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World File Search System愿景中
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
“包容性学习环境在实现NEP 2020的愿景中的作用”
2020年国家教育政策（NEP 2020）引入了一个综合框架，强调包容性和公平教育，是印度教育体系的革命性转折点。NEP 2020是在漫长的磋商之后创建的，目的是为印度准备二十一世纪的需求。它旨在提供一个教育环境，以保证所有学生的公平学习和发展机会，无论社会经济背景，性别，语言或残疾如何。viksit Bharat（开发的印度），其中包容性教育被认为是社会发展，经济发展和可持续增长的关键宗旨，与这一愿景一致。像印度这样的多样化国家，其学生来自一系列社会经济，语言和文化背景，需要包容性的学习环境。从历史上看，教育系统经常忽略服务不足的人口的特殊要求，例如农村地区的儿童，收入低的社区以及有障碍的人。因此，学习结果，辍学率和获得高质量教育的差异现在存在显着差异。通过强调一种包容性方法，旨在包括所有学习者和将多样性视为一种力量而不是挑战，NEP 2020克服了这些差异。NEP 2020的强调适应性和以学习者为中心的教学法是其主要特征之一。该政策会调整以摆脱一个尺寸适合的方法，而转向量身定制教育，以满足一系列要求。为了使所有学生更容易获得教育，它促使学校实施灵活的课程，这些课程考虑了不同的学习偏好，速度和兴趣。为了创建一个更热情和鼓励的环境，NEP 2020促进了通用的学习设计（UDL）框架，该框架要求课程和教学适应各种学习偏好。同时，NEP 2020强调教师对于创建包容性学习环境的重要性。该政策要求改进教师准备计划，以强调文化意识，包容性的教学实践以及为有多种需求的儿童提供帮助。为了使他们的教学实践适应每个学生的独特优势和挑战，鼓励教育者使用差异化的教学策略。该战略还建议将技术用作促进包容性的工具，尤其是在服务不足和遥远的地方，那里仍然很难接受良好的教育。教师可以通过使用数字工具来更好地监控学生的进度，自定义课程，并提供更多资源来为多样化的学习者提供服务。NEP 2020的全包教育愿景并非没有困难。需要进行持续的教师发展，缺乏基础设施以及缺乏资源的需求仍然是主要障碍。在许多地方缺乏合格的教师，辅助技术和教学材料，尤其是在农村和贫困社区中，这对于促进包容性氛围是必要的。将需要社区，教育机构和政府组织的一致努力来克服这些障碍，并使NEP 2020年的包容性愿景成为现实。
VICON：愿景中文本运算符网络多...
内部上下文运算符网络（图标）是使用几种射击的，内部的方法来学习不同类型PDE的操作员。al-尽管它们对各种PDE的成功概括，但现有方法将每个数据点视为一个令牌，并且在处理密集数据时会遭受构成效率低下的效率，从而限制了它们在较高空间尺寸中的应用。在这项工作中，我们提出了视觉中文本运算符网络（VICON），并结合了Vi-Sion Transformer架构，该体系结构有效地通过贴片操作来有效地填充2D函数。我们在三个流体动力学数据集上评估了我们的方法，这既证明了卓越的性能（将重新验证的L 2误差降低了40％和61。分别用于可压缩流的两个基准数据集和计算效率（仅需要每帧的推理时间的三分之一）在长期推出预测中与当前的最新序列到固定时间序列模型相比，具有固定时间段的序列模型：多个物理学预测（MPP）。与MPP相比，我们的方法保留了内部文化运算符学习的本元素，在处理不合格的框架计数或变化的时间段值时，可以实现柔性上下文形成。
对比愿景中的文化和社会经济多样性...
我们研究对比视力语言模型（VLM）中的文化和社会经济多样性。使用广泛的基准数据集和评估指标，我们引起了一些重要的发现。首先，将培训数据的常见过滤到英语图像 - 文本对缺点社区的社区较低的社区，并对文化理解产生负面影响。值得注意的是，这种性能差距并未被目前流行的评估指标捕获，而不是与西方以西方为中心的ImageNet和可可数据集衍生的评估指标相矛盾。第二，在对英语内容进行微调之前对全球，未经过滤的数据进行预处理可以提高文化理解，而无需牺牲所述流行基准的表现。第三，我们将地理定位的任务介绍为评估VLM中文化多样性的新型评估指标。我们的工作强调了使用不同数据来创建更具包容性的多模式系统的价值，并为开发更好地代表全球视角的VLM奠定了基础。
在大愿景中检查性别和种族偏见 - ...
随着大语言模型（LLM）和随后的聊天模型的最新进展，出现了新的大视力 - 语言模型（LVLM）的新浪潮。此类模型除文本外还可以输入输入，并执行诸如视觉问题的任务，图像字幕，故事产生等。在这里，我们根据输入图像中人们的特征来检查此类系统中潜在的性别和种族偏见。为此，我们提出了一个新的数据集对（日常场景的并行图像）。对数据集包含一组人的AI生成图像，因此图像在背景和视觉内容方面非常相似，但沿性别（男人，女人）和种族（黑色，白色）的维度有所不同。通过使用此类图像查询LVLM，我们根据所描绘的人的感知一代或种族观察到响应的显着差异。
发挥政府生命科学愿景中确定的潜力：
为了奠定下一代基础设施的基础，政府在 2020 年单年度支出审查期间宣布了一项试点药品制造资本补助基金——药品和诊断制造转型基金 (MDMTF)。MMIP 对这项 2000 万英镑的投资表示欢迎，并吸引了大量申请，累计潜在投资远远超过补助基金所能匹配的数额。该试点还强调了通过扩大资金窗口、尽早开始与申请人的互动以及增加投资机会规模来增强基金未来各部分影响力的机会。然而，单年结算的规模和持续时间带来了挑战：申请窗口短；申请标准不明确；基金的整体规模限制了对中小型投资机会的支持。政府在 2022 年 3 月的预算中宣布了随后的 6000 万英镑生命科学创新制造基金 (LSIMF)，该基金涵盖了 3 年的支出期，旨在解决试点中固有的许多挑战。早期指标显示潜在投资者的反应非常积极。 LSIMF 宣布将为生命科学制造业带来 3.54 亿英镑的总投资，因此，了解剩余的 2.94 亿英镑将如何以及何时分配至关重要。