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![arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5ee1b28253fd57f67c8de75bac41fc3c62096654.webp)
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
摘要 - 基于变压器的模型主导了NLP和视觉应用，其基本机制却尚不清楚为标签空间映射到标签空间的基本机制。在本文中，我们研究了视觉变压器（VIT）的已知表示形式漏洞的来源，其中感知相同的图像可以具有非常不同的表示，而语义上无关的图像可以具有相同的表示形式。我们的分析表明，对输入的不可感知的变化可能会导致显着的表示变化，尤其是在以后的层中，这表明VIT的性能中的潜在不稳定性。我们的全面研究表明，在早期层中微妙的较微妙的效果通过网络传播和放大，在中间到晚层中变得最明显。这种洞察力激发了神经维特 - 武器的发展，这是一种新型的防御机制，在战略上使早期层中脆弱的神经元中和脆弱的神经元，以防止一系列对抗性效应。我们在各种攻击中展示了神经果赛的有效性，尤其是在强烈的迭代攻击中出色，并展示了其非凡的零弹性概括能力。在没有微调的情况下，我们的方法在对抗性示例中实现了77.8％的效率精度，超过了常规的鲁棒性方法。我们的结果为对抗性效应如何通过VIT层传播，同时提供了一种有希望的方法来增强视觉变压器对对抗性攻击的鲁棒性。此外，它们还提供了一种有希望的方法来增强视力变压器对对抗攻击的鲁棒性。索引术语 - 代表脆弱性，对抗性攻击，视觉变压器，可靠的嵌入
探索变异自动编码器架构，...
摘要：音乐和艺术的生成AI模型越来越复杂且难以理解。Exable AI（XAI）的领域旨在使人们更容易理解神经网络等复杂而不透明的AI模型。使生成AI模型更易于理解的一种方法是将少数具有语义上有意义的属性施加在一般的AI模型上。本文对影响的影响进行了系统的检查，即变异自动编码器模型的不同组合（MeasureVae和Eversarialvae），AI模型中潜在空间的配置（4至256个潜在维度）（从4到256个潜在维度），以及训练数据集（训练数据集（训练数据集）（爱尔兰民间，土耳其民间，经典和流行音乐）在2或4含义上有着2或4含义于音乐上的音乐表演，这是有意义的。迄今为止，在此类级别的细节级别上没有进行此类模型的系统比较。我们的发现表明，与对抗性属性具有更好的音乐属性独立性相比，Measurevae具有更好的重建性能。的结果表明，Measurevae能够通过相互可靠的音乐控制层面来创造音乐流派的音乐，并以低复杂性音乐（例如流行音乐）的表现最好。我们建议32或64个潜在的维度空间对于使用Measurevae跨流派产生音乐时的4个正则化尺寸是最佳的。我们的最终是对音乐的最新生成AI模型的配置的第一个详细比较，可用于帮助选择和配置AI模型，音乐功能和数据集，以实现更易于理解的音乐。
颞下颌疾病的病因
本文首先回顾了颞下颌疾病（TMD）的病因学历史。我从这篇评论中得出结论，不仅旧的机械性病因概念不正确，而且还严重缺陷了当前最流行的两个概念（生物心理社会和多因素）。因此，我们在单个TMD患者水平上真正拥有的几乎总是一种特发性情况 - 我们根本不知道或不能衡量足够的量，或者不能精确确定每个患者为什么患有TMD。此外，我们不了解最终决定一个人生病而另一个人没有的宿主阻力因素。“为什么”（病因）的问题必须与“如何”（病理生理学）的问题区分开来，无论是在语义上还是在智力上，都可以正确地讨论所有这些问题。但是，我们目前无法精确地识别TMD患者的病因并不能阻止我们对大多数患者的明智（并且经常成功）治疗。当前的许多健康状况受到医生和牙医的治疗，对他们的病因不完整或有缺陷，但是有关治疗结果的经验数据的可用性允许给予一定程度的适当护理。幸运的是，在TMD疗法领域已经进行了大量比较研究，为我们提供了选择初始疗法以及处理治疗失败的基础。本文结束了TMD和口面疼痛领域的当前基础科学研究活动。即使没有对病因的完美理解，我们仍然可以提供良好的保守护理，我们应该避免具有侵略性和不可逆转的治疗方法，尤其是当它们基于病因有缺陷的概念时。i提出，这些正在进行的对关节疾病，肌肉疼痛和慢性疼痛的分子和细胞机制的研究是该领域未来进步的最有可能的途径，因为开发了特定的对策成为更精确靶向疗法的基础。
如何在IETF
基于代码的游戏证明[3]。游戏玩法是建立加密协议的综合安全属性的众所周知的范例。在此范式中，安全目标和执行环境被建模为攻击者玩的游戏。安全证明将攻击者赢得游戏的胜利与一个或多个假定的硬问题的难度相关，例如破解AES或在协议使用的晶格上找到简短的向量。游戏通常以代码而不是自然语言表示，这使得它们可以通过以下证明策略进行修正。证明由有限的游戏序列（有时称为混合动力）组成，从定义安全性的游戏开始。每个游戏都是通过重写上一张代码来获得的，直到在最后一场游戏中，攻击者与某些理想化的系统进行了互动，而该系统没有希望破裂的理想化系统。证明证明，对于每对相邻游戏，攻击者之间在攻击者之间的可能性可以忽略不计。这是通过各种方式完成的：有时重写（也称为跳跃或过渡）会导致语义上等效的游戏，在这种情况下，没有攻击者可以区分它们；其他重写会导致仅出现较小概率的可区分事件，例如随机Oracle范围内的碰撞；还有一些通过将某些假定的硬问题减少到游戏之间的界限，从而在计算上受到限制。近年来，尤其是一般的安全性和游戏证明的证明是在IETF指定的协议的设计和分析中起着越来越多的核心作用。我们已经看到工作组从反应转变为攻击，并在设计阶段主动排除（类）攻击[13]。实际上，此过程甚至已在TLS工作组[7]中正式化。尽管此类步骤在防止攻击方面有很长的路要走，但可证明的安全方法具有一些众所周知的局限性[4]。我们在这里考虑其中之一。
