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可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
语言模型的视觉检查
学习建模字符串之间的关系的学习是什么教授大型语言模型（LLMS）关于Vi-Sual世界的？我们系统地评估了LLMS生成和识别出增加复杂性的各种视觉概念的能力，然后演示如何使用文本模型来培训预先的视觉表示学习系统。由于语言模型缺乏将视觉信息作为像素消耗或输出视觉信息的能力，因此我们使用代码来表示研究中的图像。尽管LLM生成的图像看起来不像自然图像，但图像产生的结果以及模型校正这些固定图像的能力表明，字符串的精确建模可以教授有关Vi-Sual World的许多方面的语言模型。此外，使用文本模型生成的图像进行了自我监督的视觉表示学习的实验，突出了能够训练能够使用LLMS对自然IM的语义评估进行训练视觉模型的潜力。
语言模型是否可以建立有关ICD代码的原因来指导临床笔记的产生？
摘要。在过去的十年中，美国的电子健康记录（EHR）数据数量激增，归因于《 2009年健康信息技术经济和临床健康法》（HITECH）2009年的有利政策环境和2016年21世纪治疗法案。医生在自由形式的文本中捕获了患者评估，诊断和治疗的临床笔记，他们花费大量时间进入他们。手动编写临床笔记可能需要大量时间，增加患者的等待时间，并可能延迟诊断。大型语言模型（LLM），例如GPT-3具有生成与人类写作的新闻文章的能力。我们调查了对临床笔记生成中LLM的促进工程促进工程的用法（COT）。在提示中，我们将疾病国际分类（ICD）代码和基本患者信息以及类似的临床病例示例纳入了研究，以研究LLMS如何有效地制定临床注释。，我们使用GPT-4作为LLM对Codiesp测试数据集的六个临床病例进行了COT提示技术，结果表明，它的表现优于标准的零照片提示。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
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。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
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。
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]，
语言技术就像人们重要的一样：居中语言技术发展中的社区
在过去的十年中，言语和语言技术已经看到了前所未有的“成功”。在既定基准中衡量的广泛应用的性能显然稳步增长。许多工具通过在消费者和商业计算中的集成而广泛采用，语音和语言技术已成为围绕“人工智能”的兴趣（和炒作）的焦点。结果，研究人员长期以来以某种形式知道的技术，例如自动语音识别（ASR），语音综合（TTS）和（大型）语言模型（LLMS）在新颖的社会环境中被解释（和开发）。上下文中的这些变化，而不是（仅）技术本身，提出了许多埃斯特，技术和法律问题，例如：