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结构 Proto-Quipper - 结构化环境中线性量子编程语言的机械化
因此，我们有一个量子λ演算（它是线性的），这是许多量子编程语言的基础。“量子编程语言在线性类型理论中捕捉了量子计算的思想”（Staton，2015）
基于R语言的Disney+消费者行为分析及营销策略研究
摘要。本文探讨了 Disney+ 在竞争激烈的流媒体市场中的当前地位，强调了其快速增长以及对华特迪士尼公司和整个行业的重大影响。虽然现有研究主要集中在内容和技术在 Disney+ 成功中的关键作用，但本研究更进一步，开发了一个全面的研究框架来分析该平台的战略方针、市场细分和未来发展的潜在途径。尽管取得了成就，但自 2023 年以来，Disney+ 面临着相当大的挑战，包括主要市场订阅用户数量明显下降以及最近订阅价格上涨的负面影响。这些问题因来自其他流媒体服务的激烈竞争而加剧，因此 Disney+ 必须调整其战略。为了应对这些挑战，本文使用 R 语言通过逻辑回归预测用户流失，从而更深入地了解客户的购买行为。研究结果表明，有针对性的市场细分以及更灵活的定价策略可以有效减轻订阅用户流失并提高客户保留率。通过分析客户数据并识别潜在问题区域，这项研究提供了可行的见解，可以帮助 Disney+ 应对当前挑战并在日益饱和的市场中保持增长。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
适应低资源语言的开源大型语言模型：土耳其语的案例研究
尽管具有英语主导性的大语言模型的进步，但低资源语言仍需要进一步的开发才能增强全球可访问性。代表这些语言的主要方法是单语和多语言预读。单语言预告片由于硬件要求而昂贵，而且多语言模型在语言中通常具有不平衡的性能。这项研究通过调整大型语言模型（接受英语培训）来探讨一种替代性，从而探讨了低资源语言。我们评估各种策略，包括持续的培训，教学微调，特定的微调和词汇扩展。结果表明，持续的训练可以证明语言理解，如困惑得分所反映，而特定于任务的调整通常会增强下游任务的性能。但是，扩展词汇并没有显示出实质性的好处。此外，虽然较大的模型通过几次调整来改善任务性能，但在适应时，多语言模型的形式比单语的同行更糟。
学习第二语言的经济影响和效果
学习第二语言通常被视为一种人际交往技能，但它可以对一个国家的经济产出做出重大贡献。它不仅有助于提高全球竞争力，还可以提高劳动力生产率，改善贸易关系。在一个日益互联互通的世界里，多语言能力是一个许多人似乎忽视的生产要素；尽管它使各国能够更有效地相互接触，并最终扩大国际贸易和国际投资机会。在不同环境中运营的企业可以利用双语员工的技能，因为这样更容易进入新市场并与外国企业建立伙伴关系。这既可以推动经济增长，又可以增加就业机会。第二语言的熟练程度还可以提高工人的高级认知能力，例如解决问题和批判性思维，从而提高他们的整体个人生产力。在全球就业市场中，双语工人通常被视为宝贵的资产，这不仅是因为他们的第二语言，还因为他们的文化意识和适应能力，因为许多国家在商业方面有不同的潜规则。这可以产生更有效的劳动力，对一个国家的经济产出产生积极影响。
Oceanplan：在大规模未开发的海洋环境中驾驶的自然语言的层次结构计划和重建
我们通过增强世界的增强表示，开发了一个分层的LLM任务计划和重建框架，以有效地将抽象的人类统一到有形的自主水下汽车（AUV）控制中。我们还挑战了一个整体的重建器，以向所有计划者提供现实世界中的反馈，以进行健壮的AUV操作。尽管已经进行了大量研究来弥合LLMS和机器人任务之间的差距，但他们无法保证在广阔而未知的海洋环境中AUV应用的成功。为了应对海洋机器人技术中的特定挑战，我们设计了一个层次结构计划来制定可执行的运动计划，该计划通过将长途任务分解为子任务，从而实现了计划效率和解决方案质量。同时，Replanner获得实时数据流以解决计划执行过程中的环境不确定。实验验证了我们所提出的框架是否通过自然语言试验为长期持续任务提供了成功的AUV表现。项目Web-网站https://sites.google.com/view/oceanplan。