现代人工智能与社会人文主义的矛盾
摘要 目的——本文旨在提出一种有效的人工智能（AI）方法，解决由非形式化表征组成的社会人文现实问题。新任务是描述人工智能和人类在混合系统框架中的融合过程。 设计/方法/方法——社会人文动态与人工智能的传统特征相矛盾。建议的方法将形式化和非形式化部分作为一个整体。全息和特殊收敛方法相结合，以确保集体决策的目的性和可持续性。拓扑空间、控制热力学和非形式化（考虑量子和相对论）语义上的逆问题求解包括现实特征形式的观察者。 发现——集体决策不能仅通过形式化手段来表示。因此，本文提出了混合现实方程（HyR），它集成了形式化和非形式化部分，传达和融合了全息方法、热力学理论、认知建模和逆问题求解。特殊的收敛方法使该方程的解具有目的性和可持续性。研究局限性/含义——就目前最先进的技术而言，所建议的方法影响深远；在认知语义学的创建中，预计存在中期局限性。 实际意义——社会人道主义事件涵盖与个人和集体人类行为和决策有关的所有现象。本文将对深度网络化的专家、人群、救援队、研究人员、专业社区、社会和环境产生影响。 原创性/价值——先进人工智能实现有目的和可持续的社会人道主义主题的新可能性。集体决策过程中特殊的收敛信息结构为实现目标创造了必要条件。 关键词 人工智能、收敛方法、全息方法、混合现实、特征形式、三阶控制论、集体行为、建构主义、自主代理、反身主动环境、具身智能、认知语义学 论文类型 概念论文
全球战略
UB.0004 2020 年秋季学期 教授：罗伯特·萨洛蒙 办公室：Tisch 711 电话：(212) 998-0223 电子邮件：rsalomon@stern.nyu.edu 网站：www.robertsalomon.com 办公时间：周二/周四 11am-12pm，...或预约 ________________________________________________________________________________ 课程概述 本课程解决以下几个问题：(1)公司为什么要进行全球扩张？(2)公司如何进行全球扩张？(3)管理一家全球性公司与管理一家国内公司有何不同？(4)管理者如何应对管理全球业务时面临的多重且往往相互冲突的需求？ 课程目标 本课程的主要目标是了解全球化和全球性公司的战略管理。我们将研究公司如何以及为何决定参与国外市场，以及公司在实现业务全球化后如何获得成功。我们还将研究个人如何在全球活跃的公司中有效地管理商业活动。本课程主要旨在帮助学生理解全球背景下的战略问题和权衡，并评估全球公司的战略绩效。因此，本课程不仅适用于打算在大型跨国公司从事综合管理职业的学生，也适用于对管理咨询、投资银行、风险投资和其他全球背景下的职业感兴趣的学生，在这些职业中，准确而简洁的战略评估至关重要。请注意，这是“课程目标”部分，而不是“课程保证”部分。这不仅仅是语义上的。我不能保证你“学到”任何东西。这取决于你自己去实现这一点。我能做的是通过讲座、讨论和练习来促进你的学习。我确信我可以无休止地讲课，但这会让我们俩都感到无聊透顶——所以在课程的大部分时间里，我将扮演主持人和引导者的角色——建立讨论框架并适当地指导小组。我再怎么强调这一点也不为过，……你和你的同学必须积极参与，才能让这门课程成为一次真正的学习体验！！！学习不仅仅是死记硬背和备考。这是一个过程，通过备考和课堂讨论来创造和加强。课程先决条件
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
椰子：结构代码理解不会从树中掉出来
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已显示出涉及结构化和非结构化文本数据的各种任务中的不断表现。最近，LLMS表现出了非凡的能力，可以在不同的编程语言上生成代码。针对代码生成，维修或完成的各种基准测试的最新结果表明，某些模型具有与人类相当甚至超过人类的编程能力。在这项工作中，我们证明了这种基准上的高性能与人类的先天能力理解代码的结构控制流。为此，我们从Hu-Maneval基准测试中提取代码解决方案，相关模型在其上执行非常强烈的执行，并使用从相应的测试集采样的函数调用来追踪其执行路径。使用此数据集，我们研究了7个最先进的LLM与执行跟踪匹配的能力，并发现尽管该模型能够生成语义上相同的代码，但它们仅具有跟踪执行路径的能力有限，尤其是对于更长的轨迹和特定的控制结构。我们发现，即使是表现最佳的模型，Gemini 1.5 Pro只能完全正确地生成47％的人道任务的轨迹。此外，我们引入了一个不在人道主义的三个关键结构的子集，或者仅在有限的范围内包含：递归，并行处理和面向对象的编程原理，包括诸如继承和多态性之类的概念。是oop，我们表明，没有研究的模型在相关痕迹上的平均准确度超过5％。通过无处不在的人道任务进行这些专门的部分，我们介绍了基准椰子：用于导航理解和测试的代码控制流程，该椰子可以衡量模型在相关呼叫（包括高级结构组件）中跟踪代码执行的模型。我们得出的结论是，当前一代LLM仍需要显着改进以增强其代码推理能力。我们希望我们的数据集可以帮助研究人员在不久的将来弥合这一差距。索引术语 - 代码理解，大语言模型，代码执行，基准
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。