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语言保存中的生成AI和大型语言模型：机遇和挑战
摘要 - 生成的AI和大型语言模型（LLM）已成为语言保存世界中强大的工具，尤其是对于近本语言。随着对沟通，学习和文化写作技术的越来越依赖，已经出现了新的机会，以减轻全球语言的急剧下降。本文研究了生成AI和LLM在保存濒危语言中的作用，突出了与使用相关的风险和挑战。该研究研究了推动这些模型的潜在技术，包括自然语言处理（NLP）和深度学习，并研究了这些技术已应用于低级语言的几种情况。本文还讨论了这些技术的伦理和局限性，提出了解决这些挑战以增强AI语言获取能力的解决方案。
多语言脑外科医生：大型语言模型可以压缩，不会留下任何语言
摘要 大型语言模型 (LLM) 开创了自然语言处理的新时代，但它们的庞大规模需要有效的压缩技术才能实用。尽管已经研究了许多模型压缩技术，但它们通常依赖于忽略多语言上下文的校准集，并导致低资源语言的准确性显著下降。本文介绍了一种用于多语言 LLM 压缩的新型校准数据采样方法多语言脑外科医生 (MBS)。MBS 通过按比例从各种语言中采样校准数据来克服现有方法以英语为中心的局限性。我们在 BLOOM 多语言 LLM 上进行的实验表明，MBS 提高了现有以英语为中心的压缩方法的性能，尤其是对于低资源语言。我们还揭示了压缩过程中语言交互的动态，表明语言在训练集中的比例越大，并且该语言与校准语言越相似，则该语言在压缩后保留的性能就越好。总之，MBS 提出了一种压缩多语言 LLM 的创新方法，解决了性能差异问题并提高了现有压缩技术的语言包容性。代码可在以下网址获取：https://github.com/X-LANCE/MBS 。
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
课程大纲说明人工智能语言
说明 所有 UT Tyler 教职员工必须确定学生在课程中可以使用人工智能 (AI) 工具的程度。使用 AI 工具有三个基本类别，我们为每个类别提供了示例陈述。这些只是建议；您可以创建一份在课程中适当使用的陈述。我们要求您在为课程选择合适的陈述时考虑课程性质、学科和学生学习目标。您需要非常清楚自己对 AI 工具的适当使用期望。 每个 UT Tyler 教学大纲都有所需语言，每位教职员工都会为他们的课程提供适当的陈述。您需要在 UT Tyler 教学大纲模块的“关于本课程”部分中包含适合您课程的人工智能语言使用类别。（请参阅下面以黄色突出显示的部分。）所需教学大纲语言已预先填充在 UT Tyler 教学大纲模块的“大学政策和信息”部分。如果需要，您可以在指定课程的适当 AI 使用类别和示例时重复所需的教学大纲语言。 所需教学大纲语言：UT Tyler 致力于根据学科和所承担的任务探索和使用人工智能 (AI) 工具。我们鼓励讨论 AI 工具的道德、社会、哲学和学科含义。应承认所有 AI 的使用，因为这符合我们对荣誉和诚信的承诺，如 UT Tyler 的荣誉准则所述。教师和学生在使用任何 AI 工具时不得使用受保护的信息、数据或受版权保护的材料。此外，用户应注意，AI 工具依赖预测模型来生成可能看似正确但有时会被证明是不完整、不准确、未从其他来源获取和/或有偏见的内容。因此，AI 工具不应被视为传统研究方法的替代品。您最终要对所提交信息的质量和内容负责。滥用违反本课程指定准则的 AI 工具（见下文）被视为违反学术诚信。学生将受到 UT Tyler 学术诚信政策中概述的纪律处分。对于本课程，[在此处插入适合您课程的 AI 使用类别和声明（如下）]。AI 使用类别和示例声明教师：查看以下类别和示例声明。您可以根据需要编辑示例声明以与您的课程保持一致。1) 课程期间鼓励使用 AI，并希望获得适当的认可。
土耳其的人工智能和语言学习
摘要 在第四次工业革命期间，特别是在互联网时代，数字化和智能化应用显著增加，也深刻影响着生活和学习形式。由于语言教育是一个困难的过程，学习者必须在世界上做出巨大的努力。从这个意义上说，随着技术投入的增加，传统方法的重要性已经下降。本研究分析了人工智能技术在语言学习中的潜力，这种技术在世界范围内急剧增加。此外，还研究了土耳其和土耳其语中的人工智能语言应用。这里声称，随着人工智能的应用，语言学习变得更加容易，有一些视觉练习，特别是非死记硬背的方法。此外，人们注意到土耳其已经开始开发基于人工智能的语言学习计划，尽管存在缺点，但已经开发了一些富有成效的人工智能应用程序来学习土耳其语。这些发现表明，现代社会需要创新技术来教授语言或任何科目，了解在学习科目中采用协作技术的优势非常重要。关键词：第四次工业革命、人工智能、教育、语言教育、土耳其语学习
