XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建模语言
语言访问计划
根据 1964 年《民权法案》第六章的规定，洛杉矶郡将尽一切努力确保英语水平有限 (LEP) 人士能够有效使用联邦资助的项目和服务。洛杉矶郡人口结构多样，使用多种语言。大量使用这些语言的人不会说英语或英语水平不够好，因此被视为英语水平有限 (LEP)。洛杉矶郡工作人员将提供有效使用洛杉矶郡项目的机会。有效使用是指能够以与其他人无异的方式参与和受益于任何联邦资助项目。洛杉矶郡将为英语交流困难、自称英语水平有限或需要语言帮助的申请人和参与者提供语言帮助。申请人将在申请时被要求，参与者将在年度重新审查时被要求指定其口语和书面服务的主要语言以及是否需要英语水平有限服务。此信息将记录在电子案件档案中。根据第 13166 号行政命令和第六章法规的有意义访问要求，HUD 的 LEP 指南规定了四因素分析，供受助者使用以确定其向 LEP 人士提供服务的义务范围。此分析基于以下数据：
语言 - As-As-An-Abstraction-for serarchical-Deep- ...
解决复杂的，暂时扩展的任务是控制学习（RL）的长期问题。我们假设解决此类问题的一个关键要素是组成性的概念。具有学习概念和子技能的能力，这些概念和子技能可以构成解决更长的任务的能力，即层次RL，我们可以获取时间扩展的行为。但是，为层次RL获取有效但一般的抽象是极具挑战性的。在本文中，我们建议将语言用作抽象，因为它提供了独特的组合结构，实现了快速学习和组合概括，同时保持了极大的灵活性，使其适合各种问题。我们的方法学习了一个遵循指令的低级政策和高级政策，该政策可以在本质上重复跨任务的抽象，从而允许代理人使用结构化语言进行推理。为了研究组成任务学习，我们介绍了使用Mujoco物理引擎和CLEVR引擎构建的开源对象相互作用环境。我们发现，使用我们的方法，代理可以学会求解各种暂时扩展的任务，例如对象排序和多对象重排，包括来自原始像素观测值。我们的分析表明，语言的组成性质对于学习各种亚技能和系统地推广到新的亚技能至关重要，与使用相同监督的非复合抽象相比，语言的构成性质至关重要。2
生成人工智能和大语言...
生成的人工智能和大语言模型是信息处理技术革命的延续，该技术革命始于1947年晶体管的发明。这些技术是由用于人工神经网络的变压器体系结构驱动的，有望广泛影响社会。很明显，这些技术将适应推动教育的创新。医学教育是一项高风险活动：向学生讲授错误的信息可能无法被识别多年，直到出现相关的临床状况，该错误可能导致患者伤害。在本文中，我讨论了在医学教育中使用生成人工智能的主要局限性 - 安排，偏见，成本和安全性，并提出了一些面对这些问题的方法。此外，我确定了生成人工智能在医学教育中的潜在应用，包括个性化教学，模拟，反馈，评估，定性研究的增强以及对现有科学文献进行批判性评估的批判性评估。
10LARGE语言模型
语言的流利扬声器带来了大量的知识，可以在理解和生产期间承受。这种知识以多种形式体现，也许最明显的是词汇，我们对单词及其含义和用法的丰富表示形式。这使得词汇成为探索人和机器从文本获取知识的有用镜头。估计成人词汇量的大小在语言内部和语言内的差异很大。例如，根据用于使估算值和知道一个单词含义的定义的资源，对美国英语年轻人的词汇规模的估计为30,000至100,000。商定的是，通常在正规教育开始之前就可以通过与看护人和同龄人进行交流，从而通过与看护人和同龄人进行交流来获得成熟的演讲者在日常互动中使用的绝大多数单词。与成人词汇的大小相比，这个主动词汇（通常按2000个单词的订单为2000个单词）极为有限，并且非常稳定，在早期阶段以后，通过随意对话学习的其他单词很少。明显地，这留下了大量的单词，可以通过其他方式获取。这些事实的一个简单结果是，每天每天都必须学到每天大约7至10个单词，才能到达20岁的词汇水平。，以及在高中晚期通过词汇生长的经验估计与这种速度一致。儿童如何达到这种词汇增长速度？这些知识获取的大部分似乎是作为阅读的副产品而发生的，这是我们阅读时所执行的丰富处理和推理的一部分。研究儿童花费的平均时间以及他们阅读的文本的词汇多样性，表明有可能达到所需的利率。但是，这种学习率背后的机制确实必须是显着的，因为在学习词汇增长速度的某些时候，在学习速度上超过了学习者向学习者出现新单词的速度！这样的事实激发了第6章的分布假设，这表明含义的各个方面只能从我们一生中遇到的文本中学到的各个方面，基于复杂的单词与与之共同相关的单词的复杂关联（以及这些单词发生的单词）。分布的假设表明，我们可以从文本中获取大量知识，并且可以在最初的收购后很长时间才能带来这些知识。当然，从现实世界中的互动或其他方式扎根可以帮助构建更强大的模型，但即使单独的文本也非常有用。在本章中，我们正式化了这一预处理的想法 - 学习有关预读的知识
n-gram语言模型
为什么我们要预测即将到来的单词，或者知道术语的可能性？一个原因是生成：选择上下文更好的单词。为了表现出来，我们可以纠正语法或拼写错误，例如两个中期，其中误入为它们，或者一切都改善了，其中应改进的改进。该短语比它们的可能性更大，并且有所改进，因此语言模型可以帮助用户选择更语法的变体。或使语音系统认识到您说我会很快回来，而不是我将成为巴松菜，这有助于知道很快后退是一个更可能的序列。语言模型还可以帮助增强和替代交流（Trnka等人。2007，Kane等。 2017）。 人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC2007，Kane等。2017）。人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC
