XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System幻觉
知识图集成和自我验证，用于全面检索效果
检索型发电（RAG）已从学术研究人员和行业中获得了重要的关注，作为解决大型语言模型（LLMS）知识限制的有前途解决方案。但是，LLM在使用抹布时经常表现出幻觉现象。为了有效地解决各种问题类型的幻觉现象，我们采用了各种选择和策略。具体来说，我们利用Llama3的详细自我验证能力来确定给定的参考是否可以充分回答一个特定的问题，从而避免幻觉现象。随后，通过利用知识图来增强我们的知识基础，我们可以增强上下文理解并减少抹布的幻觉。llm的高级能力进一步使我们能够有效整合和解释知识图的内容，从而确保更加连贯和准确的响应。最后，对这些不同问题类型的有效处理使我们能够根据每个查询的特定要求提供精确且有用的答案。通常，我们的工作全面利用LLM的高级功能来增强我们信息检索系统的鲁棒性和信誉。这种多方面的方法，再加上对参考文献的细致评估，可确保提供高质量的重音，而与问题的复杂性无关。
1中的1个Karm Veer Arya，博士。D。ABV-Indian教授...1中的1个Karm Veer Arya，博士。D。ABV-Indian教授...
1。Shyam Singh Rajput和K. V. Arya，“稳健的面部超分辨率算法及其在低分辨率面部识别系统中的应用”，多媒体工具和应用，Springer。[Sci。影响因子2.101，ISSN：1380-7501]。（接受出版）2。Rohit Agarwal，A。S。Jalal和K. V. Arya，“关于假指纹的演示攻击检测系统的审查”，Mod。物理。Lett。 b，卷。 34，编号 5，2030001，2020 World Scientific。 [Sci。 影响因子0.73，ISSN：1793-6640] 3。 R. Agrawal，A。S。Jalal和K. V. Arya，“使用统计纹理特征和空间分析的多模式的LIVISE检测”，多媒体工具和应用，pp。 1-25，2020 Springer。 [Sci。 影响因子2.101，ISSN：1380-7501]。 4。 Shyam Singh Rajput和K. V. Arya，“噪音强大的面部幻觉是通过异常定于最低方正方形和邻居表示的噪音幻觉”，《生物识别技术，行为和身份科学》的IEEE交易，第1卷。 1，编号 4，pp。 252-263，2019。 ISSN：2637-6407。Lett。b，卷。34，编号5，2030001，2020 World Scientific。 [Sci。 影响因子0.73，ISSN：1793-6640] 3。 R. Agrawal，A。S。Jalal和K. V. Arya，“使用统计纹理特征和空间分析的多模式的LIVISE检测”，多媒体工具和应用，pp。 1-25，2020 Springer。 [Sci。 影响因子2.101，ISSN：1380-7501]。 4。 Shyam Singh Rajput和K. V. Arya，“噪音强大的面部幻觉是通过异常定于最低方正方形和邻居表示的噪音幻觉”，《生物识别技术，行为和身份科学》的IEEE交易，第1卷。 1，编号 4，pp。 252-263，2019。 ISSN：2637-6407。5，2030001，2020 World Scientific。[Sci。影响因子0.73，ISSN：1793-6640] 3。R. Agrawal，A。S。Jalal和K. V. Arya，“使用统计纹理特征和空间分析的多模式的LIVISE检测”，多媒体工具和应用，pp。1-25，2020 Springer。 [Sci。 影响因子2.101，ISSN：1380-7501]。 4。 Shyam Singh Rajput和K. V. Arya，“噪音强大的面部幻觉是通过异常定于最低方正方形和邻居表示的噪音幻觉”，《生物识别技术，行为和身份科学》的IEEE交易，第1卷。 1，编号 4，pp。 252-263，2019。 ISSN：2637-6407。1-25，2020 Springer。[Sci。影响因子2.101，ISSN：1380-7501]。4。Shyam Singh Rajput和K. V. Arya，“噪音强大的面部幻觉是通过异常定于最低方正方形和邻居表示的噪音幻觉”，《生物识别技术，行为和身份科学》的IEEE交易，第1卷。1，编号4，pp。252-263，2019。ISSN：2637-6407。
公司的期望和新闻：Micro V Macro
