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多语言的经济效益 - NCELA
6 其他研究发现，多语言能力对收入没有统计学显著影响。一些研究表明，多语言能力的好处在当地劳动力市场中发挥的作用不同。参见 Chiswick, BR 和 Miller, PW (2016)。“双语能力对本土出生者有益吗？”，劳动经济研究所 (IZA) 讨论文件 9791 和 Robinson-Cimpian, J. (2014) 双语和单语西班牙裔劳动力市场差异。收录于 R. Callahan 和 P. Gándara (Eds.)。双语优势：语言素养和美国劳动力市场，（第 1-27 页），英国布里斯托尔：多语言事务。
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
mblip：多语言视觉-LLMS的有效自举
模块化视觉模型（视觉-LLM）与（冷冻）大语言模型（LLMS）和事后状况LLMS对齐图像编码器，以“理解”图像输入。随着丰富的高质量英语图像文本数据以及强大的单语英文LLM的丰富性，研究重点一直放在英语的视觉上。多语言视觉语言模型仍主要通过昂贵的端到端预审计获得，从而产生了相对较小的模型，该模型接受了培训的多语言图像数据，并补充了仅文本的多语言语料库。我们提出了MBLIP，这是第一个Vision-Llm利用Mul-litsiantual LLM，我们以构成有效的方式在消费者级硬件上获得。为此，我们将先前调整为英文LLM调整为新的多语言LLM的图像编码器仅使用几百万个多语言培训示例，这些训练示例来自视觉和语言任务的组合，我们通过机器转换为95种语言而获得的高质量的英语数据。在Iglue基准和XM3600上，MBLIP产生与最先进的mod-els竞争的重新竞争，它极大地超过了强大的英语 - 仅有llava 1.5的视觉效果。我们在https：//github.com/gregor-ge/mblip上发布了模型，代码和火车数据。
Narcan Guide 俄勒冈州林业桩烧计划 第944章：药物治疗和恢复服务（DTRS） OPI实施计划 俄勒冈州公共雇员退休系统多样性，公平和包容计划 模型常规和免疫协议模板 战略计划 俄勒冈州回收现代化法案生产者责任组织计划计划申请表2025-2027计划计划期限 俄勒冈州医疗补助PA标准，2024年7月1日。 模型常规和免疫协议模板 俄勒冈州电动汽车收费部署指南 多样性，公平与包容性（DEI）和平权行动计划 俄勒冈州健康计划益处更新项目成员代理信息会议＃ 2024政府到政府报告 俄勒冈州伍迪生物质利用环境许可文件 肺炎球菌疫苗的方案 轮状病毒 劳动力发展战略计划2024-2027.pdf 俄勒冈州多语言学习者战略计划社区摘要 客户安全和支持计划 俄勒冈州本地种子策略 oha信头模板 2025 CCO质量激励计划：测量摘要 俄勒冈州建筑绩效标准 俄勒冈州住宅范围代码 通用健康计划委员会稻草提案 听证官的报告和对评论的回应| DEQ 赔率支出指南 2025 Hander有机系统计划
A：Narcan的保质期短。FDA已批准了Narcan 36个月的保质期。36个月后，Narcan失去了有效性。您的代理机构将负责监视其Narcan的库存，包括每36个月删除和补货Narcan。narcan可以在室温下存储，应该在易于进入的地方存放，以便快速回应危机。一些机构如此创造力，以至于拥有一台免费的自动售货机，以使挽救生命的药物可以轻松地被公众接触。Q：如果我或我的代理商中的某人将Narcan分发或管理给公众，并且出现了问题，我们是否应承担责任吗？
通过生成人工智能促进多语言审议
全球抽象的民主国家面临着许多挑战，从选举干预和宣传到民粹主义和威权主义的崛起。因此，必须增加参与并扩大对审议过程的机会，以加强民主制度并满足公众期望。尽管在政治审议，协作和谈判中具有公认的语言意义，但对多语言如何影响政治和治理的知识知之甚少。在这种情况下，本研究提出了一个综合框架，该框架能够基于最先进的生成AI技术进行多语言审议。该框架标识了五个关键产品，即“多语言和多元文化审议设计”，“用于公共事务审议的机器翻译和解释”，“多语言审议理解”，“在线和面对面的多语言审议支持”，以及“透明度，可信度，可信度和公民审议的解释性”。通过利用生成的AI，该框架打算解决与文化多样性和多种语言有关的挑战，这些挑战阻碍了成功的审议民主。最后，提出了一个案例研究，将框架运行到技术解决方案中。
OPI实施计划 俄勒冈州公共雇员退休系统多样性，公平和包容计划 模型常规和免疫协议模板 战略计划 俄勒冈州回收现代化法案生产者责任组织计划计划申请表2025-2027计划计划期限 俄勒冈州医疗补助PA标准，2024年7月1日。 模型常规和免疫协议模板 俄勒冈州电动汽车收费部署指南 多样性，公平与包容性（DEI）和平权行动计划 俄勒冈州健康计划益处更新项目成员代理信息会议＃ 2024政府到政府报告 俄勒冈州伍迪生物质利用环境许可文件 肺炎球菌疫苗的方案 轮状病毒 劳动力发展战略计划2024-2027.pdf 俄勒冈州多语言学习者战略计划社区摘要 客户安全和支持计划 俄勒冈州本地种子策略 oha信头模板 2025 CCO质量激励计划：测量摘要 俄勒冈州建筑绩效标准 俄勒冈州住宅范围代码 通用健康计划委员会稻草提案 听证官的报告和对评论的回应| DEQ 赔率支出指南 2025 Hander有机系统计划
简化了请求和接收热点的过程。沟通已发送给所有员工，那些需要Wi-Fi的人只是完成了请求，并提供了该请求。在返回办公室之前的几个月中，高管们确定需要定义，同意和采取行动。高管讨论并决定为员工（可能）提供在家中继续工作的机会。该决定帮助许多工作人员避免了通勤成本，课后日托费用以及与在办公室工作相关的其他财务负担。随着该机构从大流行过渡，与经理和员工合作就可以根据定义的业务需求远程或在办公室中远程完成的工作完成了100％的工作。这个合作决定也对我们的招聘池产生了长期积极的影响。流行前，一些空缺很难填补。在许多情况下，我们现在有很多申请人。
hplc 培训用于多语言人工智能的全面集成...
