XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System忘记
学习学习而不会忘记使用
持续学习（CL）是指通过在保留先前学习的经验的同时容纳新知识来不断学习的能力。虽然这个概念是人类学习固有的，但当前的机器学习方法很容易覆盖以前学习的作品，因此忘记了过去的经验。相反，应选择性地和仔细地更新模型参数，以避免不必要的遗忘，同时最佳利用先前学习的模式以加速未来的学习。由于很难手工制作有效的更新机制，因此我们提出了元学习基于变压器的优化器来增强CL。此元学习优化器使用ATTENITION来学习跨任务流的模型参数之间的复杂关系，并旨在为当前任务生成有效的重量更新，同时防止对先前遇到的任务的灾难性遗忘。在基准数据集上进行评估，例如SplitMnist，RotatedMnist和SplitCifar-100，即使在较小的标记数据集中，也肯定了所提出的方法的疗效，即使在连续学习框架内集成了元学习优化器的优势。
火星气候数据库，MCD版本6.1。 E. Millour 1，F。忘记1，A。Spiga 1，T。Pierron 1，A。Bierjon 1，L。Montabone 1,2，F。Lefèvre3，
火星气候数据库，MCD版本6.1。E. Millour 1，F。忘记1，A。Spiga 1，T。Pierron 1，A。Bierjon 1，L。Montabone 1.2，F。Lefèvre3，F。Montmessin 3，J.-Y.Chaufray 3，M。A。López-Valverde 4，F.González-Galindo 4，S。R。Lewis 5，P。L。Read 6，M.-C。 Desjean 7，F。Cipriani 8和MCD开发团队，1 LaboratoiredeMétéorologieDynamiqie（LMD），IPSL，SU，SU，Paris，France，millour@lmd.ipsl.ipsl.fr，2 Paneureka，2 Paneureka，Le Bourget-du-lac，France，France at labo at spatials spatials spatial spatials spatials spatial spatials spatial spatial spatial spatial spatial epservians epsers epsers epsers epsers epservians epservians（法国，4个天体物理学研究所（IAA-CSIC），西班牙格拉纳达，西班牙，5个物理科学系，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国米尔顿凯恩斯，6个大气，海洋和行星物理学（AOPP），牛津，牛津，英国，英国，英国，7个中心国家 - 埃斯特·埃斯特（Centials），纽约州，弗朗西斯（cne）荷兰。
在机器人情节长期记忆中忘记
摘要 - 人工认知体系结构传统上依靠复杂的记忆模型来编码，存储和检索信息。但是，将所有数据从工作记忆（WM）转移到长期内存（LTM）的常规实践导致高度数据量和有效的信息处理和访问的挑战。确定在机器人LTM中保留或丢弃的信息尤其具有挑战性，因为缺乏有关未来数据利用的知识。从人类忘记本文中汲取灵感，并评估只有在遇到新信息时，才能在机器人的LTM中巩固新颖的遗忘技术。所提出的方法结合了在数据传输到机器人LTM期间的快速过滤，而较慢，更精确的遗忘机制，这些机制会定期评估LTM内部的离线数据删除。我们比较了不同的机制，利用指标，例如数据相似性，数据年龄和合并频率。通过比较两个ARMAR机器人在其LTM中搜索过去的对象位置中以情节为中心的自我图像和机器人状态数据中搜索过去对象位置的任务，可以评估忘记技术的功效。实验结果表明，我们的遗忘技术大大降低了机器人LTM的空间要求，同时保持其成功执行依靠LTM信息的任务的能力。值得注意的是，基于相似性的遗忘方法的表现优于基于频率和时间的方法。与使用单个遗忘策略相比，基于在线频率的，基于在线相似性，基于离线相似性和基于时间的衰减方法的组合显示出卓越的性能。
