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面向多目标的知识引导双重不一致性网络...
谣言传播者越来越多地利用多媒体内容来吸引新闻消费者的注意力和信任。虽然一组谣言检测模型已经利用了多模态数据，但它们很少考虑图像和文本之间的不一致关系。此外，它们也未能找到一种有效的方法来发现帖子内容和背景知识之间的不一致信息。出于谣言更有可能在语义上具有不一致信息的直觉，提出了一种新颖的知识引导的双重不一致性网络来检测带有多媒体内容的谣言。它可以在一个统一的框架中捕获跨模态级别和内容知识级别的不一致语义。在两个公共真实数据集上进行的大量实验表明，我们的提议可以超越最先进的基线。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
在“无意识”状态下，我们真的无意识吗？重新审视常见假设
在意识科学领域，传统上将某些状态（例如慢波非快速眼动睡眠和深度全身麻醉）归类为“无意识”。虽然这种分类乍一看似乎合理，但仔细调查发现它并非如此简单。鉴于（1）（无）意识的行为迹象可能不可靠，（2）（无）意识的主观报告可能不可靠，以及（3）假定为无意识的状态并不总是没有报告的体验，我们有理由重新审视我们对“无意识状态”的传统假设。虽然这些问题并不新颖，而且可能部分是语义上的，但它们对科学进步和临床实践都有影响。我们建议，专注于提供更务实和更细致入微的不同实验条件特征的方法可能会促进该领域的清晰度，并帮助我们为未来的研究奠定更坚实的基础。
![arxiv：2403.07179v2 [cs.lg] 2024年10月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0df373e396132a43ff5c87c9a460e5a31cd601b1.webp)
arxiv：2403.07179v2 [cs.lg] 2024年10月2日
具有所需特性的分子结构是一项至关重要的任务，在药物发现和材料设计中进行了广泛的应用。我们提出了一种新型的多模式分子图生成方法3M扩散，以生成具有染色特性的多样化的，理想的新型分子结构。3M扩散将分子图编码为图形空间，然后与基于编码的LLM从文本描述中学到的文本空间一致。然后，它根据分子解码器的给定文本描述重建分子结构和原子属性。然后，它使用扩散模型学习了从文本空间到潜在分子图空间的概率映射。我们在几个数据集上进行的广泛实验的结果表明，3M扩散可以产生高质量，新颖和多样的分子图，从语义上匹配所提供的文本描述。该代码可在GitHub上找到。
关于增加人工智能辅助写作的建议
大型语言模型（LLM）如 GPT 系列中的模型有许多用途，例如在机器翻译和语音识别中，但它们对写作教育的主要影响与自然语言生成有关。语言模型是单词序列的概率分布；“大型”语言模型已在大量文本语料库上进行训练。这使模型能够以连贯、高度合理的方式完成多种类型的句子，有时在语义上是正确的。例如，LLM 可以确定单词序列“第一次世界大战的导火索”最可能的完成方式是“弗朗茨·斐迪南大公遇刺”，并可以从那里继续。虽然这些模型在许多方面都令人印象深刻，但它们也有几个局限性。我们目前不打算对 LLM 进行详细的批评，但建议教师阅读有关 AI 和 LLM 的功能和局限性的文章。
美国历史报纸上亚洲工人的定量话语分析
警告：本文包含针对边缘化人口的高级语言的示例。历史文本的数字化邀请搜索者使用计算方法探索大规模的历史文本语料库。在这项研究中，我们介绍了一个相对研究的主题的计算文本分析，即亚洲工人如何在美国的历史报纸中代表。我们发现，在某些州（例如，马萨诸塞州，罗德岛，怀俄明州，俄克拉荷马州和阿肯色州）的“ coolie”一词在语义上有所不同。我们还发现，当时的备受赞誉的报纸和当时的报纸通过衡量代表性过多的词形成了独特的分歧。与当时的国家的报纸一起用奴隶制相关的词来成为社会化的coolie。此外，我们发现亚洲人被认为不如欧洲移民，并受到种族主义的目标。这项研究有助于通过定量话语分析来补充美国种族主义的定性分析。
生成情节内存中语义完成的模型
许多研究表明，情节记忆是一种生成性，但是大多数计算模型都采用存储视图。在这一文献中，我们提出了一个情节记忆的生成方面的模型。是基于中心假设，即海马商店和回复发作的方面作为记忆痕迹，这是不完整的。在召回中，新皮层在我们称为半完整的过程中根据一般语义信息合理地填充了缺失的零件。该模型结合了从机器学习，矢量定量的变异自动编码器（VQ-VAE）和像素卷积神经网络（PixelCNN）中知道的两个神经网络体系结构。作为情节，我们使用代表上下文的不同背景的数字和时尚项目（MNIST）的图像。该模型能够以语义上合理的方式完成内存跟踪的丢失部分，直到可以从头开始生成合理的图像，并且可以很好地概括为未经训练的图像。压缩也
技术预测与社会变革-Agritrop
紧急呼吁将社会转变为更多的可持续性，使人们越来越必要。计算技术的逐步发展为越来越多地使用定量方法探索社会生态系统的未来，除了定性方法之外，还为探索社会生态系统的未来提供了空间。这需要调查电力关系和不连续性以及在混合定量和定性预期方法时出现的未知问题。我们首先反映在这些方法附加的语义上。然后，我们根据对几个外部案例研究完成的一组11项预期项目的深入分析，对定量和定性方法的表达方式进行了比较分析。我们提出了有关根据时间安排（连续，迭代或收敛性）以及表达的目的（想象，改进，评估，评估和意识提高）对项目进行分类的见解。我们使用这些见解来探索方法论上的含义和权力关系，然后讨论试图结合这些方法的预期项目的信息或框架。
对文本的微调语言模型的影响 -
基于文本的强化学习涉及使用观察到的文本和自然语言的可接受动作来完成任务的代理人与虚构环境进行交互。以前的作品表明，即使在完全没有语义理解或其他语言能力的情况下，代理也可以在基于文本的交互式环境中成功。这些代理商在玩这样的游戏中的成功表明，语义理解可能并不重要。这提出了一个重要的问题，即LMS通过游戏指出代理商的好处。在这项工作中，我们证明了丰富的语义理解会导致对基于文本的RL代理的有效培训。此外，我们描述了基于文本的强化学习（TBRL）中语言模型的不适当微调的结果。具体来说，我们描述了LM中单词的出现表示的转变，以及它如何影响代理在与训练游戏的语义上相似的任务中的性能。这些结果可能有助于制定更好的策略，以在基于文本的RL方案中微调代理。
limt：语言信息多任务视觉世界模型
摘要：机器人增强学习的最新成功涉及学习专业的单任务代理。但是，能够执行多个任务的机器人在现实世界应用程序中可能更有价值。多任务加强学习由于样本复杂性的提高和潜在矛盾的任务目标而可能非常具有挑战性。以前关于此主题的工作由无模型方法主导。即使学习专门的单任务代理，后者也可能是非常低效的样本效率。在这项工作中，我们专注于基于模型的多任务增强学习。我们提出了一种学习多任务视觉世界模型的方法，利用预训练的语言模型来提取语义上有意义的任务表示。世界模型和政策使用这些表示形式来推理动态和行为的任务相似性。我们的结果突出了对世界模型使用语言驱动的任务代表的好处，以及基于模型的多任务学习而不是更常见的无模型范式的明显优势。