Latest_draft_语言的局限性和人工智能自然语言处理中的理解探索 09 十月 24.docx
生命和地球花了很长时间才进化出像我们这样的生物。我们不知道这是否是简单的运气（掷骰子足够多），还是某种强制机制（如熵）不可避免地推动生命形式迭代到我们的智力水平甚至更高。创造和使用语言的能力似乎存在于我们最深层的代码中，我们无法有意识地直接访问它（尽管我们可以用科学来分析和操纵该代码）。进化论仍然是解释随时间变化和多样性的最有用的理论，因此任何偏离进化原则的语言理论或“真理”都必须以高度怀疑的态度看待。语言的出发点是，熟练使用声音、符号和符号进行抽象和概念化必定会给所涉及的生命形式带来重大好处。
自动机理论和形式语言的半群
I.引言Semigroups是抽象代数中基本代数结构的基本代数结构，在数学和计算机科学的各个领域都有重要的应用。半群是配备了关联二进制操作的集合，使其成为代数中最简单但最通用的结构之一。半群的重要性不仅限于纯数学，而是扩展到理论计算机科学，尤其是在自动机理论和正式语言中[1，2，3]。Automata理论，理论计算机科学的基础区域，研究摘要机器及其解决的问题。有限的自动机是最简单的计算模型之一，通过句法半群的概念与半群密切相关，这些概念是自动机识别的语言[4，5]。具体来说，有限自动机的状态可以解释为半群的元素，并且状态之间的过渡是由半群操作定义的。自动机和半群之间的这种相互作用为理解计算过程和语言识别提供了一个强大的框架[6，7]。在正规语言的研究中，半群在形式语言理论中的应用尤其明显，这正是有限自动机识别的语言类别。普通语言可以通过正则表达式描述，又可以将其映射到有限的自动机。每种普通语言都有相关的句法半群，这是一个封装
mlregtest：普通语言的机器学习基准
由形式语言构建的合成数据集允许对序列分类的机器学习系统的学习和泛化功能进行细粒度检查。本文在序列分类中为机器学习系统提供了一个新的基准，称为MLREGTEST，其中包含来自1,800种普通语言的培训，开发和测试集。不同种类的形式语言代表了不同种类的长距离依赖，并且正确识别序列中的长距离依赖性是ML系统成功概括的已知挑战。mlregtest根据其逻辑复杂性（Monadic的二阶，第一顺序，命题或受限命题）及其逻辑文字（字符串，层，弦，弦，子序列或组合）的种类组织语言。逻辑上的复杂性和文字选择提供了一种系统的方式来理解普通语言中不同种类的长距离依赖性，因此可以理解不同的ML系统的能力，以学习这种长距离依赖的依赖。最后，检查了不同神经网络（简单的RNN，LSTM，Gru，Trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans）的性能。主要的结论是，性能在很大程度上取决于测试集，语言类别和神经网络体系结构。
在高级教室中对数学语言的定量研究
这项研究提供了第一次大规模的定量探索，对美国高级教室中的数学语言使用。我们的方法采用自然语言处理技术来描述教师和学生在三年内在四个地区的317个教室中的1,657年和五年级课程中数学语言的变化。学生对数学语言的接触在教训和教师之间有很大的不同。的结果表明，教师的建模定义为教师谈话中数学术语的密度，并不能实质性地导致学生使用数学语言，但是教师可以通过单纯的建模或暴露来鼓励学生使用数学词汇。但是，我们还发现使用更多数学语言的老师在提高学生考试成绩方面更有效。这些发现表明，使用更多数学词汇的老师是更有效的数学老师。