XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索的
估计由Ai-...
在2009年，《卫报》发表了一篇有关Google搜索碳成本[1]的文章。Google已发布了一项反驳[2]，声称每次搜索在其博客上发出7克CO 2。他们声称的是，在2009年，每次搜索的能源成本为0.0003 kWh，或1 kJ。对应于0.2 g CO 2，我认为这确实是一个更接近的估计值。这个数字仍然经常被引用，但完全过时。与此同时，计算效率已迅速提高[3]：功率使用效率（PUE，数据中心基础设施开销的指标）从2010年到2018年下降了25％；服务器能量强度下降了四倍；每个工作负载的平均服务器数量下降了五倍，平均储存驱动能量使用量几乎下降了十倍。Google发布了有关其数据中心效率参考的一些人物，它们符合这些广泛的趋势。有趣的是，在过去的十年中，Pue并没有太大改善。因此，使用当前的AI炒作，我想修改2009年的图。三件事发生了变化：发电的碳强度下降了[4]，服务器能量效率已经提高了很多，数据中心的PUE也有所提高[5]。结合所有这些，我对能源消耗的新估计和Google搜索的碳足迹为0.00004 kWh和0.02 g CO 2（使用美国的碳强度）。根据Masanet [3]，硬件效率
![arXiv:2501.05289v1 [cs.IR] 2025 年 1 月 9 日](/simg/5\5d961e2422de57fa52eb5a0c18014b9d11ed2948.webp)
arXiv:2501.05289v1 [cs.IR] 2025 年 1 月 9 日
摘要。信息搜索已成为学习和知识获取的必要条件，为人们提供了获取信息和学习资源的广泛途径。众所周知，网页的视觉复杂性会影响搜索行为，之前的研究表明，搜索者在浏览网页的第一秒内就会做出评估判断。然而，我们对视觉复杂性如何影响专门以学习为目的进行的搜索的理解存在很大差距。这一差距对于开发有效支持教育目标的优化信息检索 (IR) 系统尤为重要。为了满足这一研究需求，我们通过一组不同的特征对视觉复杂性和美学进行建模，研究它们与学习导向型网络会话期间的搜索行为的关系。我们的研究利用了实验室研究中公开的数据集，参与者在该研究中了解了雷暴的形成。我们的研究结果表明，虽然内容相关性是知识获取的最重要预测因素，但页面视觉复杂度较低的会话与更高的学习成功率相关。这一观察结果适用于与网页布局相关的特征，而不是更简单的特征（例如图像数量）。报告结果揭示了视觉复杂性对学习导向搜索的影响，为设计更有效的教育环境信息检索系统提供了参考。为了提高可重复性，我们发布了源代码 3 。
Microsoft Azure AI 基础知识
自然语言处理 • 使用语言服务进行文本分析的基础知识 • 使用语言服务进行问答的基础知识 • 对话语言理解的基础知识 • Azure AI 语音的基础知识 • 语言翻译的基础知识 文档智能和知识挖掘 • Azure AI 文档智能的基础知识 • 知识挖掘和 Azure AI 搜索的基础知识 生成式 AI • 生成式 AI 的基础知识 • Azure AI Studio 简介 • 负责任的生成式 AI
重新思考便利化：人工智能如何颠覆旧的交互框架
1.神经网络创建会话程序并提供构建讨论的替代方法 2。神经网络测试您计划在第 3 节中询问参与者的问题的措辞。神经网络创建刺激材料（用于非标准想法的创造性搜索的提示卡）4.神经网络检查指令和任务的输入是否充分5.神经网络标准化配方并给出名称6。神经网络将众多响应聚类为连贯的概念（并且 AI 不惧怕源数据的数量和质量）
气候变化（林业）修正案（第2号）2024 - 内阁纸
1取消了2023/24财政年度的年度费用，以提供围绕林业ETS成本恢复的确定性，并使您可以在修订后的成本恢复环境中做出决定，而无需继续收集成本，从2023/24到2024/25（指出林业部门的关注点，并指出政府对森林搜索的独立审查森林成本的独立审查）。2《 2002年气候变化响应法》第166条要求根据第163条制定的法规在其发表之日或以后的任何日期后生效。
LLM通过过程奖励指导树搜索
LLM自我训练中的最新方法主要依赖于LLM生成重音，并以正确的输出答案作为培训数据过滤那些。这种方法通常会产生低质量的微调训练集（例如，计划不正确或中间推理）。在本文中，我们开发了一种加强的自我训练方法，称为REST-MCTS ∗，基于将过程奖励指导与树搜索MCTS ∗集成在一起，用于收集高质量的推理痕迹以及每步价值以培训政策和奖励模型。REST-MCT ∗避免了通常用于通过基于树搜索的强化学习来训练过程奖励的每个步骤手动注释：给定的最终正确答案，REST-MCTS ∗能够通过估算此步骤的概率来推断正确的过程奖励，可以帮助您带来正确的答案。这些推断的奖励提供了双重目的：它们是进一步完善过程奖励模型的价值目标，并促进选择高质量的痕迹进行政策模型自我训练。我们首先表明，与先前的LLM推理基线相比，REST-MCTS ∗中的树搜索策略（如在相同的搜索预算中）具有更高的精度。然后，我们证明，通过使用该搜索策略作为培训数据所搜索的痕迹，我们可以不断增强多种迭代的三种语言模型，并超过其他自我训练算法（例如REST EM和自我奖励LM）。我们在https://github.com/thudm/rest-mcts上发布所有代码。
2025版 - 全球动量
技术不会取代教育者；它使优质教育更容易获得和个性化。以挪威教育工具策展人为例，该工具已获得480万美元，以帮助教师创建互动课程。搜索该平台的飙升已经飙升了767％。，但不仅仅是老师得到帮助；学生也正在寻找自己的工具。tutorai旨在帮助用户以自己的节奏学习各种主题，搜索量增加了2,275％。对AI笔记助手的兴趣使搜索的增长增长了2,433％。
