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通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
北欧资源匮乏语言的语言技术
尽管所有主流操作系统都识别法罗语并实现数字键盘兼容性，但法罗语在任何操作系统（Windows、macOS、Linux、Android、iOS）中都不支持作为系统范围的本地化语言。大型软件套件（Microsoft Office、Google Docs、Libre Office）也是如此。虽然这些系统和软件的某些组件显示出为法罗语本地化的迹象，但这种情况只是偶尔发生且是次要的（例如，表情符号的名称是法罗语，但所有主要功能都不是）。鉴于这些操作系统和软件套件在教育和专业领域的广泛应用，法罗语使用者被迫在所有个人或专业设备上选择非母语的语言界面。
知识图形增强视觉到语言的放射学报告生成的多模型
摘要。当前的自动放射学深度学习模型包括视觉编码器和文本解码器，但通常缺乏产生临床相关，易于阅读和准确的报告所必需的语义深度和上下文理解。由于医学成像的复杂性质以及放射学报告中的专业语言和医学术语，情况更具挑战性。当前深度学习模型中域特定知识的差距强调了将专业放射学专业知识纳入高级语言模型的方法。在这项研究中，我们提出了一个知识图形增强的视觉到语言多模型，用于放射报告生成，以利用现有的医学和放射学知识图。我们探讨了预训练多模型模型的对比学习方法，以学习模态的联合嵌入，包括图像，图形和文本。我们的研究不仅通过证明知识图在增强深度学习模型中的潜力来为语义Web研究的领域做出贡献，还旨在通过以更高的准确性自动化放射学报告过程，从而彻底改变放射学报告过程，从而减少放射学家的工作量并减轻人为错误的风险。
人工神经网络语言模型可以预测人类大脑对语言的反应，即使经过一定量的训练
人工神经网络已成为人类语言处理的计算上可行的模型。对这些模型的一个主要批评是，它们接收的训练数据量远远超过人类在语言学习过程中接收的数据量。在这里，我们使用两种互补的方法来探究训练数据量如何影响模型捕捉人类对句子的 fMRI 反应的能力。首先，我们根据 fMRI 基准评估了用 100 万、1000 万、1 亿或 10 亿个单词训练的 GPT-2 模型。我们认为 1 亿个单词的模型在训练数据量方面在发展上是可行的，因为这个数量与儿童在生命的前 10 年估计接触到的数据量相似。其次，我们测试了在 90 亿个标记数据集上训练的 GPT-2 模型的性能，以在训练的不同阶段达到人类基准上最先进的下一个单词预测性能。通过这两种方法，我们发现：(i) 在发展上可行的数据量上训练的模型在捕捉句子的 fMRI 反应方面已经实现了接近最大的性能。此外，(ii) 较低的困惑度（衡量下一个单词预测性能的指标）与与人类数据的更强的一致性相关，这表明经过足够训练以实现足够高的下一个单词预测性能的模型也会获得可以预测人类 fMRI 反应的句子表征。同时，这些发现表明，尽管一些训练对于模型的预测能力是必要的，但发展上可行的训练量（约 1 亿个单词）可能就足够了。
设计博物馆释放工具包，用于减少所有6种官方语言的展览环境影响
设计博物馆的环境影响工具包是创建的，该工具包是在更广泛的博物馆社区中共享和使用的。它包括一份书面指南，以减少展览设计的环境影响和衡量相关碳排放的影响模型的环境影响。环境影响模型使博物馆能够跟踪和计算与每个展览相关的碳排放。以及记录数据，它还旨在在设计过程本身中帮助决策。这使展览团队能够评估策展和设计选择的碳足迹，例如特定材料的环境优点或运输特定物体涉及的排放。虽然《环境影响指南》基于设计博物馆的作品，但它提供了核心原则，这些原则可以转移到博物馆领域，并可以使其他机构能够反思他们举办展览的方式。这范围从展览的设计和建设到计划中使用的通信的能量。由未来的天文台支持并由艺术与人文研究委员会（AHRC）资助，该工具包最初是由设计博物馆于2023年推出的。它出现了浪费年龄：设计可以做什么？，一个设计博物馆展览，探讨了设计师如何重新利用浪费并锻造更可持续的行业。在英国展览会进行的第一个生命周期评估之一中，设计博物馆对废物进行了环境审核