人工智能时代的语言博弈论
理解决策问题和战略互动中的人类行为在经济学、心理学和人工智能领域有着广泛的应用。博弈论为这种理解提供了坚实的基础，其基础是个人旨在最大化效用函数的理念。然而，影响策略选择的确切因素仍然难以捉摸。虽然传统模型试图将人类行为解释为可用行动结果的函数，但最近的实验研究表明，语言内容对决策有显著影响，从而促使范式从基于结果的效用函数转变为基于语言的效用函数。鉴于生成式人工智能的进步，这种转变比以往任何时候都更为紧迫，它有可能通过基于语言的互动来支持人类做出关键决策。我们提出将情绪分析作为这一转变的基本工具，并通过分析独裁者博弈中的 61 条实验指令迈出了第一步，独裁者博弈是一种经济博弈，捕捉了自我利益与他人利益之间的平衡，这是许多社会互动的核心。我们的元分析表明，情绪分析可以解释超越经济结果的人类行为。我们讨论了未来的研究方向。我们希望这项研究能为一种新颖的博弈论方法奠定基础，强调语言在人类决策中的重要性。
弗吉尼亚语言访问计划手册
口译员经常通过在整个弗吉尼亚联邦提供语言服务来支持法院。口译服务确保法院工作人员和法官能够在与已提交的、有倾向性的法院案件相关的服务活动中与英语水平有限的当事人进行有意义的交流。根据要求提供语言服务有助于保护英语水平有限的当事人的权利，并促进司法公正和高效。为英语水平有限的个人提供法庭口译是一项专业领域，如果没有专门的培训和技能，就无法有效地完成这项工作。此外，法庭口译员必须遵守严格的适当行为准则。经过适当培训的法庭口译员是公正的语言专业人士，他们能够为法庭和相关法律诉讼期间的所有参与者之间的所有交流提供完整、准确和未经修改的翻译。
CAE 术语表 - 工作语言
术语指南，一个有价值的工具！我们很高兴地通知您，本术语指南已被修订。我们借此机会添加了一些与我们的新活动领域相关的术语。本指南向所有员工提供，旨在促进法语在工作场所的使用。
非语言词典 - zorc.net
进化。我们手部的 27 块骨头、33 块肌肉和 20 个关节起源于大约4 亿年前。来自被称为鳍足类的早期鱼类的鳍片。原始的“游泳鳍”帮助我们的水生祖先在泥盆纪海洋中划桨寻找食物和配偶。在两栖动物中，前肢进化为陆地行走的负重平台。在灵长类动物中，手被单独升级为触觉天线或“触角”。今天（与鳍状肢、爪子和蹄子不同），手指与大脑的智力模块和情感中心相连。例如，我们不仅可以穿针引线，还可以用指尖模仿穿线的动作（参见 MIME CUE ）——或者用轻拍来奖励孩子成功穿线。没有比手更好的器官可以衡量未说出口的想法、态度和情绪。
语言剥夺与聋哑心理健康
十五年前，我被要求对一位行为问题、情绪不稳定和学习困难的聋哑青年进行评估。他的教育、医疗或心理测试历史似乎都无法解释他目前出现的症状。他表面上口齿伶俐、迷人而热情——但他的思维却异常具体。他表现出对他人的同情心不足，容易愤怒地发泄。我困惑不已，猜测他不是患有精神疾病，而是患有“某种学习障碍”。我现在将这位病人诊断为“语言剥夺综合症”。也就是说，尽管他接受过专门为聋哑儿童设计的教育，但他的大脑在幼儿时期接受的语言输入不足以促进真正流利的第一语言的发展。虽然他后来学会了更多的语言，但他仍然在几乎所有日常功能领域表现出缺陷，而不仅仅是在语言技能方面。尽管进行了密集（且昂贵的）补习和职业支持，这些缺陷仍然存在。也许每个世纪都会有一次，一个听力正常的儿童会经历与人隔绝的境况，以至于无法学习“母语”。相比之下，在聋哑儿童中，语言习得不完全的情况很普遍。学习语言——任何语言——都是聋哑儿童面临的最大挑战。然而，科学文献或听力正常的大多数人很少提到语言剥夺的现实和风险。正如前面的例子所示，甚至连所谓的聋哑专家都无法轻易识别他们。聋哑儿童可以在充满爱的家庭中长大，接受医学专家的治疗，配备高科技电子辅助设备，接受特殊教育，但从小就患有毁灭性的、永久性的、可预防的残疾。早期的语言剥夺似乎会导致一系列可识别的社会、情感、智力和其他后果。我将这种后果称为