基于快速LI +传导固体电解质(例如Li 7 La 3 Zr 2 O 12(LLZO))的抽象全稳态电池(LLZO)提供了对安全,不易燃率和温度耐受能量存储的透视。尽管有希望,但整个电池组件的陶瓷处理即将达到理论能力,并找到处理大规模和低成本电池电池的最佳策略仍然是一个挑战。在这里,我们解决了这些问题,并报告了由Li 4 Ti 5 O 12 / C- Li 6.25 Al 0.25 la 3 Zr 2 O 12 / Metallic Li提供的能力约70 - 75 AH / kg的固态电池电池,且可逆自行车以2.5 a / kg的速率(用于2.5 –1.0 –1.0 v,95 c,95°C)。发现,在固体电解质电极界面处能力增加和LI +转移是谷物及其连通性的紧密嵌入,可以通过细胞制备过程中的等速压力来实现。我们建议,通过确保在电解质电极界面上确保良好的谷物接触,可以在加工过程中进行简单的陶瓷处理,例如加工过程中的施加压力。在野外的石榴石型全稳态电池组件中,证明了
朱利安·科尼格 1,2 |比尔吉特·阿布勒 3 |英格丽德·阿加茨 4,5,6 |托比约恩·阿克施泰特 7,8 |奥勒·安德烈亚斯森 4,9 |米娅·安东尼 10 |卡尔·尤尔根·贝尔 11 |卡佳·伯茨 12 |丽贝卡·C·布朗 13 |罗穆亚尔德·布伦纳 14 |卢卡嘉年华 15 |雨果·D·克里奇利 16 |凯瑟琳·R·卡伦 17 | Geus 18 的 Eco JC |十字架的费利伯特 11 |伊莎贝尔·吉奥贝克 19 |马克·D·费格 3 |哈坎·菲舍尔 20 |赫塔弗洛尔 21 |迈克尔·盖布勒 22,23 |彼得·J·吉安罗斯 24 | Melita J. Giummarra 25.26 |史蒂文·G·格林宁 27 |西蒙·根德尔曼 28 |詹姆斯·AJ·希瑟斯 29 |萨宾·J·赫珀茨 12 | Mandy X. 至 30 |塞巴斯蒂安·延奇克 31,32 |迈克尔·凯斯 1.33 |托拜厄斯·考夫曼 4.9 | Bonnie Klimes-Dougan 34 |斯特凡·科尔施 31.35 |玛琳·克劳奇 12 |丹尼斯·库姆拉尔 22.23 | Femke Lamers 30 |李泰浩 36 |马茨·亚历山大 7.8 |凤林10 |马丁洛策 37 |埃琳娜·马科瓦茨 38.39 |马泰奥·曼奇尼 40.41 |福尔克·曼克 12 | Kristoffer NT 价格 20,42 |斯蒂芬·B·马努克 24 |玛拉·马瑟 43 |弗朗西斯·米滕 44 |闵正元 45 |布莱恩·穆勒 17 |薇拉·穆恩奇 13 |弗劳克·尼斯 21.46 |林雅 45 |古斯塔夫·尼尔松内 8,20 |丹妮拉·奥尔多涅斯·阿库纳 31 |贝尔热·奥斯内斯 35.47 |克里斯蒂娜·奥塔维亚尼 39.48 |布伦达 WJH 彭尼克斯 30 |艾莉森·庞齐奥 45 |戈文达·R·普德尔 49 |詹尼斯·雷内尔特 22 |平忍10 |榊道子 50.51 |安迪舒曼 11 |林索伦森 35 |卡尔斯滕·施佩希特 35.52 |乔安娜·施特劳布 13 |桑德拉·塔姆 8,20,53 |米歇尔泰国 17 |朱利安·F·塞耶 54 |本杰明·乌巴尼 55 |丹尼斯·范德米 18 |劳拉·S·范维尔岑 56.57.58 |卡洛斯·文图拉-博特 59 |阿诺·维尔林格 22,23 |大卫·沃森 60 |魏鲁清 61 |朱莉娅·温特 59 |梅琳达·韦斯特伦德·施莱纳 34 |拉尔斯·T·韦斯特莱 4,9,62 |马蒂亚斯·威玛 59.63 |托拜厄斯·温克尔曼 21 |吴国荣 61 |刘贤珠 45 |丹尼尔·S·金塔纳 4.9
摘要本文介绍了Hanooman,这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人,其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量,敏捷性和奉献精神的素质,利用尖端的语言处理能力,为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架,架构和培训程序,展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明,在响应准确性和上下文理解方面,Hanooman优于现有的聊天机器人,使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型(LLM)和生成AI是人工智能的重大进步,彻底改变了我们与技术的互动,生成内容和理解人类语言的方式。llms,在大量数据集中受过培训,在语言翻译,文本摘要,问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI(AI的一个子集)会产生自主输出,通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼(Mukesh Ambani)与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作,加入了AI竞赛,以推出“ Hanooman”,这是一集,该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字:哈诺曼,大语言模型,人工智能,生成AI1。简介
