XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System目标语言
可解释机器学习的溯因和论证：立场调查 ∗
本文介绍了两种原则性的推理形式：溯因推理和论证推理，并阐述了它们在机器学习中可以发挥的基本作用。本文回顾了过去几十年来关于这两种推理形式与机器学习工作的联系的最新成果，并由此阐述了溯因推理和论证推理的解释生成作用如何使它们成为可解释机器学习和人工智能系统开发的自然机制。溯因推理通过数据的转换、准备和均质化来促进学习，从而为实现这一目标做出了贡献。论证作为传统演绎推理的保守扩展，为学习提供了一种灵活的预测和覆盖机制——一种与所学知识相关的目标语言——它明确承认在学习的背景下，需要处理与任何经典逻辑理论不相容的不确定、不完整和不一致的数据。
校长的报告学生成功
在UWA，语言学习不仅限于教科书和讲座。这是关于加入俱乐部，您可以沉迷于文化食品，以目标语言进行对话，并开始前往法国波利尼西亚和那不勒斯等异国目的地的旅行。这是关于参加对话课程，这些课程提供目标语言的一系列身临其境的体验，并与教授和大学人员互动，这些教授和大学人员瞥见了课程，并且能够迎合他们的能力水平。UWA的这种独特的语言学习方法确实丰富了学习体验。10年级的学生在校园里度过了愉快的一天，在大学咖啡馆区享用了令人愉快的午餐。该队列对砂岩机构的标志性花园产生了赞赏，并享受了一系列餐馆。这一天充满了学习，探索和有趣的一天。Matthew Farsalas，意大利老师
关于“翻译策略”的概念...
土耳其 zkhudaybergenova@bartin.edu.tr 摘要 在现代翻译研究中，“翻译策略”一词被广泛用于描述翻译过程。本文分析了“翻译策略”的概念、该术语的各种定义以及该概念出现的原因。在许多情况下，给定概念的具体内容通常不清楚。同一研究者对该短语赋予不同的内容。“翻译策略”可以表示在一般任务框架内解决特定问题的原则性方法。使用“翻译策略”一词来指代在选择“翻译策略”时制定的目标所使用的方法。此外，在许多情况下，该短语表示特定的翻译技巧。另一方面，“翻译策略”一词用于表示翻译中的一般翻译方法。本文还讨论了翻译策略的原则和内容。对翻译策略的生存力因素进行了解释。 关键词：翻译研究，翻译策略，SL（源语言），TL（目标语言），概率预测，预翻译”分析
贾瓦哈拉尔·尼赫鲁科技大学阿南塔普尔
英语是一种国际语言，也是一种充满活力的语言。人们发现，英语知识是获得更好职业和与整个世界沟通的护照。作为全球化时代的一种机遇语言，英语必将扩大其使用范围。教学大纲旨在提高工程技术专业学生的沟通能力。规定的书籍旨在为他们做好日常交流和应对未来全球竞争的准备。规定详细研究的第一本书侧重于 LSRW 技能和词汇发展。教师应鼓励学生使用目标语言。课堂应具有互动性并以学生为中心。应鼓励他们积极参与课堂活动。非详细学习的文本旨在供学生广泛阅读/阅读消遣。可以鼓励他们自己阅读一些选定的主题，这可以引发课堂讨论。除了课堂上完成的文本练习外，教师还可以通过使用真实的材料（例如报纸文章、广告、宣传材料等）来带来多样性。
ILIAD集团正在向AI
由世界上一些最好的AI研究人员组成 - 揭幕了Moshi，这是一种具有前所未有的语音功能的开源AI模型。和昨天，Kyutai推出了Hibiki，这是一种开创性的语音技术，用于同时翻译。hibiki - 在日语中的意思是回声 - 在保留演讲者的声音的同时，最佳地适应了源语音的语义内容。它以目标语言产生同时的口头和书面翻译。目前接受了从法语翻译为英语的培训，Hibiki在翻译质量，扬声器语音忠诚和自然性方面，在这项任务中超出了最先进的表现。由于其简单的推理过程，它与实时的磁性使用情况兼容。此发射通过为通信和可访问性开辟了非凡的机会，标志着语音技术的新里程碑。托马斯·雷诺（Thomas Reynaud）说：“几年来，我们一直相信人工智能的力量，这就是为什么我们决定将必要的资源投入到它的原因。我们将在整个价值链中投资30亿欧元 - 从数据中心到
kyutai释放了hibiki，这是一种开创性的语音技术...