的工作表明公司的期望对公司成果很重要（Bachmann等人。2013; Enders等。2022）。我们的结果与我们嵌入Lorenzoni的规范嘈杂信息模型（2009）的岛屿幻觉是一致的。首先，以风格化的方式提供了我们的经验规范的微观基础，后来探讨了岛屿幻觉的总体含义。在这种情况下，岛屿的幻觉意味着企业在信号中有系统地低估了总体组成部分的重量，从而帮助他们了解经济状况，因此，偏离了理性的期望。更广泛地说，岛屿幻觉是一个显着性的实例，泰勒和汤普森（Taylor and Thompson，1982）将其定义为“当一个人的注意力差异针对环境的一个部分而不是针对其他环境时，该部分中包含的信息将获得不成比例的体重
从人类大脑活动重建视觉虚幻体验
视觉错觉为大脑在感官输入下对世界的解释提供了宝贵的见解。然而，大脑活动转化为幻觉体验的确切方式仍然很大程度上未知。在这里，我们利用大脑解码技术结合深度神经网络 (DNN) 表示将幻觉感知重建为大脑活动的图像。重建模型在自然图像上进行训练，以建立大脑活动与感知特征之间的联系，然后在两种类型的错觉上进行测试：虚幻线条和霓虹色扩散。重建揭示了与幻觉体验一致的线条和颜色，这些线条和颜色在源视觉皮层区域有所不同。这个框架提供了一种将主观体验具体化的方法，揭示了大脑对世界的内部表征。
在高等教育中实施生成AI
一个限制被该行业称为“幻觉”。幻觉是AI产生的错误信息。生成的预训练的变压器（GPT）和大语言模型（LLMS）处理输入并产生输出，而无需真正了解所说的内容。相反，LLM使用复杂算法根据已经说过的内容来预测下一个单词，一对一。因此，LLM无法产生真正的知识；他们只能根据培训数据输出表达式。10实际上，根据美国计算机科学家兼作家彼得·丹宁（Peter Denning [IL1）的说法，LLM可以“检索从未真正说过的细分市场，但接近了几个部分。” 11这就是为什么GPT模型产生的“幻觉”和错误信息的原因。生成的AI可以产生听起来很现实但根本上不正确的响应。
通过教学对比解码
大型视觉模型（LVLM）越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而，它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制，因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题，本文介绍了指令解码（ICD）方法，这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察，即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布，从而增加对齐不确定性，并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准（POPE和MME）和生成基准（Llava-Bench）的全面实验，我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉，而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
关于美托洛尔引起的噩梦和...
thiruvalla，喀拉拉邦抽象的美托洛尔是一种心脏选择性β-1-肾上腺素能阻滞剂。它经常针对心血管疾病，但与潜在的中枢神经系统不良反应有关，包括幻觉和噩梦。我们讨论了一名84岁的女性患有混合主动脉瓣疾病的案例，这些女性在开始美化药物后经历了幻觉和噩梦。停止使用美托洛尔后，她的症状得到了改善，这表明可能是一种因果关系。此例子强调了快速诊断和解决不良药物反应的重要性，尤其是在可能不足症状的老年患者中。了解亲脂性β受体阻滞剂的药理特性及其对神经功能的影响对于改善患者护理和减少负面结果至关重要。关键字：映射，噩梦，幻觉简介β受体阻滞剂被广泛用于治疗心血管和非心血管疾病。美托洛尔是心血管药理学中必不可少的药物，充当心脏选择性β-1-肾上腺素能阻断剂和广泛使用的β-肾上腺素能拮抗剂。1
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CIFAR 大脑、思维与意识 Azrieli 项目高级研究员 Anil Seth 和萨塞克斯大学同事开展的一项新研究旨在制作比以前的 VR 研究中使用的更准确的幻觉模拟。为此，包括主要作者 Keisuke Suzuki 在内的研究团队使用了记录的真实世界视觉环境，而不是不太真实的计算机生成的图像。他们认为，这可以更接近真实的视觉幻觉，从而更好地研究意识状态改变的视觉方面。