在本次演讲中,张教授将带我们走出新闻头条,揭开中国监管治理的动态复杂性。她将借鉴其新书《高空:中国如何监管大型科技公司并治理其经济》的见解,介绍动态监管金字塔模型,这是一个揭开中国监管治理神秘面纱的分析框架。此外,她还将研究科技打击对行政国家、竞争格局和全球科技竞争的影响。她还将通过研究中国监管生成人工智能的战略,展望中国科技治理的未来。张教授将揭秘中国如何在创新、监管和地缘政治竞争之间找到微妙的平衡,从而实现高空监管。
Lamb Meal, Chicken Meal, Oatmeal, Fresh Chicken, Whole Grain Barley, Whole Brown Rice, Millet, Chicken Fat (Preserved With Mixed Tocopherols, a Natural Source of Vitamin E), Salmon Meal (Preserved with Vitamin E and Rosemary Extract), Green Peas, Whole Eggs, Chicken Liver, Potassium Chloride, Salmon Oil (Source of DHA), Quinoa, Flaxseed, Lecithin, DL蛋氨酸,菊苣根(菊粉),维生素A,维生素D3,维生素E,烟酸蛋白,维生素C,肌醇,pantotol,D-钙硫酸盐,维生素BL,核糖叶艾比,β-胡萝卜素,维生素B6,维生素B6,叶黄素,生物蛋白B12,蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白,蛋白蛋白蛋白质,质子蛋白蛋白质,柔韧性蛋白质,蛋白蛋白,蛋白蛋白,蛋白蛋白,蛋白质,蛋白蛋白,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白质,蛋白蛋白,蛋白质,蛋白质碘酸钙,硒酵母,番茄(番茄的天然来源),葡萄糖胺,胆碱氯化物,丝兰schidigera提取物,l-肉碱,曼南纳 - 寡糖,胡萝卜,苹果,苹果,苹果,甜食,蓝莓,小溪,绿色糖果(绿色糖果蛋白酶)(绿色糖果蛋白酶)(绿色糖浆蛋白酶(绿色糖)(嗜酸菌,乳杆菌,肠球菌,粪肠球菌,双杆菌嗜热杆菌),百里香,卡西亚,茴香,茴香,辣根,杜松,杜松,姜,姜,Yarrow,Rosemary提取物。
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型(LLMS)提出了一种新颖的增强学习(RL)框架。相反,我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励,从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示,我们构建了及时的覆盖,重点和连贯性的度量。然后,我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分,提供了奖励信号,鼓励模型产生良好的一致,主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中,我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配,但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析,讨论潜在的局限性,并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
(决策B.30/42)2。根据B.30/42,第(b)(ii)项的决定,秘书处为MTS准备了实施计划草案,包括对假设和风险的评估。秘书处与MTS特遣部队分享了草稿版本。3。该草案的实施计划还包含有关MTS下可能在MTS下打开的特定资金窗口的建议,以补充该基金现有的单一国家和地区适应项目的现有资金窗口以及准备就绪的支持项目。在实施计划批准后,秘书处将根据实施计划中包含的时间表,在董事会随后的会议上为每个新的资金窗口提供特定的详细详细信息。4。在第三十届会议上,董事会讨论了MTS的实施计划草案,董事会成员提出了对文件的修正案。秘书处随后在文件AFB/B.31/5/Rev.1中提出了修订的草案。考虑了该文件后,董事会决定:
OpenAI代表Stargate邀请合格方提交建议,以实现大规模AI数据中心的开发和建设。具体来说,Openai正在寻求地点(土地和权力)建议。目的是建立支持高级AI工作量,有助于经济发展并实现OpenAI的使命的多高夸瓦基础设施舰队。此RFP寻求提出的建议,以解决一套全面的要求,并具有确定地点和权力的特定意图,这使OpenAI的基础设施路线图能够。