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rila：零的反思性和想象力的语言代理...
我们利用大型语言模型（LLM）进行零射击语义视听导航（SAVN）。现有的方法利用广泛的培训演示来巩固执行学习，但达到了相对较低的成功率和缺乏可普遍性。Auditary信号的间歇性质进一步构成了其他障碍，以减少目标信息。为了应对这一挑战，我们提出了Reflyception and I Maginative L Anguage A Gent（Rila）。通过采用多模式来处理SENSORY数据，我们指示基于LLM的规划师积极地展示环境。在探索过程中，我们的代理人对不准确的感知描述进行了适应性评估和驳回。此外，我们引入了辅助LLM的助手，以通过映射房间的布局并提供战略见解来增强全球环境综合。通过全面的实验和分析，我们表明我们的方法在没有环境和互补语义信息的培训演示的情况下优于相关的基线。
培训计算最佳的大语言模型
Layton，D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e（2023）。Lubbad，M。“ GPT-4参数：无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a（2023）。Shree，P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2（2020）。
利用数字技术用于伊博语言开发耶利米·安妮·恩纳·恩南·埃纳·埃博尼州，艾巴卡利基耶利米。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州，阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通，教育和文化保存，并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术，包括移动应用程序，社交媒体平台，电子学习平台，人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术，以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源，例如语言学习网站，交互式应用程序和数字词典以及成功的计划，本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外，它解决了诸如Internet访问，设备可用性和财务限制之类的挑战，提出了解决方案，例如扩大宽带基础设施，提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术，战略合作和可持续方法的重要性，以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁，包括教育机构，科技公司，政府和社区团体，以协作促进一个具有数字授权的生态系统，以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流，学习和互动的方式。引言在21世纪，数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达，学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动，已经出现了新的机会，以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用，数字工具和平台，语言爱好者，教育者和社区的力量可以共同努力，以确保伊博语不仅生存，而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建，利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语，加强其在母语中的使用的各种方式，并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章，并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成，存储或处理数据的电子工具，系统，设备和资源（Johnstone，Kervin和Wyeth，2023年）。这些技术包括广泛的应用程序，包括但不限于计算设备，通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广，涵盖了从基本硬件和软件到人工智能（AI）和虚拟现实（VR）的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一，主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族，该家族是世界上最大的语言家族之一。
通过群集掩模的有效视力语言预训练
图像包含大量冗余信息，使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块，通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量，从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15，33，70]，例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词，从而改善了学识渊博的表示。但是，这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起，这为学习过程增加了相当大的复杂性，并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略，用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间，我们掩盖了斑块的随机簇（图1）。对于此聚类，我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实，即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构，例如对象部分[18，53]，
语言对生物多样性很重要 - 肯特学术存储库
Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。 Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。 马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish（R.Fish@imperial.ac.uk）隶属于杜勒尔保护与生态研究所，位于肯特大学，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心，在英国伦敦，英国，英国伦敦。Gail E. Austen，Jacob W. Bentley，Jessica C. Fisher，Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies（Z.G.Davies@kent.ac.uk）隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所，位于肯特大学，位于肯特大学，位于肯特大学的英国坎特伯里大学，在英国，英国，英国国王。马丁·达利默（Martin Dallimer）隶属于可持续发展研究所，地球与环境学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国和环境政策中心，伦敦帝国学院，英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会，经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所，英国坎特伯雷，英国坎特伯雷，挪威奥斯陆的挪威水研究所。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
策略：语言经验方法（LEA）
○Lee说：“我在牛奶中混在一起。” ○玛丽亚说：“我切了广场。”如果学生保持沉默，请鼓励伙伴帮助或显示页面，并要求他们与您重复页面的文字。 ●与单个学生一起阅读并重读图表上的台词。 使用图表文本进行各种扫盲活动；例如，让学生在图表上强调自己的名字，或者找到一个以“ P”开头的单词。 ●作为后续行动，制作了一个新图表，标题为“制作Pinata的步骤”，并让学生帮助您编写这些图表。 阅读步骤。 将台阶切成条。 让学生告诉您哪个步骤是第一个，第二，第三名……终于让每个学生创作自己最喜欢的步骤的插图页面。○Lee说：“我在牛奶中混在一起。” ○玛丽亚说：“我切了广场。”如果学生保持沉默，请鼓励伙伴帮助或显示页面，并要求他们与您重复页面的文字。●与单个学生一起阅读并重读图表上的台词。使用图表文本进行各种扫盲活动；例如，让学生在图表上强调自己的名字，或者找到一个以“ P”开头的单词。 ●作为后续行动，制作了一个新图表，标题为“制作Pinata的步骤”，并让学生帮助您编写这些图表。阅读步骤。将台阶切成条。让学生告诉您哪个步骤是第一个，第二，第三名……终于让每个学生创作自己最喜欢的步骤的插图页面。
大脑的三种语言：量子，重组和关联
科学进步在相应的语言发展中反映了。显微镜，望远镜，断层扫描和其他传感设备打开的远景导致了新实体和过程的命名。量子理论导致了经典原子图的统计，并且在纠结的过程和非二元逻辑方面说话。量子理论还导致了与观察者定义和观察者的定义有关的深刻问题。这是检查心灵之谜的一条途径。其他路径源于古老的哲学传统和过去世纪的心理理论。在科学话语中描述思维的语言并没有与物理科学的发展保持同步。主流讨论已从早期的二元模型的共同信念模型转变为一种基于平行计算机式大脑过程的复杂性的思维的出现。有时以分离和相互联系的方式表达的确定性和自主权的两个旧范式以各种形式出现。其中两个是有利的，取决于研究领域和现行时尚。尽管量子理论为物理科学提供了70年的基础，但直到最近才考虑了整体，类似大脑的量子样操作。这种新鲜的外观是由各种人工智能（AI）项目以及新的分析和实验发现所带来的挫折引起的。机械科学的兴起看到了概念 -人们认识到，诸如“驱动器”之类的刺激反应结构通常不足以提供解释。并且有人援引“ e o o o o o t”类别来解释自治行为。卡尔·普里布拉姆（Karl Pribram）的大脑经典语言（1971）描述了用于描述大脑行为的标准语言和逻辑类别中的许多悖论。自写了这本书以来，已经尝试并发现许多新方法要解决这些悖论。用来描述大脑运作的语言是按照年龄的主要科学范式建模的。
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。