使用语言的简历分析和解释
人力资源部门（HR）部门的招聘和招聘过程通常是费力的，耗时的，容易出现偏见。语言，逻辑和机器学习（LLM）技术的出现为精简和增强这些操作提供了有希望的途径。本研究论文介绍了创新的基于LLM的人力资源流程优化应用程序，旨在通过利用自然语言处理，机器学习和分析来彻底改变人力资源过程。该应用程序与现有的人力资源系统和工具无缝集成，旨在提高人力资源操作中的效率，有效性和决策。关键功能包括职位描述评估，简历排名，自动化电子邮件通知，筛选问题生成，第一轮访谈支持和增强的沟通渠道。通过此应用程序，组织可以优化其人力资源流程，减少体力劳动并提高整体员工经验。本文对应用程序的方法，功能，收益，集成功能，挑战和未来方向进行了深入的探索，突出了其在数字时代改变人力资源实践的潜力。
语言的轻推和与机器人，智能扬声器和人类的言语互动
摘要本文介绍了人类，胡椒机器人，Google Home Smart-Sparter或其他人之间二元相互作用的数据收集方法和情感注释。收集的16个小时的录音被用来分析改变某人关于对会话代理类型的生态行为的看法，那种轻度和说话者的情绪状态的倾向。我们描述了数据收集和注释的统计数据。我们还报告了第一个结果，该结果表明，人类对人类的意见改变了与人类更多的问题，甚至是对主流思想的看法。我们观察到某种情绪状态与对话者与人类受到影响的倾向之间的相关性。我们还报道了研究研究人类相似性对语音使用我们数据的影响的结果。关键字：语言推销，人类计算机互动，语料库创建
1。与语言的视觉互动
我的目标是构建可以帮助实现现实任务的人的交互式AI系统，例如使机器人能够根据语言教学“洗衣服”执行家庭任务，或者允许数字助手通过与他们交谈来帮助盲目的视觉挑战。为了构建类似的系统，我进行了跨学科研究，该研究涵盖了计算机视觉，自然语言处理和机器人技术的交集。我的研究重点是基础：将语言与感知（主要是视觉）和动作联系起来，使机器能够理解物理世界的语义。通过整合这些不同学科的见解，我试图促进可以看到，交谈和采取行动的AI代理的发展，从而为解决社会需求并推动AI能力界限的解决方案做出了贡献。视觉是人类智力最重要的方式之一。为了弥合视觉和语言之间的差距，我开发了视觉上的交互式系统，这些系统可以与人类有关图像的连续沟通[1,2,3]。训练这些系统的主要瓶颈是缩放视觉接地的对话数据的困难。为了应对这一挑战，我引入了一种新方法，该方法会自动生成有关从网络获得数百万张图像的合成对话数据。通过利用综合数据来训练视觉接地的对话系统，我发现它们在与人交谈时会对图像产生准确而强大的响应。我已经将基于图像的系统扩展到基于视频的交互式系统[4]。我们提出了一种方法，以有效地融合以语言为基础的时间和空间信息，考虑到视频数据的独特属性。幼儿不仅通过感知来了解物理世界的语义，而且还通过与环境互动来操纵他们的感知[5]。这种观点帮助我将视觉扎根的系统扩展到体现的AI系统[6，7，8]，这些系统通过与人类的语言互动执行现实世界任务。我的工作专注于语言引导的机器人操纵，在该机器人手臂上应根据人类用户的自然语言指导来操纵对象。我研究了一种新的方案，其中初始指令在不提及目标对象的情况下模棱两可。体现的系统应通过查看和与用户对话来消除目标对象。我的工作成功 - 完全与人类互动以最小的互动来执行真实的任务。
揭开人工智能的阴影：探究大型语言的欺骗能力
Bakhtin, A.、Brown, N.、Dinan, E.、Farina, G.、Flaherty, C.、Fried, D.、Goff, A.、Gray, J.、Hu, H.、Jacob, AP、Komeili, M.、Konath, K.、Kwon, M.、Lerer, A.、Lewis, M.、Miller, AH、Mitts, S.、Renduchintala, A.、Roller, S. 和 Rowe, D. (2022)。将语言模型与战略推理相结合，实现外交博弈中的人类层面博弈。科学。doi：https://doi.org/10.1126/science.ade9097。
视觉和视听语言的神经相关性...
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