XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缩放
在许多模拟世界中缩放指导代理
SIMA Team: 1 Maria Abi Raad, Ahuja's Stand, Barros, Frederic Besse, Andrew Bolt, Adrian Bolton, Bethanie Brownfield, Adrian, Cullum, Isare, Julia Did Trapani, Yani Donchev, Emma Dunleavy, Martin Engelkeke, Ryan Faulkner, Frankie Garcia, Charles Gbadammosi, Zhitao Gong，Lucy Gonzales Drew A. Hudson，Steph Hughes-Fitt，Danilo J. Rezende，Mimi Jasareaceavic，Laura Kampis，Thomas Keck，Thomas Keck，Jungy Kim，Louis-Thompson Maria，Maria Loks-Thompson，Maria Loks-Thompson，Joseph Marino。罗伯茨，罗伯茨，罗伯特，马库斯·温赖特，马库斯·温赖特，简·X。
用酶上的DNA存储的逻辑密度缩放 - ...
DNA由于其高密度和耐力而成为长期数据存储的有前途的候选者。当今DNA存储中的主要挑战是合成的成本。在这项工作中，我们提出了复合图案，该框架工作使用预制基序的混合物作为构建块，以通过缩放逻辑密度来降低合成成本。为了撰写数据，我们会引入桥寡核苷酸组装，这是一种基于复合基序合成寡核体的酶结扎技术。对于序列数据，我们引入了直接的寡核苷酸测序，这是一种基于纳米孔的技术，用于序列寡核苷，而无需组装和扩增。为了解码数据，我们引入了Motif-Search，这是一个新颖的共识呼叫者，尽管合成和测序误差，但仍提供准确的重建。使用所提出的方法，我们提出了一个端到端实验，其中我们以84位/循环的逻辑密度存储文本“ Helloworld”（14-42×改进了对象。）
缩放英国种植豆的价值链的途径
3Keel Group Ltd（3Keel）在准备报告时已行使了应有的和习惯护理，但除非明确说明，否则尚未验证本报告中包含的公司提供的信息。与本报告的内容有关，没有其他明示或暗示的保修。零售商或第三方在决策过程中使用本报告或对其内容的依赖应有自己的风险，而3Keel对这些决定的结果不承担任何责任。本报告中所述的任何建议，意见或调查结果均基于提供给3Keel的事实和信息，或在准备报告时存在的公共领域中提供的事实和信息。此类事实和信息中的任何变化都可能对建议，意见或调查结果产生不利影响。
缩放过渡融资和现实经济脱碳
该技术审查说明（“注释”）是由GFANZ秘书处开发的，旨在为财务机构提供有关潜在技术方法论的背景，以补充财务部门减少资产的排放并执行其个人净过渡计划的工作。1本说明旨在通过审查，概述和确定四种关键过渡策略的各种属性，以及对前瞻性脱碳方法的探索，以探索财务部门参与者的自愿和非约束力考虑。本说明没有规定特定的行动方案，而是提供技术信息，以补充GFANZ 2022 NET-ZERO TRENSITION计划报告中提供的指导。2它还提供了考虑，以帮助那些正在动员资本和支持计划扩展四个关键过渡策略的财务机构。
数字人文学科中的半自动注释缩放
在当今的数字时代，大量数据无处不在，包括自然语言的话语，例如新闻文章，社交媒体帖子或论坛主题。数字人文学科旨在定性和定量分析此类数据。对于解释性研究，很难从大数据中受益。一个例子是扎根的理论，一种解释性方法，可以通过注释或编码来处理较大的数据集。但是，这种方法太耗时了，无法弥合从定性到定量分析的差距。在这项工作中，我们提出辅助方法，以半自动地将少量的手动注释扩展到大型语料库。我们的方法使用带注释数据的上下文化床位来发现类似的发生。通过交互式提供从用户交互中自动学习的建议，我们的方法提供了一种方便，快速的方式，以减少努力来注释大型语料库。该方法最终产生一个能够注释整个数据集的clas-sifier。我们对多个任务和数据集进行了实验，以评估我们的方法证明了强劲的性能。此外，我们为希望扩展基于注释的研究的研究人员设计了一个软件，将差距从定性到定量结果弥合了差距。
在许多模拟世界中缩放指导代理
构建体现的AI系统，可以遵循任何3D环境中任意语言指令，是创建一般AI的关键挑战。实现此目标需要学习在感知和具体动作中的基础语言，以完成复杂的任务。可扩展的，可指导的，多世界代理商（SIMA）项目通过培训代理商遵循各种虚拟3D环境（包括精选的研究环境以及开放的商业视频游戏）的自由形式说明来解决此问题。我们的目标是开发一个可以指导者，可以在任何模拟的3D环境中能够实现人类所能做的任何事情。在本文中，我们描述了我们的动力和目标，我们取得的最初进步以及在几种不同的研究环境和各种商业视频游戏上取得了希望的初步结果。
Kimi K1.5：使用LLMS缩放加强学习
对次要标记预测进行预处理的语言模型已被证明对缩放计算有效，但仅限于可用培训数据的数量。缩放增强学习（RL）为继续改善人工智能的新轴解锁了新的轴，并承诺大型语言模型（LLMS）可以通过学习奖励来探索探索的培训数据。但是，事先发表的工作尚未产生竞争成果。鉴于此，我们报告了Kimi K1.5的培训实践，Kimi K1.5是我们接受RL培训的最新多模式LLM，包括其RL培训技术，多模式数据配方和基础架构优化。长上下文缩放和改进的策略优化方法是我们方法的关键要素，它可以建立一个简单，有效的RL框架，而无需依赖更复杂的技术，例如蒙特卡洛树搜索，价值功能和过程奖励模型。值得注意的是，我们的系统在多个基准和模态上实现了最先进的推理性能，例如，Aime上的77.5，在数学500上为96.2，在Mathvista上为74.9，在数学500上为94％，在Mathvista上为74.9，匹配OpenAi的O1。此外，我们提供了有效的长期2个方法，这些方法使用长期技术来改善短框模型，从而产生最先进的短点推理结果 - 例如，在Aime上，Math500，47.3上的94.6在livecodebench上 - 在livecodebench上 - 以gpt-4o和claude sonnnet +550 +550 +550 / claude sonnnet +550 / claude sonnnet。
高分辨率图像合成的缩放矫正流量变压器
扩散模型从噪声中创建数据（Song等，2020）。他们经过训练，可以将数据的向前路径逆转到随机噪声，因此，可以使用神经网络的近似和泛化特性，可用于生成训练数据中不存在的新数据点，但遵循训练数据的分布（Sohl-Dickstein等人。，2015年； Song＆Eron，2020）。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维，感知数据（例如图像）进行建模（Ho等人，2020）。近年来，扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法（Saharia等人，2022b; Ramesh等。，2022; Rombach等。，2022; Podell等。，2023; Dai等。，2023; Esser等。，2023; Blattmann等。，2023b; Betker等。，2023; Blattmann等。，2023a; Singer等。，2022）。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间，对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加（Karras等人，2023;刘等。，2022）。
PSFC/JA-21-52激光驱动电子和质子的缩放...
