XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练方法
如果生成人工智能有了意识会怎样？
神经网络是受人脑启发而来的结构。它们由大量相互连接的基本细胞或神经元组成。通过各种训练方法，提供所需行为的信息会作为一组“权重”存储在这些互连中。这里的“权重”是指当互连被该特定链接另一端的神经元激活时，接收神经元处的信号强度。神经元是简单的细胞，其主要功能是根据权重传递信号。它们还必须在持续的学习过程中根据取决于整体结果质量的奖励系统调整这些权重，而整体结果在某种程度上是不可预测的。意识最终可以在足够大的细胞群中以更高的水平激发出来，就像人类大脑的情况一样。
改进的能量对比发散训练......
对比散度是一种常用的基于能量的模型训练方法，但众所周知，它在训练稳定性方面存在困难。我们提出了一种改进对比散度训练的改进方法，即仔细研究一个难以计算且经常为了方便而被忽略的梯度项。我们表明，这个梯度项在数值上是显著的，在实践中对于避免训练不稳定很重要，同时易于估计。我们进一步强调了如何使用数据增强和多尺度处理来提高模型的鲁棒性和生成质量。最后，我们通过实证评估了模型架构的稳定性，并在一系列基准测试和用例（如图像生成、OOD 检测和组合生成）上展示了改进的性能。
培训支持中心 (TSC) 标准操作程序...
1) 交战技能训练器 2000 (EST 2)：位于 1698 和 2010 号楼。TSC 有七间教室，总共有 70 条训练通道。EST 2 是一种训练设备，可模拟三种不同训练方法（射击、集体和使用武力）中各种小型武器射击的发射。EST 2 通过在视频屏幕上投射目标或情况来创建类似于野外环境中的音频和视觉效果。士兵在场景中使用 EST 武器与潜在目标交战。计算机将跟踪场景中发射的所有子弹、总命中率、总未命中率、命中率、机动性和人员杀伤率，并能够提供即时 AAR 反馈。系统支持 M9 (Berretta)、M4、M4/320、M16、M320、M2、MK-19、M240B、M249，
使用机器学习
Lili Ayu Wulandhari和她的团队观察了秋葵植物，并指出了如何从形态上看到缺乏营养素。他们着手使用深层卷积神经网络来识别营养缺乏症。他们的研究基于四种大量营养素：N，P，K和MG。他们指出，缺乏某种营养素在植物上显示出一定的形态变化。这允许检测到类似于疾病的营养缺乏症。在本研究中，使用算法作为算法的使用。使用两种训练方法：转移学习和微调。据观察，使用ImageNet数据集实现Inception Resnet算法并没有产生稳定的结果。作者怀疑这是由于ImageNet和秋葵数据集的差异所致。因此，通过冻结早期层来实施微调，实现了96％和86％的训练和测试精度[3]。
教人工智能玩 Minecraft
人工智能 (AI) 是设计为像人类一样思考和行动的机器。将 AI 放入虚拟世界，它们就被称为 AI 代理，它使用从训练中获得的知识在世界中执行任务。虚拟世界中的 AI 代理只能在复杂度和多样性有限的环境中使用专门的模型执行一组狭窄的任务。一个需要代理不断学习和适应各种开放式任务并使用先前获得的知识来确定下一步行动的丰富世界将使代理无能为力。为了研究用于指导代理执行 Minecraft 中的基本任务的 AI 教学方法，以确定哪种 AI 教学方法会产生最佳效果，进行了系统的文献综述，提取了 57 篇论文并确定了适合 AI 代理训练方法和功能的主题和子主题。这是为发现可以实施哪些 AI 训练方法，使代理能够在复杂而丰富的世界中执行任务，从而促进基于游戏的学习。研究发现，将强化学习 (RL) 方法与有效的奖励系统完美结合，可为代理提供必要的知识，使其能够在更复杂的层面上执行任务。RL 集成了一系列独特的方法，例如牛顿动作建议 (NAA)、行为克隆 (BC)、视频预训练 (VPT)、人类演示和自然语言命令，以实现特定目标。这意味着可以通过建立一个深思熟虑的框架来教导代理在复杂的环境中执行开放式任务，该框架涉及如何在各个领域教导代理，从而有可能通过基于游戏的学习将这些教导融入现实世界。关键词：基于游戏的学习；社会 5.0 教育；我的世界强化学习；AI 代理；训练 AI 代理
研究论文基于 fNIRS 使用稀疏表示解码步行意象和空闲状态
目的.基于功能性近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类（SRC）氧合血红蛋白（HbO）浓度对步行表象和空闲状态进行解码，构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者，采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正，提取 HbO 的均值、峰值、均方根（RMS）及其组合作为分类特征；利用 SRC 对提取的特征进行识别，并将 SRC 的结果与支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）和逻辑回归（LR）的结果进行比较。结果.实验结果表明，三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%，显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%，且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明，在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响，2～8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率（94.33±2.60%）。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法，此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。
MCRP 7-20A.1 培训计划设计
海军陆战队参考出版物 7-20A.1《训练计划设计》是为完成指挥官的任务关键性任务 (MET) 而制定的训练计划框架的概念和阐述。经过多年的部署、在同一作战区域执行类似任务以及外部提出的任务要求，训练计划设计过程变得负担过重，充斥着不必要的要素。本出版物重新设定了要求并重新介绍了设计训练计划的基本步骤。它将帮助各级领导充分了解他们在训练计划设计中的具体角色和职责。本出版物强化了海军陆战队战术出版物 (MCTP) 7-20A《单位训练指南》中强调的全面训练方法，并补充了图 1-1 中标识的其他参考出版物。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
什么是 RHEL AI？人工智能开源之路指南
大规模训练新基础模型极大地推动了生成式人工智能及其对人类的潜在应用。随着基础模型应用于现实世界的用例和应用程序，尤其是在企业内部，在此基础上进一步发展至关重要。然而，这些基础模型的传统训练方法需要大量的数据中心资源，从而导致巨大的资本和运营成本。为了充分实现生成式人工智能的前景，公司必须重新考虑其模型训练过程。对于广泛的人工智能模型部署，微调技术需要不断发展，以更低的成本整合更多特定领域的数据。根据迄今为止展示的结果，IBM 和 Red Hat 的 InstructLab 项目似乎正在朝着这个方向取得重大进展。