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World File Search System对齐
NAIC气候风险披露调查TCFD对齐问题更新了2022
•描述保险公司如何考虑与气候相关风险对其承保投资组合的影响，以及公司如何在物理，过渡和责任风险方面管理其承保敞口。*•描述保险公司采取的任何步骤，以鼓励保单持有人管理其潜在的物理和过渡气候相关风险（如果适用）。*•描述保险公司如何考虑与气候相关风险对其投资组合的影响，包括考虑了哪些投资类别。* A.描述保险公司识别和评估与气候相关风险的过程。在描述保险公司识别和评估与气候相关风险的过程时，保险公司应考虑以下内容：
ChineseEEG：用于语义对齐和神经解码的中文语言语料库脑电图数据集
利用富文本刺激的脑电图 (EEG) 数据集可以促进对大脑如何编码语义信息的理解，并有助于脑机接口 (BCI) 中的语义解码。针对包含中文语言刺激的 EEG 数据集稀缺的问题，我们提出了 ChineseEEG 数据集，这是一个高密度 EEG 数据集，并辅以同步眼动追踪记录。该数据集是在 10 名参与者默读两部著名小说中约 13 小时的中文文本时编制的。该数据集提供长时间的 EEG 记录，以及预处理的 EEG 传感器级数据和由预训练的自然语言处理 (NLP) 模型提取的阅读材料的语义嵌入。作为源自自然中文语言刺激的试点 EEG 数据集，ChineseEEG 可以显著支持神经科学、NLP 和语言学的研究。为中文语义解码建立了基准数据集，有助于脑机接口的发展，并有助于探索大型语言模型与人类认知过程的契合。它还可以帮助研究中文自然语言背景下的大脑语言处理机制。
MSCI气候巴黎对齐基准选择索引方法
1索引由一组方法和政策文档（“方法集”）约束，包括当前的索引方法文档。有关更多详细信息，请参考附录IX。2在2020年12月3日，欧盟委员会在官方杂志（https：//ur- eur- lex.europa.eu/legal-content/en/txt/pdf/？以防欧盟授权的行为发生变化，并且需要对索引方法进行更新，MSCI将在实施该方法的更改之前发布公告。MSCI不会为此更新进行正式咨询。3欧洲议会的2019/2088法规（EU）和2019年11月27日在金融服务领域的可持续性相关披露的理事会，网址为：https：//eur-lex.europa.eu/legal-legal-legal-legal-legal-legle/legal- content/en/en/en/en/en/en/txt/pdf/pdf/pdf/pdf/？
通过直接偏好优化将蛋白质生成模型与实验适应性对齐
在未标记的蛋白质数据集上训练的生成模型表明，没有任何特定于任务的训练数据，可以预测某些生物学功能。但是，此功能并未扩展到所有相关功能，在许多情况下，无监督的模型仍然不足以特定于任务，监督的基线。我们假设这是由于基本的“一致性差距”所致，在该差距中，在无监督培训期间所学的规则不能保证与感兴趣的功能有关。在这里，我们演示了如何为蛋白质生成模型提供有用的特定任务信息，而不会失去训练期间学到的丰富的一般知识。使用称为直接偏好优化（DPO）的优化任务，我们通过鼓励模型希望稳定而不是稳定的变体，从而使结构调节的语言模型对齐，以生成稳定的蛋白质序列。我们所产生的模型ProteIndpo是第一个结构条件的语言模型偏好于实验数据。ProteIndpo实现了竞争性稳定性预测，并始终优于该模型的无监督和填充版本。值得注意的是，对齐模型在其训练数据之外的领域也表现良好，以实现大蛋白的绝对稳定性预测和多链复合物的结合亲和力预测，同时还可以实现多种骨干的单步稳定。这些结果表明，ProteIndpo从其生物物理对齐数据中学习了可推广的信息。
通过加强学习的偏好对齐...
