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对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
大型语言模型（LLMS）因其在各种任务中具有出色的属性和多功能性而被越来越多地认可。但是，与这些模型相关的高推理成本尚未得到关注，尤其是与现有研究中培训成本的关注相比。响应这一差距，我们的研究在广泛的NLP任务中对LLM推断能量进行了全面的基准测试，我们在其中分析了不同的模型，任务，提示和系统相关因素对推理能量的影响。具体来说，我们的经验揭示了几个有趣的见解，包括将推理能量与输出令牌长度和响应时间的密切相关。此外，我们发现量化和最佳批量大小以及针对性的及时短语可以显着降低能量使用。这项研究是第一个在各种各样的各个方面进行彻底基准的LLM，从而提供了见解并提供了一些提高模型部署能源效率的建议。
AI助手中BBC新闻内容的表示
个体错误突出了我们研究发现的一些问题。例如，Google的双子座错误地指出：“ NHS建议人们不要开始烟，并建议想要退出的吸烟者应使用其他方法”。实际上，NHS确实建议使用烟作为戒烟的方法。微软的副作用错误地说，吉西尔·佩利科特（GisèlePelicot）在她开始遭受停电和记忆力损失时发现了针对她的罪行。实际上，当警察在没收丈夫的电子设备时，警察展示了他们发现的视频时，她发现了有关罪行的信息。困惑错误地说明了迈克尔·莫斯利（Michael Mosley）死亡的日期，并在他去世后的家人中误导了利亚姆·佩恩（Liam Payne）的一份声明。Openai的Chatgpt在2024年12月声称2024年7月在伊朗被暗杀的Ismail Haniyeh是哈马斯领导人的一部分。
EU4Health公民社会联盟对公民限制表示关注
作为EU4Health公民社会联盟的代表，在欧洲收集了30多个健康民间社会组织（CSO），我们希望表达我们对CSO的限制的担忧，即CSO的关注环境和气候行动，并从欧盟生命计划下受益于赠款。根据2024年底传达的新准则，不再可用于制定和实施针对欧盟决策者的政策和倡导活动的生活资金。该计划为公民社会提供1550万欧元的赠款，但总预算为54亿欧元，包括2021年至2027年的自然保护项目。这样的发展可能会大大限制CSO在欧盟中的活动，并在其他政策领域的风险中产生高度关注的先例。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
摘要 - 虽然自动驾驶的能力已迅速发展，但融合到密集的交通仍然是一个重大挑战，但已经提出了许多针对这种情况的运动计划方法，但很难对其进行评估。大多数现有的闭环模拟器依赖于其他车辆的基于规则的控件，这导致缺乏多样性和随机性，因此无法准确评估高度交互式场景中的运动计划能力。此外，传统的评估指标不足以全面地评估密集流量合并的性能。回应，我们提出了一个闭环评估基准，用于评估合并方案的运动计划功能。我们的方法涉及在大规模数据集中训练的其他车辆，具有微观行为特征，可显着提高复杂性和多样性。此外，我们通过利用大型语言模型来评估每种自动驾驶汽车合并到主要道路上来重组评估机制。广泛的实验证明了该评估基准的高级性质。通过此基准，我们获得了对存在方法的评估并确定了常见问题。我们设计的环境和车辆运动计划模型可以通过https://anonymon.4open.science/r/ bench4merge-eb5d访问。
正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI在创意和艺术领域取得了重要的立足点。在这种情况下，创意工作的概念受到源自技术利益相关者和主流媒体的话语的影响。围绕创造力和艺术作品的叙事的框架不仅反映了对文化的特殊愿景，而且还积极地促进了它的构成。在本文中，我们回顾了在线媒体，并分析了AI对他们传达的创意工作的影响的主要叙述。我们发现，该话语促进了通过人工劳动实现其物质实现的创造力。通过自动化来实现该思想与其物质条件的分离，这是评估为生产时间减少生产时间的驱动力。以及在执行创作过程中通常需要的技能被视为使创造力民主化的一种手段。这种话语倾向于对应于主要的技术实证主义愿景，并主张对创造性经济和文化的权力。
知识表示和推理
2月5日，星期三（15H45）在B4.233室 +组织（14'）2月6日，星期四（15h45）动机（72'）2月11日，星期二（15H45）介绍（15H45）介绍（170'）2月12日，星期三（170'）在2月19日（星期三）（15h45）在P3E11开会1（2月24日）开始作业1（于2月24日）；开始家庭作业2（在3月3）2月20日，星期四（15H45）建模（106'）2月26日，星期三（15H45）在B4.233举行的会议；讨论家庭作业1 2月27日，星期四（15H45）语言（128'），星期二，3月。4（15H45）3月，3月。5（15H45）在B4.233举行的会议；讨论家庭作业2，开始作业3（将于3月 23）3月，星期三 12（15H45）在B4.233举行的会议； 3月13日（15H45）的开始项目工作（119'）5（15H45）在B4.233举行的会议；讨论家庭作业2，开始作业3（将于3月23）3月，星期三12（15H45）在B4.233举行的会议； 3月13日（15H45）的开始项目工作（119'）12（15H45）在B4.233举行的会议； 3月13日（15H45）的开始项目工作（119'）
报告称，印度总理加蒂沙克蒂 (Gati Shakti) 表示，物流政策将提升印度在世界银行的排名
印度货运和物流市场预计将以每年 8.8% 的速度增长，到 2029 年将达到 4844.3 亿美元，高于 2024 年的 3172.6 亿美元
调查了cordex -fps对流中km量区域气候模拟合奏的热浪的表示
抽象热浪（HWS）是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中，其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的，但它们可能会受到当地和区域特征（例如地形，土地覆盖和城市化）的影响。在这里，我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外，我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型（RCMS）如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型（CPRCM，〜2–4 km网格间距）模拟及其驾驶，对流参数化的区域气候模型（RCM，〜12-15 km网格间距）的驾驶，来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验（2000-2009）和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间，通常在夏季，CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比，RCMS中的热通量分配发生了变化，导致较高的最高温度，每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25％的驱动，这又与更长的干咒长度（最高两倍）有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而，基于点尺度的最高温度评估表明，与RCMS相比，这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实，而参考位点的约70％表明与驾驶RCMS相比增加了附加值，仅当考虑到分布右尾部时增加到95％。相反，根据平坦区域上的高尺度网格方法，发现CPRCMS轻微有害效应。当然，CPRCM会增强干燥条件，对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。