拍摄和音频检索的情况下生成的对准输入是如何对准的。我们调查了跨不同嵌入式嵌入方式的幻觉的可转移性，并开发了我们方法的黑盒版本，我们用来证明对亚马逊商业专有泰坦嵌入的第一个对抗性对齐攻击。最后，我们分析了对策和逃避攻击。
词汇压力的视听感：拍打手势和关节提示
抽象的人类交流本质上是多模式的。听觉演讲，但视觉提示也可以用来理解另一个说话者。大多数视听语音感知的研究都集中在语音段的感知上（即语音）。然而，对视觉信息对词汇应力等语音上段方面的感知的影响鲜为人知。在两个实验中，我们研究了不同视觉提示（例如面部关节线索和手势）对词汇应力的视听感的影响。我们介绍了disyllabic荷兰压力对的听觉词法压力连续性以及在第一个或第二个音节上产生压力的扬声器的视频（例如，表达voornaam或voornaam）。此外，我们将扬声器的表面结合起来，在音节上产生词汇应力，并在第一个音节或第二个音节上产生节拍手势，从而产生词汇应力。结果表明，人们成功地使用了视觉发音线索来在静音视频中进行压力。但是，在视听条件下，我们无法找到视觉关节线索的影响。相比之下，我们发现节拍手势的时间对齐具有强烈的影响，从而影响了参与者对词汇压力的看法。这些结果强调了在多模式上下文中考虑语言上部方面的重要性。
肌萎缩性侧硬化症中的扩散张量成像
摘要：扩散张量成像（DTI）允许对病理白质变化的体内成像，既可以通过无偏的素voxel，也可以基于假设引导的区域分析。扩散指标的改变表明肌萎缩性侧索硬化症患者在个体水平上的脑状态。使用机器学习（ML）模型来分析复杂和高维神经影像学数据集，ALS中基于DTI的生物标志物的新机会。本综述旨在总结如何将基于DTI参数的不同ML模型用于监督诊断分类，并在ALS中使用无监督的方法提供个性化的患者分层。为了捕获整个神经病理学特征的频谱，DTI可能与其他模式相结合，例如ML模型中的结构T1W 3-D MRI。为了进一步提高ML在ALS中的功能并启用深度学习模型的应用，需要标准化的DTI协议和多中心协作来验证多模式DTI生物标志物。将ML模型应用于基于多模式DTI的多模式的数据集将对ALS患者的神经病理学特征进行详细评估，并可以在临床检查中使用的新型神经影像学生物标志物的发展。
务实的指导以下和目标辅助通过合作语言引导的逆计划
人们经常提供指示，其含义在没有进一步上下文的情况下是模棱两可的，期望自己的行为或目标会脱离意图。我们如何以灵活的上下文敏感的方式建立以下说明的辅助代理？本文介绍了合作语言引导的逆计划搜索（剪辑），这是一种贝叶斯代理体系结构，用于实用教学和目标帮助。我们的经纪人通过将他们作为合作计划者建模，以协助他们将联合计划传达给助手，然后使用大型语言模型（LLMS）对人类的目标进行多模式的贝叶斯对人类的目标进行推断，以评估鉴于一个假设的计划，以评估指令的可能性。鉴于这一后部，我们的助手采取行动为小型的预期目标实现成本，使其能够务实地遵循模棱两可的指示，并在不确定目标的情况下提供有效的帮助。我们在两个合作计划域（门，钥匙，宝石和virtualhome）中评估了这些功能，发现剪辑的剪辑极大地超过了GPT-4V，基于LLM的文字教学，并在准确性和帮助方面都在同时及其辅助审判者和助手审判者提供了匹配的准确性和帮助，并在准确性和帮助方面都具有相反的作用。
diffsign：具有增强现实主义的AI辅助生成可自定义的手语视频