与开放研究的非营利性AI研究实验室同时翻译技术Kyutai的技术已发布Hibiki，这是一种针对语音到语音翻译的新音频模型。hibiki（日语中的“回声”）可以同时进行翻译，同时保留说话者的声音，并最佳地适应源语音的语义内容。hibiki用目标语言实时生产口头翻译以及书面的翻译。Hibiki目前接受了从法语到英语翻译的培训，在翻译质量，扬声器忠诚度和自然性方面的最先进表现都展示了这一任务。此外，其推理过程的简单性使其与批处理的翻译兼容，以进行有效的在线部署以及实时的实时使用。在Moshi发行仅六个月后，Kyutai的声音AI是全双工口语对话的AI，如今已通过公众共享推理代码，法语到英语模型的权重和技术报告，使Hibiki开创性的技术可用。研究人员和AI社区现在将能够在Hibiki的顶部建立，并将其扩展到其他语言。这是语音技术的新里程碑，它为沟通和可访问性开辟了非凡的机会。
从修辞的角度来看全球化和本地化翻译策略：将英语头条渲染为乌克兰人
摘要。本文在发明的修辞经典框架内提出了一种全球化和本地化策略的想法，内容涉及选择论点；处置，处理他们的安排； Elocution，针对语言单位的选择；表演，以不同种类的话语形成的基础。翻译的全球化策略将国际内容带入目标语言，而倾向或省略的变化将略有变化，而本地策略则将全球内容调整为特定修辞级别的本地读者变化文本组织的世界观。本文讨论了全球化和本地化策略在英国广播公司（BBC）的英语在线标题转化为乌克兰人的三个结构位置上的应用：通过前景单位吸引注意力，以谓语群体保持其关注，使读者在最终的位置上迈向读者。发现，乌克兰对英语头条的翻译加强了全球化策略，扩展了宽松的话语，迫使读者转向文本，而本地化策略是通过规范技术或观点实施的，从而改变了对当地观众对原始观众的原始标题的处理，从而改变了原始标题。
阴影技术：利用前职前EFL教师的观点改进
摘要这项定性研究旨在确定学生对用于提高英语技巧的阴影技术的看法。参与者是16位厄瓜多尔的职前教师，他们参加了奎吠多州立技术大学的民族和外语职业教学法。数据是通过问卷收集的，并根据接地理论进行了分析。研究结果表明，阴影为他们提供了独特的机会，可以在目标语言中发展其流利性，发音和语调。此外，参与者也考虑着阴影，以更自然和自动的方式允许语言模式和语法结构的内在化。因此，这项研究强调了对学生在课堂上使用的教学策略的观点的重要性，以适当地针对每种特定情况进行适当的量身定制。其他研究在厄瓜多尔框架中仍然是必不可少的，以深入研究学生对教育工作者教学技术的看法，尤其是在他们的情感反应方面。关键字：阴影技术；观点；职前老师； EFL;厄瓜多尔。恢复Este estudo Qualitativo teve como objetivo标识为perspectivas dos alunos sobre o uso datécnicade shadowing para melhorar suas suas suas habilidades de fala emInglêsdurante durante um semestre。os参与者圣16 Futuros教授赤道矩阵no curso de pedagogiaemlínguasnacionais e estrangeiras n na na na no ni noriesidadetécnicatécnicade quevedo。数据是通过问卷收集的，并根据建立的理论进行了分析。研究结果表明，阴影提供了一个独特的机会，可以在目标语言中发展其流利性，发音和语调。此外，参与者还认为，阴影允许更自然和自动地将语言模式和语法结构内在化。因此，这项研究强调了了解学生对课堂上使用的教学策略的意见，以使其适当地适应每个特定背景。在厄瓜多尔的背景下，其他研究至关重要，以调查学生对教育者教学的愿景如何影响他们，尤其是在他们的情感反应方面。关键字：阴影技术；观点；培训的老师； EFL;厄瓜多尔。总结这个Tuvo cualitative studice旨在确定有关在一个学期中使用用于Mejor English Habla技能的阴影技术的Los Estudiant观点。los参与者儿子16个生态的未来老师，cursan la carrera de tiggogy of Nationales y Lungs和Extranjeras de La Universidad Technique del Quevedo State。los日期fueron在分析的监护权y上重新删除了
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
在人类创造的领域中使用生成AI
生成技术是一种亚符号无监督的机器学习算法，由于它们令人印象深刻的能力，它们可以通过处理该信息来对其进行分类或解释，还可以生成适合给定任务的新数据，因此最近引起了很多关注。一般概念已经存在了几年，最初是由Google研究人员描述的[1]。最初是为文本机器翻译域而设计的，所谓的变压器模型遵循以源语言学习给定文本序列的上下文的想法，并将其映射到目标语言。由于模型接受了大量培训数据的培训，因此它们被称为大型语言模型或简称LLM。公司的研究人员Openai建立在最初的想法上。他们开发了生成验证的变压器（GPT）[2]，最后，通过聊天界面的gpt3模型[3]发布将LLMS带入了广泛的用户社区的意识。从那时起，Evolutions导致了OpenAI的当前版本GPT-4。类似的模型用于其他数据类型，例如图像，视频和声音[4]。同时，几个应用程序将功能作为帮助将功能集成到现有工具中（例如搜索引擎，例如Microsoft Bing或照片编辑软件，例如Adobe Firefly）。该方法的更高级应用已经出现，例如视觉语言 - 动作模型（VLA模型），它们使用聚合的变压器模型来链条提示并模拟复杂机器人的推理[5]。