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开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
ASSIST-QuickSearch 基本搜索
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使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
即时见解：如何跟踪AI搜索
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阶段I SD-433+UMD Photon搜索
将介绍在Polimi开发的医学成像应用中开发的ASIC。sipms读数的整体闪烁体读数允许伽马射线的光谱和相互作用测量位置，这也可以在模拟通道中的主动增益控制机理，在较大的动态范围内。尤其是在迅速-gamma测量中应用剂量治疗中的剂量验证。新的Anna ASIC实现了一个集成的神经网络，该神经网络直接处理从检测器的模拟信号，朝着闪烁体中相互作用的伽马射线位置的芯片重建。
NTU研究人员扩大寻找地热来源的搜索...
新加坡寻求地热能的搜索正在迅速升高，因为Nanyang Techno-Pological University（NTU）的搜索者将扩大他们在整个岛上寻找地面热储层的搜索。发展到他们的研究的第二阶段，研究人员将埋葬80个地震地下，跨越了新加坡东北部和南部。这是在团队突破性地发现2024年Semba-Wang Hot Spring Park的高度破裂且浅的地热水库。地热能是指源自地球核心的热量，估计在地面以下2,900公里。在第一阶段，在2023年5月至2023年9月之间，在Sembawang和Yishun的地面下方将80个传感器埋在了大约20M的地下，并且在50天后将其重新覆盖以进行数据验证。
AI概述和搜索中的AI模式实验
就像AI概述一样，AI模式显着地表面相关链接，以帮助人们查找以前可能从未发现的网页和内容。以及上面在“ AI模式工作方式”中概述的，该实验使用了查询风扇的技术 - 在子主题和多个数据源之间同时发出多个相关查询。在生成响应时，我们的高级模型现在能够识别和访问比以前更多的支持网页。这一额外的步骤使我们能够显示一套与响应相关的更广泛，更多样化的有用的Web内容，从而为探索提供了新的机会。由于AI模式与AI概述相比使用了更高级的模型和新型技术，因此在同一查询中可能会出现不同的一组响应和链接。