XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语言
人类语言：Chap21-语言获取和处理的神经网络模型
到（各个方面）输入检查的统计结构，而无需映射到目标输出（例如，发现LAN Guage的语音结构中的规律性）。这些网络非常适合发现环境中存在的统计结构，而无需建模者知道结构是什么。无监督的培训方法的一个众所周知的例子是Hebb（1949）提出的学习规则：加强同时活动的单元之间的连接，如果只有一个单位活跃，则可以削弱两个单元之间的连接。尽管人工神经网络和生物神经网络之间存在表面的相似性（即，在神经元之间传递的互连性和刺激以确定它们的激活，并通过适应连接强度来学习），但这些认知模型通常并非声称在生物神经元的水平上模拟处理。相反，神经网络模型在Marr（1982）的算法级别上形成了描述，也就是说，它们指定了认知表示和操作，同时忽略了生物学实现。神经网络在1990年代经历了流行的激增，但是从21世纪初开始，它们被象征性的概率mod Els所掩盖。然而，神经网络享受了最近的复兴部分，部分原因是深度学习模型的成功，这些模型在各种人工智能任务上表现出最先进的表现（Lecun，Bengio，＆Hinton，2015年）。在大多数情况下，认知建模领域仍然赶上这些新颖的发展。我们在第5节中返回此问题。因此，目前最具影响力的连接主义认知模型是更传统的变化。
大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，工作量很大。为了证实这种关联，我们利用脑电图和自我评估，对四组具有不同同声传译经验的参与者在三个越来越复杂的任务（聆听、跟读和口译）中测量了工作量。自我评估数据显示，与经验较少的参与者相比，专业口译员认为工作量最大的条件，即口译任务，要求较低。非口译员主观感知的工作量较高，同时额叶 θ 功率值从聆听到口译逐渐增加，而专业口译员的这种调节不太明显。此外，就这两项工作量测量而言，实习口译员处于专业口译员和非口译员之间。由于非口译员也表现出较高的第二语言熟练度和丰富经验，我们的研究结果为口译培训对同声传译期间经验丰富的工作量的影响提供了证据。
11masked语言模型
让我们首先讨论整体体系结构。基于双向变压器的语言模型在两种方式上与前几章中的因果变压器不同。首先是注意功能不是因果关系。我可以考虑以下令牌i + 1等。第二个是训练略有不同，因为我们在文本的中间预测了某些东西，而不是最后。我们将在此处讨论第一个和下一节中的第二个。图11.1 A，从第9章复制在此处，显示了第9章的左右方法中的信息流。每个令牌上的注意力计算基于上述（和当前）输入令牌，忽略了所考虑的令牌右侧的潜在有用信息。双向编码器通过允许注意机制在整个输入中进行范围来超越此限制，如图11.1 b。11.1 b。
语言访问计划
根据 1964 年《民权法案》第六章的规定，洛杉矶郡将尽一切努力确保英语水平有限 (LEP) 人士能够有效使用联邦资助的项目和服务。洛杉矶郡人口结构多样，使用多种语言。大量使用这些语言的人不会说英语或英语水平不够好，因此被视为英语水平有限 (LEP)。洛杉矶郡工作人员将提供有效使用洛杉矶郡项目的机会。有效使用是指能够以与其他人无异的方式参与和受益于任何联邦资助项目。洛杉矶郡将为英语交流困难、自称英语水平有限或需要语言帮助的申请人和参与者提供语言帮助。申请人将在申请时被要求，参与者将在年度重新审查时被要求指定其口语和书面服务的主要语言以及是否需要英语水平有限服务。此信息将记录在电子案件档案中。根据第 13166 号行政命令和第六章法规的有意义访问要求，HUD 的 LEP 指南规定了四因素分析，供受助者使用以确定其向 LEP 人士提供服务的义务范围。此分析基于以下数据：
语言 - As-As-An-Abstraction-for serarchical-Deep- ...
解决复杂的，暂时扩展的任务是控制学习（RL）的长期问题。我们假设解决此类问题的一个关键要素是组成性的概念。具有学习概念和子技能的能力，这些概念和子技能可以构成解决更长的任务的能力，即层次RL，我们可以获取时间扩展的行为。但是，为层次RL获取有效但一般的抽象是极具挑战性的。在本文中，我们建议将语言用作抽象，因为它提供了独特的组合结构，实现了快速学习和组合概括，同时保持了极大的灵活性，使其适合各种问题。我们的方法学习了一个遵循指令的低级政策和高级政策，该政策可以在本质上重复跨任务的抽象，从而允许代理人使用结构化语言进行推理。为了研究组成任务学习，我们介绍了使用Mujoco物理引擎和CLEVR引擎构建的开源对象相互作用环境。我们发现，使用我们的方法，代理可以学会求解各种暂时扩展的任务，例如对象排序和多对象重排，包括来自原始像素观测值。我们的分析表明，语言的组成性质对于学习各种亚技能和系统地推广到新的亚技能至关重要，与使用相同监督的非复合抽象相比，语言的构成性质至关重要。2
生成人工智能和大语言...
生成的人工智能和大语言模型是信息处理技术革命的延续，该技术革命始于1947年晶体管的发明。这些技术是由用于人工神经网络的变压器体系结构驱动的，有望广泛影响社会。很明显，这些技术将适应推动教育的创新。医学教育是一项高风险活动：向学生讲授错误的信息可能无法被识别多年，直到出现相关的临床状况，该错误可能导致患者伤害。在本文中，我讨论了在医学教育中使用生成人工智能的主要局限性 - 安排，偏见，成本和安全性，并提出了一些面对这些问题的方法。此外，我确定了生成人工智能在医学教育中的潜在应用，包括个性化教学，模拟，反馈，评估，定性研究的增强以及对现有科学文献进行批判性评估的批判性评估。