摘要。近年来，几种流媒体服务的扩散使世界各地的各种受众都可以观看相同的媒体内容，例如电影或电视节目。虽然正在添加翻译和配音服务，以使当地受众访问内容，但支持具有不同能力的人（例如聋哑人和听力难（DHH）通信）可以访问的内容仍在滞后。我们的目标是通过与合成签名者生成手语视频，使DHH社区更容易访问媒体内容。使用相同的签名者对全球视图的给定媒体内容可能有限的吸引力。因此，我们的方法结合了参数建模和生成建模，以生成现实的合成签名者，并根据用户偏好自定义其外观。我们首先通过优化参数模型来重新定位人类手语构成3D手语的头像。然后，使用渲染的化身姿势来调节使用基于扩散的生成模型生成的合成签名者的姿势。合成签名者的外观由通过视觉适配器提供的图像提示控制。我们的结果表明，使用我们的方法生成的手语视频比仅在文本提示下的扩散模型生成的视频具有更好的时间固定性和现实主义。我们还支持多模式的提示，允许用户进一步自定义签名者的外观以备同行多样性（例如肤色，性别）。我们的方法对于签名匿名也很有用。
在机器人技术中部署LLMS/VLM的安全问题突出了风险和漏洞
由于防御机制不足。例如，HAL-036语言模型的透明度和幻觉[14]可能会影响037对场景的可靠理解，从而导致机器人系统中不希望的038动作。另一个风险来源是039是LLMS/VLMS无法解决文本或图像提供的040上下文信息的歧义[35，52]。041由于当前语言模型通常遵循模板-042的提示格式来执行任务[16，29]，因此缺乏043在解决自然044语言的变体和同义词时缺乏灵活性也可能导致045个提示的误解[24，43]。此外，在提示046中使用多模式的输入增加了上下文理解的难度和047推理的难度，这可能导致更高的失败风险[8，18]。048在实际应用中，这些风险将对机器人系统的鲁棒性和安全构成重大挑战。050我们的目标是分析语言模型和机器人技术的可信度和可靠性051。在这方面，我们的目标是052通过广泛的实验提高对机器人应用程序054的最先进语言模型的安全问题的认识。我们表明，需要对该主题进行进一步的研究055，以安全地部署基于LLM/VLM的056机器人，以实现现实世界应用程序。我们的主要重点是057
对话：
多模式学习在当代教育中被越来越被认为是必不可少的。传统方法通常依赖于口头和书面格式，这可能无法有效吸引所有学习者。认知理论，例如霍华德·加德纳（Howard Gardner）的多种智能理论，强调了个人具有多样的优势，包括语言，数学，空间，音乐，人际和人际智能。多模式学习通过提供各种资源和演示格式，例如视觉辅助，听觉材料和交互式模拟来解决这些差异。这种方法迎合了各种学习偏好，促进了更具包容性的环境并增强理解和保留。技术将与数字素养需求保持一致的多模式学习的整合，并为学生提供满足其需求的多种资源。协作多模式项目刺激了创造力，批判性思维和点对点学习，而多样化的学习方式会增加参与度和动力。通过传统测试以外的不同方法理解。这种灵活性为学生提供了一个复杂世界的准备，而问题需要创新的解决方案。多模式的方法创造了充满活力的学习环境，培养基本技能，并为学生做好准备，以使教育更加公平和有效。
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
NAVMC 5239.1（有担保）
b。根据DON关于Genai（Ref P）的开发和使用的指导，“人工智能”（AI）是指基于机器的系统，能够根据人为定义的目标做出预测，建议或决策，以影响实际或虚拟环境。这些系统将机器和人类生成的输入都集成到感知环境，通过自动分析将这些感知抽象成模型，并利用模型推断来生成信息或操作的选项。“生成人工智能”的定义与包含一类AI模型的顺序相同，旨在模拟输入数据的结构和特征，以创建合成内容，包括但不限于图像，视频，音频和文本。genai由独立生成新内容的许多不同类别，模型和产品组成。这些先进的AI算法具有向用户提示提供人类响应的非凡能力，利用了培训的大量数据集。出于本备忘录的目的，genai包括参考“国防部（DOD）指南（DOD）指南和护栏的风险，以告知生成性人工智能的治理”，其中包括单模式或多模式的llms，llms，生成的敌方网络（gans），神经范围（gans）的变化（gans）（gans）的变化（gans）（gans）的变化。自动编码器（VAE）。