对生成数据的培训使模型忘记
稳定的扩散从描述性文本彻底改变了图像创建。GPT-2，GPT-3（.5）和GPT-4在各种语言任务中表现出惊人的表现。chatgpt向公众介绍了此类语言模型。现在很明显，大型语言模型（LLMS）将留在这里，并且会在整个在线文本和图像的生态系统中产生巨大的变化。在本文中，我们考虑未来可能会有什么。一旦LLM在网上找到大部分语言，GPT- {N}会发生什么？我们发现，在训练中使用模型生成的内容会导致不可逆的缺陷，其中原始内容分布的尾巴消失了。我们将这种效果称为模型崩溃1，并表明它可以在变异自动编码器，高斯混合模型和LLM中发生。我们建立了这种现象背后的理论直觉，并在所有学到的生成模型中描绘了它的普遍性。我们证明，如果我们要维持从网络上刮除的大规模数据培训的好处，则必须认真对待它。的确，在LLMS在从Internet爬网的数据中产生的内容的存在下，收集到有关人类与系统的真正人类互动的数据的价值将变得越来越有价值。
国家不会忘记也不会原谅 - 伊斯兰堡邮报
伊斯兰堡：陆军参谋长赛义德·阿西姆·穆尼尔将军周四表示，国家不会原谅也不会忘记那些亵渎烈士纪念碑、损害其尊严的人，这种行为是不能容忍的。据三军公共关系部 (ISPR) 新闻稿称，陆军参谋长在访问这里的警察防线期间，向烈士家属发表讲话时发表了这些讲话，当时他正在参加巴基斯坦烈士纪念日 (Youm-e-Takreem-e-Shu- hada-e-Pakistan)。主要活动在拉瓦尔品第总部 (GHQ) 举行，陆军参谋长阿西姆·穆尼尔将军作为主宾。在仪式上，人们向烈士致以深切的敬意，知名人士在烈士纪念碑前献花。参加仪式的人员包括前陆军参谋长卡马尔·贾维德·巴杰瓦将军（已退役）、前参谋长联席会议主席纳迪姆·拉扎将军（已退役）、巴基斯坦板球队队长巴巴尔·阿扎姆、穆夫提·穆尼布·乌尔·拉赫曼和其他社会成员。除此之外，全国各地还组织了众多以诵读《古兰经》和祈祷为特色的活动。此外，还将在烈士纪念碑举行几场纪念仪式。
汗水，所以您不要忘记学习问题
专注的思想有助于学习。不幸的是，头脑很容易分心。现代教室要归咎于现代教室，里面充满了电子设备（以及它们的不懈通知），这些设备可以吸引学生的注意力（Ma等，2020; May＆Elder，2018; Shelton等，2009）。但是，思想无法保持专注也是刻苦的。“思维徘徊”一词用于描述大脑的默认模式。当学习者变得疲倦或无聊时，他们的大脑会恢复到其默认模式，这使思想可以徘徊在内部思想，将我们带回过去或向前发展；除了现在和现在的任何地方（Smallwood＆Schooler，2006年）。据估计，学生大约花了大约30％的思维徘徊（Kane等，2007； Lindquist＆McLean，2011; Szpunar等，2013），他们的大部分思想在学习或在课堂上进行了徘徊（Unsworth等人，2012年）。当学生的思想在徘徊时，他们不太可能正在学习手头的任务。考虑此情况：
忘记了马布里的课程：合格的免疫原始目的
合格免疫历史的大部分部分仍然没有文字。虽然合格的免疫力在学者和从业者之间进行了激烈的争论，但我们对合格的免疫力的起源以及塑造其历史道路的制度压力知之甚少。本文规定了缺少历史记录。它首先观察Pierson诉Ray案之间的惊人相似之处 - 资格的免疫原状案件和Marbury诉Marbury诉Madison。两者都是针对政府官员的诉讼，要求辩护国会法规授予的自有权利，而这两个案件均在法院受到巨大政治压力时出现。在每种情况下，最高法院都构成了令人惊讶的中间立场：它坚持认为这些个人权利应广泛可用，但何时提供补救措施。在这两种情况下，法院因此拒绝申请广泛的法定授予，并插入了新的，司法创建的新的权威 - 在马伯里进行了司法审查，并在皮尔森获得了合格的豁免权。