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World File Search System推理方法
一般和定量推理能力
的确，平均值掩盖了IMR和U5MR减少的显着间和州内差异。北方邦处于频谱的一端，印度的IMR最高（73）和U5MR（96），而喀拉拉邦则在2005 - 06年的IMR（15）和U5MR（15）和U5MR（16）的另一端（NFHS-3）。在北方邦，U5MR的下降在北方邦每1000例活产78例，而2015 - 2016年喀拉拉邦每1000名活产78例死亡（NFHS 4）。这也反映在幼儿结果指数中。在2015 - 2016年指数中，喀拉拉邦的得分高达0.858，比哈尔邦的得分高达0.452，这使IMR还考虑了IMR以外，除了在初级级别的发育迟缓和净出勤率外，还带来了这些州际差异。最底层的其他状态包括北方邦（0.460），贾坎德邦（0.371），中央邦（0.526），chhattisgarh（0.55）所有这些指数得分低于全印度指数0.585。GOA（0.817），Tripura（0.761），泰米尔纳德邦（0.731）和Mizoram（0.719）属于前五名。
基于图的拓扑推理
了解道路结构对于实现自动驾驶至关重要。此信息主题包含两个基本组成部分 - 车道与车道与交通元素之间的关联之间的互连（例如，交通信号灯），其中仍然没有综合拓扑推理方法。一方面，现有的地图学习技术在使用基于分段或基于LAN线的表示中得出车道连接方面面临挑战；或先前的方法专注于中心线检测，同时忽略了互动建模。另一方面，将流量元素分配给车道的主题在图像域中受到限制，而图像和3D视图之间对应关系的构造是未开发的挑战。为了解决这些问题，我们提出了Toponet，这是一个用于分析驾驶场景的最终端拓扑推理网络。为了有效地捕获驾驶环境的拓扑结构，我们介绍了三个关键设计：（1）将嵌入式的介绍从2D元素集成到统一的特征空间中； （2）一个精选的场景图神经网络，该网络建模并促进网络中的相互作用； （3）设计了一个场景知识图，而不是任意传输消息，而是将先验知识与各种类型的场景拓扑区分开。我们在具有挑战性的场景上评估了Toponet理解基准OpenLane-V2，我们的方法在所有感知和拓扑指标中都超过了所有以前的作品。该代码将公开发布。
分散推理的框架
ML模型在医疗保健，财务和安全等关键领域的快速发展增强了对强大的数据安全性，模型完整性和可靠输出的需求。大型多模式基础模型，同时对于复杂任务至关重要，在可伸缩性，可靠性和潜在滥用方面面临着挑战。分权系统通过分配工作量和减轻失败的中心点来提供解决方案，但它们引入了未经授权访问跨节点敏感数据的风险。我们通过旨在负责AI开发的综合框架来应对这些挑战。我们的方法包括：1）零知识证明，以确保安全模型验证，增强信任，而不会损害实践。2）基于共识的验证检查，以确保节点之间的一致输出，减轻幻觉并维持模型完整性。3）拆分学习技术，可以将模型跨不同节点进行分割，从而通过任何时候防止完整的数据访问来保留数据隐私。4）通过受信任的执行环境（TEE）来保护数据和计算，基于硬件的安全性。此框架旨在增强安全性和隐私，并提高多模式AI系统的可靠性和公平性。促进有效的资源利用有助于更可持续的AI开发。我们的最先进的证明和原则证明了该框架在负责任地使人工智能民主化的有效性，为建立安全和私人的基础模型提供了有前途的方法。