由于高效液相色谱 (HPLC) 理论概念的复杂性以及 HPLC 仪器的成本高昂性，将其培训整合到学术课程中仍然是一项挑战。对于以英语授课且英语是外语 (EFL) 的学生以及可能难以理解传统学习材料的学生来说，培训中的这一挑战更加复杂。本文介绍了一种用于沉浸式 HPLC 培训的开创性虚拟现实 (VR) 平台，该平台与能够提供多语言支持的对话智能人工智能 (AI) 化身相结合。这种方法为学生提供了一位随时可用的导师，以他们觉得舒服的任何语言进行自适应沉浸式学习实践。通过对伦敦大学学院化学研究生的调查评估了 AI 模型的有效性，并使用一系列评估指标对答案进行了计算分析。TF-IDF、BLEU 和 BERT 统计分析的评估表明，AI 化身在英语、西班牙语和德语方面具有出色的语言和教学表现，特别是在复杂概念解释方面，验证了多语言 AI 在教育领域支持的潜力。调查反馈显示，具有知识库的 AI 化身显著改善了 HPLC 的学习成果，参与者对其参与度和学习质量的评价高于传统方法。
使用多语言学习者扩展阅读指令
学生借鉴自己的背景知识和经验来理解新文本。激活学生的现有知识使学生的阅读理解有益于在阅读之前，期间和之后的所有阶段（Hattan等，2023年）。当老师和学生拥有背景时，就可以更容易地利用先验知识，因为他们分享了对自己的经验的理解。但是，当教育工作者与多语言学习者没有相同的经验时，它需要更多的努力来发现学生知道和可以做的事情。艾米丽·弗朗西斯（Emily Francis）涉及当她的老师似乎不了解她知道多少（关于话题，公开讲话，批判性思维）时，她的高中生沮丧，即使她还不能用英语表达这一点。观看此视频剪辑以了解艾米丽的经历。即使学生还不能以英语传达他们的背景知识，我们至关重要的是，无论他们的语言能力如何，我们都要利用并以了解学生的知识为重要。两种方法可以将学生的现有知识与课堂文本联系起来。一个是计划建立与文本有关的知识的课堂活动。另一个是选择与已经拥有的背景相关的文本和资源。
多语言脑外科医生：大型语言模型可以压缩，不会留下任何语言
摘要 大型语言模型 (LLM) 开创了自然语言处理的新时代，但它们的庞大规模需要有效的压缩技术才能实用。尽管已经研究了许多模型压缩技术，但它们通常依赖于忽略多语言上下文的校准集，并导致低资源语言的准确性显著下降。本文介绍了一种用于多语言 LLM 压缩的新型校准数据采样方法多语言脑外科医生 (MBS)。MBS 通过按比例从各种语言中采样校准数据来克服现有方法以英语为中心的局限性。我们在 BLOOM 多语言 LLM 上进行的实验表明，MBS 提高了现有以英语为中心的压缩方法的性能，尤其是对于低资源语言。我们还揭示了压缩过程中语言交互的动态，表明语言在训练集中的比例越大，并且该语言与校准语言越相似，则该语言在压缩后保留的性能就越好。总之，MBS 提出了一种压缩多语言 LLM 的创新方法，解决了性能差异问题并提高了现有压缩技术的语言包容性。代码可在以下网址获取：https://github.com/X-LANCE/MBS 。
M4：多生成器、多领域、多语言黑色...
大型语言模型 (LLM) 已展示出对各种用户查询生成流畅响应的卓越能力。然而，这也引发了人们对此类文本在新闻、教育和学术界可能被滥用的担忧。在本研究中，我们致力于创建能够检测机器生成文本并查明潜在滥用的自动化系统。我们首先介绍一个大规模基准 M4，它是一个用于机器生成文本检测的多生成器、多领域和多语言语料库。通过对该数据集的广泛实证研究，我们表明检测器很难很好地概括来自看不见的领域或 LLM 的实例。在这种情况下，检测器往往会将机器生成的文本错误地归类为人类编写的。这些结果表明问题远未解决，还有很大的改进空间。我们相信，我们的数据集将使未来的研究能够更稳健地解决这一紧迫的社会问题。该数据集可在https://github.com/mbzuai-nlp/M4获得。