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World File Search System语言
10LARGE语言模型
语言的流利扬声器带来了大量的知识，可以在理解和生产期间承受。这种知识以多种形式体现，也许最明显的是词汇，我们对单词及其含义和用法的丰富表示形式。这使得词汇成为探索人和机器从文本获取知识的有用镜头。估计成人词汇量的大小在语言内部和语言内的差异很大。例如，根据用于使估算值和知道一个单词含义的定义的资源，对美国英语年轻人的词汇规模的估计为30,000至100,000。商定的是，通常在正规教育开始之前就可以通过与看护人和同龄人进行交流，从而通过与看护人和同龄人进行交流来获得成熟的演讲者在日常互动中使用的绝大多数单词。与成人词汇的大小相比，这个主动词汇（通常按2000个单词的订单为2000个单词）极为有限，并且非常稳定，在早期阶段以后，通过随意对话学习的其他单词很少。明显地，这留下了大量的单词，可以通过其他方式获取。这些事实的一个简单结果是，每天每天都必须学到每天大约7至10个单词，才能到达20岁的词汇水平。，以及在高中晚期通过词汇生长的经验估计与这种速度一致。儿童如何达到这种词汇增长速度？这些知识获取的大部分似乎是作为阅读的副产品而发生的，这是我们阅读时所执行的丰富处理和推理的一部分。研究儿童花费的平均时间以及他们阅读的文本的词汇多样性，表明有可能达到所需的利率。但是，这种学习率背后的机制确实必须是显着的，因为在学习词汇增长速度的某些时候，在学习速度上超过了学习者向学习者出现新单词的速度！这样的事实激发了第6章的分布假设，这表明含义的各个方面只能从我们一生中遇到的文本中学到的各个方面，基于复杂的单词与与之共同相关的单词的复杂关联（以及这些单词发生的单词）。分布的假设表明，我们可以从文本中获取大量知识，并且可以在最初的收购后很长时间才能带来这些知识。当然，从现实世界中的互动或其他方式扎根可以帮助构建更强大的模型，但即使单独的文本也非常有用。在本章中，我们正式化了这一预处理的想法 - 学习有关预读的知识
n-gram语言模型
为什么我们要预测即将到来的单词，或者知道术语的可能性？一个原因是生成：选择上下文更好的单词。为了表现出来，我们可以纠正语法或拼写错误，例如两个中期，其中误入为它们，或者一切都改善了，其中应改进的改进。该短语比它们的可能性更大，并且有所改进，因此语言模型可以帮助用户选择更语法的变体。或使语音系统认识到您说我会很快回来，而不是我将成为巴松菜，这有助于知道很快后退是一个更可能的序列。语言模型还可以帮助增强和替代交流（Trnka等人。2007，Kane等。 2017）。 人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC2007，Kane等。2017）。人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC
国家语言安全战略
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大脑与语言 - UZH
摘要：同声传译是一项复杂的任务，被认为与高工作量相关。为了证实这种关联，我们使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中测量了工作量：聆听、跟踪和口译。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。非口译员主观感知到的较高工作量与从聆听到口译的额叶θ功率值的增加相一致，而这种调节在专业口译员中不太明显。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程度和接触度，我们的研究结果为口译培训对同声传译工作量的影响提供了证据。
使用大语言模型
在复杂环境中的机器人导航仍然是一项关键的研究挑战。值得注意的是，由于四足机器人的地形适应性和移动敏捷性，四足动导航已取得了重大进展。但是，传统的导航任务将机器人限制在预定义的自由空间中，并专注于避免障碍物，从而限制了它们在更具挑战性的环境中的适用性，例如缺乏可行的目标途径的场景。我们提出了一种交互式导航方法，该方法利用敏捷四足动物的运动来适应各种地形并与环境互动，更改工作区以应对开放且复杂的环境中挑战性的导航任务。我们提出了一棵原始树，用于使用大语言模型（LLM）的高级任务计划，从而促进了长期任务的有效推理和任务分解。树结构允许添加动态节点和修剪，从而对新观测值进行自适应响应，并在导航过程中增强鲁棒性和实时性能。对于低级运动计划，我们采用强化学习来预先培训技能库，其中包含复杂的运动和互动行为，以执行任务。此外，我们引入了一种基于认知的重型方法，该方法由顾问和树木师组成，以应对实时自我的观察。该提出的方法已在多个模拟场景中得到了验证，该方法在不同的情况下阐明了其在各种情况下的有效性和在部分可观察的条件下的实时适应性。