，在这两种情况下，最高法院都将政治压力转向了其优势。但是，尽管马伯里被认为是成功的故事，但合格的免疫力不是。在皮尔森（Pierson）的头十年中，法院仍在试图利用合格的豁免权将司法机构作为公民与政府官员之间的调解，并在1983年和比文斯行动中采取行动。由拜伦·怀特大法官（Byron White）领导的这项努力，最终以哈洛（Harlow）诉菲茨杰拉德（Fitzgerald）诉，该案例阐明了现代合格的免疫标准。，但自哈洛（Harlow）以来，最高法院就放弃了平衡权利和补救措施的中间立场。由首席大法官威廉·雷恩奎斯特（William Rehnquist）率领，法院开始限制合格免疫行动中司法补救和个人权利的可用性。Marbury的成功故事，以及合格的豁免权的失败 - 因此，在政治上遭受的法院应如何调解公民原告和官员之间的调解：认识到个人的广泛可用性，同时在法院的批评家中取得部分胜利，并提高司法机构的独立性和官僚的态度，并促进司法机构的新领域。本文追踪了合格的豁免权与马伯利亚智慧的历史偏离，指出了一种诉讼策略，可以恢复它，并为法院的机构限制提供了一些更深入的教训。
您几乎忘记的 14 种疾病——多亏了疫苗！
卫生官员 在疫情期间，NSHD 领导层经历了多次过渡，部门继任计划不明朗。为了避免这种情况的发生，NSHD 设立了卫生副官员职位。NSHD 有一个独特的机会将长期公务员 Brad Simerly（REHS）提拔到这个职位。Brad 担任 NSHD 的领导已有 12 年多。他将继续以 80% 的高级环境卫生专家 (EHS) 身份工作，同时在其职位上增加一些管理、公共卫生准备、劳动力和专业发展职责。通过培训和指导，副官员将准备好提供保障并根据需要担任卫生官员。这项对人员配备的关键投资向整个部门和村庄发出了一个明确的信息，即我们认真投资于忠诚和高绩效员工的成长、发展，最重要的是留住他们。闲暇时，Brad 喜欢和女儿一起熏肉、家庭度假和玩动物之森。 2022 年，他的家人从当地一家人道协会领养了一只小狗。他有即兴表演的背景，是我们老爸笑话和双关语的首选。“你怎么称呼一家生产还行产品的工厂？”“令人满意。”
动态量子记忆如何忘记
最近有人争辩说，低维（甚至是一维）量子系统，将局部电路与局部测量结果混合在一起，可以充当量子记忆[1-7]。如果记录了测量结果的结果，则此过程可以保护非平凡的量子信息。在这里，我们研究了此过程的长期动态，以了解系统最终如何“忘记”，即，是否使用系统来存储量子信息，以及这些测量结果一定如何丢失信息。为了研究这种长时间的动态，我们忽略了空间结构。该系统仅由一个高尺寸n的单个希尔伯特空间组成，n均为n。我们的模型包括交替进行两个不同的步骤：第一，一个单一的演变，然后测量单个信息1，由等级N/ 2投影仪表示。我们还可以选择通过单一结合测量结果，因此可以通过在每个步骤中测量单个信息来描述模型，每次测量基础都会改变。因此，如果我们通过统一u 1演变，则测量投影仪P 1，然后按单位u 2进化，然后测量投影仪P 2，这是等效的，直至总体统一，以测量投影仪u†1 p 1 u 1，然后测量投影仪u†1 u†1 u†1 u†2 p 2 u 2 u 2 u 1。我们通过写下测量结果来跟踪量子轨迹，因此尤其是纯状态总是沿着此类轨迹演变为纯状态。我们考虑两个不同的情况，即我们称“多体”和“自由费米昂”。在多体案例中，被选为随机的单位。术语“多体”有点误称：我们有一些固定的高维希尔伯特空间，也许是通过张紧许多量子的量形成的，因此更好的术语可能是“高维单体”。尽管如此，我们仍然坚持使用多体一词。特别是，人们可能希望可以通过我们的HAAR随机测量值对张量的张量产物的足够深的量子电路进行[8-10]。在自由效率的情况下，希尔伯特空间是费米子的一个小空间，只允许测量为fermion biinears。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：