学分：[1] Christiano等。，《神经》 17中的深入强化从人类的偏好中学习。[2] Ziegler等。，来自人类偏好的微调语言模型，在Arxiv'19中。[3] Ouyang等。，培训语言模型在Neurips'22中按照人为反馈的指示进行指示。[4] Rafailov等。，直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型，在Neurips'23中。[5] Hong等。，ORPO：Arxiv'24中的无参考模型的单片偏好优化。
在大语言模型中预测下一个句子（而不是单词）：哪种模型 - 脑对齐告诉我们有关话语理解的信息
当前的大型语言模型（LLMS）依赖于单词预测作为其骨干预处理任务。尽管单词预测是语言处理的重要机制，但人类语言理解发生在多个层次上，涉及单词和句子的整合以实现对话语的充分理解。这项研究通过使用下一个句子预测（NSP）任务来研究语言级别的理解力来对语言理解进行建模。我们表明，NSP预处理增强了模型与大脑数据的一致性，尤其是在右半球和多需求网络中，突出了非经典语言区域对高级语言理解的贡献。我们的结果还表明，NSP可以使模型更好地捕获人类的理解绩效并更好地编码上下文信息。我们的研究表明，将各种学习目标纳入模型会导致更类似人类的表现，并研究LLMS中训练预处理任务的神经认知能力可以揭示语言神经科学中的杰出问题。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间
摘要 - 对于自动地面车辆，带有3D激光雷达的全球定位是导航等任务中必不可少的一部分。通常，使用LIDAR的全球定位细分为两个子问题，即位置识别和全球注册。为了获得位置识别，基于深度学习的最新新兴方案要么依赖于具有高复杂性的3D卷积，要么需要从各种前瞻性角度学习特征。为此，我们提出了一个具有滚动式yaw不变性的模型，该模型代表点云为概率的体素，并从鸟眼的视图中产生占用网格，从而通过从固定的角度学习聚集的嵌入来实现稳健的位置识别。对于低重叠的全球注册，基于传统的手工艺特征的方法主要限于密集的对象级别云，而基于最新的学习方法通常依赖于复杂的3D卷积和其他功能关联学习。为了在一定程度上填补这一空白，我们建议通过拟合和对齐点云的接地平面来估计相对滚动角度和垂直翻译，并通过匹配其预计的占用率网格来确定水平翻译和偏航角。广泛的实验证实了我们位置识别模型的出色召回和概括能力，以及我们3D注册方法的高级成功率和准确性。尤其是在认识和注册硬样品时，我们的结果远远超过了我们的结果。为了确保完整的可重复性，相关代码和数据可在https://cslinzhang.github.io/gloc/gloc/gloc.html上在线提供。
对齐锂金属电池的研究和整个学术界和行业的开发
将金属锂阳极成功整合到二级电池中可以增强能量密度并实现新形式的电气运输。，在储能设备中采用广泛的锂金属的前景仍然混合在一起。这部分源于我们对连接锂初始状态的关系，与骑自行车的发展和寿命终止状态的关系的理解。为材料和细胞表征，循环性能，安全性和回收方法制定标准化方案仍然很重要。2023年2月，来自学术界，国家实验室和行业的一批科学家和工程师聚集在一起，以汇聚在关键的挑剔和行动项目中，以更好地了解锂金属的进化，并增强学术，政府精神和工业合作伙伴 - 船只 - 船只toaddressthesdressthesechallengess。在这里，我们重点介绍了围绕锂金属制造，其相关的计量和集成到电池形式的制造以及测试其与汽车应用相关的电化学性能的最佳实践。我们引入了电源控制的排放测试
delan：通过跨模式对比学习的视觉和语言导航的双级别对齐
抽象的视觉和语言导航（VLN）要求代理通过遵循自然语言指导在看不见的环境中导航。为了完成任务完成，代理需要对齐和整合各种导航方式，包括指令，观察和导航历史记录。现有作品主要集中在融合阶段的跨模式关注上，以实现这一目标。然而，不同的单键编码器产生的模态特征位于自己的空间中，从而导致跨模式融合和决策的质量下降。为了解决这个问题，我们通过跨模式对比度学习提出了一个指定框架（Delan）框架。该框架旨在在融合之前对齐各种与导航相关的方式，从而增强跨模式的交互和动作决策。具体来说，我们将融合前的对准分为双重级别：根据其语义相关性，指令历史级别和地标性观察水平。我们还重建了双级指令，以适应双级对准。作为融合前对齐的训练信号非常有限，使用自我监督的对比学习策略来实施不同方式之间的匹配。我们的方法与大多数现有模型无缝集成，从而改善了各种VLN基准测试的导航性能，包括R2R，R4R，RXR和CVDN。