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Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
生成共享智能（GSI）
4。Digital infrastructures....................................................................................................11
纳米复合材料中量身定制功能的生成AI
生成AI在纳米复合材料的开发中的整合通过实现量身定制的功能彻底改变了该领域。这种创新方法利用机器学习算法设计和优化具有特定特性的纳米复合结构。通过生成纳米复合构型的庞大虚拟库，生成的AI加速了具有增强的机械，热和电气性能的新型材料的发现。本摘要概述了生成AI驱动的纳米复合材料设计中最新的最新概述，强调了其改变能源，航空航天和生物医学等行业的潜力。我们探索了这个新兴领域的挑战和机遇，强调了生成AI在纳米复合材料中解锁前所未有的功能的潜力。
与... 的新兴技术概述 2024年9月发行 生成ai
摘要化学领域新兴技术的快速发展既提出了实施全球非扩散制度的机会，也提出了挑战，特别是单位国家安全委员会决议1540（UNSCR 1540）和《化学武器公约》（CWC）。本文探讨了可用于有益和有害目的的双重用途技术如何影响防止化学武器扩散的努力。虽然进步改善了检测，安全处理和破坏有毒化学物质，但他们也对国家和非国家参与者的潜在滥用进行了重大关注。该文章强调了对稳健边框，出口和最终用户控制的关键需求，如unscr 1540的手术段（op）3（c）和（d）中所述，以减轻这些风险。它进一步讨论了对CWC验证机制的影响，并提供了战略建议，以在面对不断发展的技术威胁时加强全球非扩散努力。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
生成术语映射
内容表2介绍：Atropos健康3问题定义4研究问题5方法6准备药物来源术语6方法1：通过医疗保健特定的NLP模型7命名实体识别命名的实体识别7方法2：通过UMLS API通过UMLS API 7方法7方法7方法7方法3：umls api plus for gpti plus gpt-4人类访问量11的方法， Mapping Outcomes 11 Other Mapping Outcomes 11 Approach 1: Janus-Derived Maps 13 Janus AUROC Curves for Different Mapping Outcomes 14 Approach 2: UMLS API Alone 15 UMLS API Alone Correctness Metrics 15 Approach 3: Generative Terminology Mapping 17 Generative Terminology Mapping Results: 90% Reduction in Errors, 91% Coverage, 98% Reduced Cost 18 Generative Terminology Mapping (UMLS API Plus GPT-4）正确性指标18生成术语映射与地面真相结果和混乱矩阵18数据工程挑战19估计成本和比较20结论21生成术语映射生成研究级RXNorm映射药物数据，在21个警告和未来方向23附录23附录24
指导摇动-AS-A-DATA生成 - 诉状 - 核能...
图1：整体工作流程：在第一步中，我们使用带导的对接进行策划的激酶活性数据（Kinodata）在计算机中生成结构蛋白质 - 配体。然后对此增强数据集进行测试，以确保其对绑定亲和力预测任务的有用性。在第二步中，我们使用对接姿势与两个基线模型-DTI和GNN-比较了CGNN模型，而无需访问生成的3D信息。
2024年9月发行生成ai
本报告由Bracket Foundation和Good GmbH的价值与联合国区域间犯罪与司法研究所（UNICRI）合作，为良好的GmbH提供了价值。本文所表达的意见，结论和建议不一定会反映联合国或任何其他国家，地区，区域或全球实体的观点。本出版物中提出的名称和材料并不意味着联合国秘书处关于任何国家，地区，城市或其当局的法律地位的表达，或者涉及其边界或边界或边界的界定。只要确认信息来源，就可以引用或复制此出版物的内容。作者希望收到使用本出版物或引用该出版物的文档的副本。
深层生成模型会扩大未来模型中的偏见吗？
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入，因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧，这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据，是否会发生有害的反馈回路，导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型，我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反，我们的发现表明，在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反，观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素，例如图像生成中的伪像（例如，模糊的面孔）或原始数据集中的预先偏见。