R.A.辛普森（Simpson），1，2 G.G.Scott，2 D. Mariscal，2 D. Rusby，下午2点King，3，2 E. Grace，4，2 A. Aghedo，5 I. Pagano，3 M. Sinclair，6 C. Armstrong，7 M. J.-E. Manuel，8 A. Haid，8 K. Flippo，9 L. Winslow，1 M. Gatu-Johnson，1 J.A. Frenje，1 D. Neely，7 S. Kerr，2 G.J. 威廉姆斯，2 S.Andrews，2 R. Cauble，2 K. Charron，2 R. Costa，2 B. Fischer，2 S. Maricle，2 B. Stuart，2 F. Albert，2 N. Lemos，2 A. Mackinnon，2 A. Macphee，Macphee，2 A. MacPhee，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2和T. Ma 2 1）实验室，Livermore，加利福尼亚州94550 3）德克萨斯大学奥斯汀大学，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀78712 4）物理学学院，佐治亚州佐治亚州理工学院，亚特兰大，佐治亚州30332 5）佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州塔拉哈西，FL 32307 6）实验室，DIDCOT OX11 0QX，英国8）General Atomics，La Jolla，加利福尼亚州92093，美国9）Los Alamos National Laboratory，Los Alamos，New Mexico 87545，美国R.A.辛普森（Simpson），1，2 G.G.Scott，2 D. Mariscal，2 D. Rusby，下午2点King，3，2 E. Grace，4，2 A. Aghedo，5 I. Pagano，3 M. Sinclair，6 C. Armstrong，7 M. J.-E. Manuel，8 A. Haid，8 K. Flippo，9 L. Winslow，1 M. Gatu-Johnson，1 J.A.Frenje，1 D. Neely，7 S. Kerr，2 G.J. 威廉姆斯，2 S.Andrews，2 R. Cauble，2 K. Charron，2 R. Costa，2 B. Fischer，2 S. Maricle，2 B. Stuart，2 F. Albert，2 N. Lemos，2 A. Mackinnon，2 A. Macphee，Macphee，2 A. MacPhee，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2和T. Ma 2 1）实验室，Livermore，加利福尼亚州94550 3）德克萨斯大学奥斯汀大学，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀78712 4）物理学学院，佐治亚州佐治亚州理工学院，亚特兰大，佐治亚州30332 5）佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州塔拉哈西，FL 32307 6）实验室，DIDCOT OX11 0QX，英国8）General Atomics，La Jolla，加利福尼亚州92093，美国9）Los Alamos National Laboratory，Los Alamos，New Mexico 87545，美国Frenje，1 D. Neely，7 S. Kerr，2 G.J.威廉姆斯，2 S.Andrews，2 R. Cauble，2 K. Charron，2 R. Costa，2 B. Fischer，2 S. Maricle，2 B. Stuart，2 F. Albert，2 N. Lemos，2 A. Mackinnon，2 A. Macphee，Macphee，2 A. MacPhee，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2 A. Pak，2和T. Ma 2 1）实验室，Livermore，加利福尼亚州94550 3）德克萨斯大学奥斯汀大学，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀78712 4）物理学学院，佐治亚州佐治亚州理工学院，亚特兰大，佐治亚州30332 5）佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州塔拉哈西，FL 32307 6）实验室，DIDCOT OX11 0QX，英国8）General Atomics，La Jolla，加利福尼亚州92093，美国9）Los Alamos National Laboratory，Los Alamos，New Mexico 87545，美国
为工业转型论坛和圆桌会议缩放可持续化学
这项工作是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。该项目由美国能源部，国家能源技术实验室资助，部分通过现场支持合同。均不要对任何信息，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus niver no noseft fivine int intrring fortrrication forrring intrring forrring notefrring notefrring nosefrring nosection 对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。 在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。均不要对任何信息，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus，apperatus niver no noseft fivine int intrring fortrrication forrring intrring forrring notefrring notefrring nosefrring nosection 对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。 在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。对准确性，完整性或任何信息的使用或任何信息，私人或代表其私密性侵犯的权利，对准确性，完整性或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用，或任何第三方使用或任何结果的法律责任或责任，或承担任何法律上的责任或责任。在此引用以商业名称，商标，制造商或其他方式指定任何特定的商业产品，流程或服务，并不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何代理商或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和意见。