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多语言主义博士后研究员 - uit ...
语言，大脑和学习中心（C-LABL）将在我们对多种语言如何在思维/大脑中相互作用，开发创新的纵向方法来研究多语言主义并培训下一代学者和研究领导者中的逐步改变。通过跨语言理论，神经科学和语言获取/处理培养合作研究，我们将重点关注多语言的效果 - 对于所涉及的语言，对他们的大脑，以及多种语言的学习和教学。c-labl分为三个研究领域（语言，大脑和学习），这些领域将通过关注语言距离的横切研究主题联系在一起。因此，C-labl的核心工作将研究多语言思维/大脑中多个语法的相互作用，主要关注语言距离（语言之间的相似性/差异）对发展，跨语言影响，神经认知的适应性的重要性，这是多语言经验的结果，以及其他语言学习。
多语言大脑：揭示认知和神经......
摘要 在当今世界，多语言已成为常态，单语者是少数，学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力，无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3)，这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法，特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括：个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航，这对我们理解人类的认知能力有何影响？所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明，双语和多语不仅可以提高认知灵活性，还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之，本研究表明，多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得，而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解，本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
MAIA 项目：多语言 AI 代理助理
在线对话支持——聊天——是增长最快的客户服务渠道，是千禧一代获得客户服务的首选方式。如今，通过该渠道支持国际客户主要是通过使用讲不同语言的人工代理——一种稀缺且昂贵的资源。语言技术（机器翻译和对话系统）在过去几年中取得了巨大进步，使其成为多语言客户服务的有吸引力的工具。然而，当前的系统仍然过于脆弱和不切实际：首先，它们需要太多数据和计算能力，在标记数据稀缺的领域或语言中失败；其次，它们不捕获上下文信息（例如，当前的机器翻译系统以逐句为基础工作，忽略对话上下文）；第三，全自动系统缺乏人类同理心，在意外情况下会失败，导致客户满意度低
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习
俄勒冈州多语言学习者战略计划社区摘要
俄勒冈州的经济和文化繁荣取决于支持多种人类用途和多样化栖息地的健康土地。在美国所有州的血管植物多样性中排名前五，俄勒冈州是大约3500种本地血管植物物种的家园，其中约有14％被认为是易受伤害或处于处于危险中的物种。这种非凡的植物财富构成了九个不同的生态区的基础，每个生态区都拥有独特的植物社区，这些植物社区自远古以来就一直持续了土著文化。俄勒冈人本地植物群的多样性提供了必不可少的生态系统服务，包括提供食品和粮食安全，野生动植物栖息地，维持水和空气质量，隔离碳，稳定土壤和防止侵蚀，为土著人民提供文化和精神上有重要的材料，并为居民和居民提供众多娱乐活动的机会。依赖于健康土地的资源依赖的经济活动包括伐木，牲畜放牧，采矿，园艺和农业。一些保护关注的物种，例如标志性的更大的鼠尾草（Centropercus urophasianus），Coho鲑鱼（Oncorhynchus kisutch）和西部雪地洛夫（Charadrius Nivosus Nivosus），依赖于
加强有天赋和才华横溢的多语言学习者身份
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通过多语言创新转换Maha Kumbh
除了上述倡议外，促进行业和内部贸易部（DPIIT在2024年9月推出了Bharat启动知识访问注册表（Bhaskar）平台。这项尖端的倡议是India Startup India计划的一部分，旨在集中和简化印度企业家生态系统中的互动。通过连接初创企业，投资者，导师，服务提供商和政府机构，Bhaskar渴望促进创新，合作和增长，与印度成为企业家的全球领导者的愿景保持一致。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。