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World File Search System对齐
交互式人工智能对齐：规范、流程和评估对齐
图 1. 交互的基本模型。A：在与传统的非 AI 系统交互时，用户选择要执行的操作并向系统提供输入以执行该操作 (1)。系统执行操作 (2)，然后将输出提供给用户，用户根据自己的目标评估输出 (3)。B：在与 AI 交互时，用户将他们期望的结果传达给 AI (1)，AI 解释目标并执行操作以实现该目标 (2)，然后 (3) 将输出发送给用户。C：相同的人机交互周期，AI 对齐概念映射到三个步骤上：(1) 规范对齐机制为用户提供了对齐 AI 以执行特定任务的方法。(2) 流程对齐机制使用户能够修改任务的执行方式，从而可能为用户提供对特定步骤的直接控制。(3) 评估对齐机制帮助用户评估和理解输出。
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
一种用于限制运动对齐的新技术，无计算机辅助设备的总膝关节置换术
运动学一致性总膝关节置换术（KA-TKA）旨在恢复自然的肢体比对和关节线倾斜，从而提高患者满意度。限制的KA-TKA（RKA-TKA）解决了异常的膝盖解剖学，并试图在安全对齐边界内复制自然解剖结构。这项研究引入了一种新型的设备和技术，该技术和技术可以无需计算机辅助手术（CAS）即可进行RKA-TKA。新设备允许精确的软骨厚度测量和截骨角度的调整，从而促进准确的比对。提出了一种用于胫骨截骨术的高跟力技术，提供了一种可再现的方法来确定截骨术的体积和角度。这些创新使KA和RKA-TKA在任何手术环境中都可行，避免了与CAS相关的高成本和有限的可用性。
现代化和产品对齐
技术驱动的变革改变了消费服务，银行和经纪也不例外。但是，这些公司提供的数字服务（包括在较小程度上，最大的银行的数字服务）一直落后于其他面向消费者服务的行业。有很多可能的原因，但是主要的罪魁祸首是许多公司仍然依靠本地大型机器机器基础设施。尽管几家大型公司现在正在朝着公共云取得进展，但核心处理仍在整个行业中大多是本地人。这种遗产基础架构又可以使实际采用敏捷软件开发的原则几乎不可能，因为大量的数据和后端流程必不可少，即使是最好的产品所有者也是如此。虽然金融服务行业仍然受到大量监管要求的保护，但结果是，尽管经营数十年的努力以及现成的软件和经济高效的外包服务的可用性，通常具有大量或更少的手动，Swivel-Swivel-椅子，甚至是基于纸质的任务。同样，面向客户的应用程序，无论是基于移动设备还是浏览器的应用程序，都落后于客户期望，并且通常需要在某些情况下进行电话交互或解决问题，尽管这是新一代投资者的主要危险信号。
AI对齐与AI道德待遇：十个挑战（...
abtract：在道德上可接受的AI发展过程应避免两种危险：创建对人类构成威胁并虐待AI系统的非对齐的AI系统，并以自己的权利为由。本文认为这两种危险相互作用，如果我们创建值得道德考虑的AI系统，同时避免这两种危险将极具挑战性。尽管我们的论点是直接的，并且得到了广泛的自称道德判断的支持，但它对人工智能发展具有深远的道德意义。尽管避免对齐和道德待遇之间的紧张关系的最明显方法是避免创建值得道德考虑的AI系统，但此选项可能是不现实的，也许是短暂的。因此，我们通过为减轻与一致性相关的虐待风险的其他方法提供了一些建议。
MSCI气候巴黎对齐索引方法
o超过欧盟授权的法案中规定的最低技术要求，与与气候相关的财务披露工作组的建议（TCFD）3 o达到3 o的最大暗示温度升高为2.0°C的最大暗示温度上升为2.0°C，使用1.5°C使用1.5°C的气候风格，并使用聚集的累积级别的速度汇率''Mimsci and climations'' o的10％o o将指数暴露于极端天气事件引起的身体风险至少50％o o转移指数的重量来自面临气候过渡风险的公司到具有气候过渡机会的公司，使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除企业的燃油率越来越多的公司的体重来减少风险的变化的公司，从而减少了风险的变化。使用范围1、2和3排放评估为高碳发射器o与父母指数和低营业额相比，通过加权方案o增加了具有可靠碳降低目标的公司的权重。
Blothppo：一种近端政策优化增强机器人布操作的框架，并通过观察对齐的动作空间
基于视觉的机器人布的展开最近取得了巨大进步。但是，先前的工作主要依靠价值学习，并且没有完全探索基于政策的技术。最近，在大型语言模型上进行增强学习的成功表明，该政策级别算法可以通过庞大的空间来增强政策。在本文中，我们介绍了Bloth-PPO，该框架采用了基于演员批判性建筑的策略级别算法，以增强具有巨大的10 6个附加空间的预训练模型，该模型与观察到的任务相符。为此，我们将布置问题重新定义为部分观察到的马尔可夫决策过程。使用监督的培训阶段来培训我们政策的基准模型。在第二阶段，近端政策优化（PPO）用于指导观测一致的附属空间内的套头文模型。通过优化和更新策略，我们提出的方法增加了服装的表面积，以在软体操纵任务下展开的布料。实验结果表明，我们提出的框架可以进一步改善其他最先进方法的展开性能。我们的项目可从https：// vpx- ecnu.github.io/clothppo-website/获得。
O（s）空间中的最佳间隙式对齐
动机：成对序列比对仍然是计算生物学和生物启发性的基本问题。基因组学和测序技术的最新进展要求更快，可扩展的算法可以应对不断增加的序列长度。基于动态程序的经典成对比对算法受到时间和记忆的二次需求的强烈限制。最近提出的波前比对算法（WFA）引入了一种有效的算法，以在OðNS的时间内执行精确的差距 - 额度对齐，其中s是最佳分数，n是序列长度。尽管有这些界限，但WFA的OðS2Þ对于基因组尺度比对在计算上是不切实际的，导致需要进一步改进。结果：在本文中，我们介绍了双向WFA算法，即能够计算Oðsmemory中最佳比对的第一个GAP-AFFINE算法，同时保留WFA的时间复杂性OðNSS。结果，这项工作改善了最低的已知内存结合OðnÞ以计算间隙 - 额定对准。实际上，我们的实施不需要超过几百MB的嘈杂的牛津纳米孔技术来读取多达1 MBP，同时保持有竞争力的执行时间。可用性和实施：所有代码均可在https://github.com/smarco/biwfa-paper上公开获取。联系人：santiagomsola@gmail.com补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
指挥棒：使用人类偏好反馈对齐文本对审计模型
随着AI生成的Content（AIGC）的开发，文本与ADIO模型正在引起广泛关注。然而，由于自然语言的固有信息密度和有限的模型不明显的能力，这些模型要生成与人类偏好保持一致的音频。为了减轻此问题，我们删除了指挥棒，这是第一个框架，旨在增强使用人类偏爱的反馈来增强生成的音频和文本提示之间的对齐。我们的接力棒包括三个关键阶段：首先，我们策划了一个包含提示和相应生成的音频的数据集，然后根据人类的馈本进行注释。其次，我们使用构造的数据集引入了奖励模型，该数据集可以通过分配奖励输入文本审计对来模仿人类的喜好。最后，我们采用了奖励模型来微调现成的文本对原模型。实验结果表明，我们的指挥棒可以显着提高原始文本对原模型的发电质量，音频完整性，时间关系以及与人类偏爱的一致性。项目页面可从https://baton2024.github.io获得。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。