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通用注册文档 - Rexel
本通用注册文件的法语版本已于 2022 年 3 月 10 日根据法规 (EU) No. 2017/1129 向 AMF 提交，无需根据该法规第 9 条事先批准。如果本通用注册文件的法语版本附有证券说明以及（如适用）摘要和对通用注册文件的任何修订，则可用于证券的公开发行或证券在受监管市场上交易。根据法规 (EU) No. 2017/1129，由此形成的整个文件包已获得 AMF 批准。本文件是原始文件的英文免费翻译，原始文件以法语编写。在所有解释事项中，以法语文件原始语言表达的观点或意见优先于翻译。
电影和电视声音中的自闭症 - 按摩的隐喻
根据Mitzi Waltz（2003）的说法，自闭症隐喻回到了自闭症在历史上象征的方式：通过自我失落，动物主义，不人道和其他性的寓言。尽管这些隐喻在现实中几乎没有依据，并且不能反映自闭症或自闭症患者，但她认为他们说“关于文化焦虑以及在人类话语中使用残疾的代表性的大量”（第8页）。Lakoff和Johnson（1980）认为，隐喻思想通常是人们遗忘的东西，但是隐喻是理解更深层次的人类概念系统的宝贵工具。他们断言隐喻不仅存在于语言中，而且渗透到我们的日常生活中，影响了我们的思维方式和我们采取的行动（第3页）。隐喻有权塑造文化文本，因此对自闭症患者的公共和医学理解。隐喻产生的心理图像可以在声音或视觉上表达出来，并且可以完全绕过语言表达。
自动机器人任务计划通过将大型语言模型与基因编程集成
摘要 - 准确的任务计划对于控制自主系统（例如机器人，无人机和自动驾驶车辆）至关重要。行为树（BTS）被认为是任务计划中最突出的控制政策定义框架之一，由于其模块化，灵活性和可重复性。为机器人系统生成可靠，准确的基于BT的控制策略仍然具有挑战性，并且通常需要域专业知识。在本文中，我们提出了利用大语言模型（LLM）和遗传编程（GP）的LLM-GP-BT技术，以使BTS的生成和配置自动化。LLM-GP-BT技术处理以人类自然语言表达的机器人任务命令，并以计算效率和用户友好的方式将其转换为基于BT的准确和可靠的任务计划。该提出的技术是通过仿真实验系统地开发和验证的，这表明了其简化自主系统任务计划的潜力。
生成式人工智能对网络恐怖主义和极端主义影响的思考
大量人工书写的文本。LLM 旨在通过学习在特定上下文中预测下一个单词来流畅地响应用户提示。有了这个目标，它们可以用来生成各种各样的内容，从电子邮件信息和营销文案到有说服力的论点和宣传单张。重要的是，这种流畅性并不代表对内容有深入的理解，而且 LLM 很容易编造东西（这种现象被称为幻觉）。由于 LLM 在训练过程中开发了语言表达的复杂内部表示，因此模型可以对文本输入做出有说服力的响应。这使得 LLM 可以很容易地应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、摘要和翻译。LLM 也经过训练并用于多模式任务，例如根据图像撰写故事，公司将继续改进这些模型处理混合输入数据类型的能力。
计数奖励自动机：通过奖励功能结构的开发
我们提出计数奖励自动机 - 一个有限的状态机变体，能够建模任何奖励函数可作为正式语言表达的奖励函数。与以前的方法不同，该方法仅限于任务作为普通语言，我们的框架允许由不受限制的革命范围描述的任务。我们证明，配备了这样的抽象机器的代理能够解决一组更大的任务集，而不是使用当前方法。我们表明，增强功率的增加并不是以增加自动机复杂性的成本。提出了一系列学习算法，以利用自动机结构来提高样品效率。我们表明，可以使用大语言模型从自然语言任务描述我们的锻炼中所需的状态机器。经验结果表明，我们的方法在样本效率，自动机复杂性和任务完成方面优于竞争方法。
严重言语障碍的人工智能
摘要。本文旨在分析用于非标准语音识别的创新人工智能 (AI) 系统 (Voiceitt ® ) 如何彻底改变针对严重言语障碍人士的增强替代通信 (AAC) 技术。通过使用便携式设备的内置功能，基于 AI 的算法可以“理解”构音障碍语音并将其“翻译”为流畅的实时用户通信，这要归功于“语音捐赠者”结果系统。模式分类算法是为非标准语音识别定制的。基于 AI 的系统针对每个人独特的语言表达进行个性化设置，并在 AAC 效率方面迈出了真正的一步。早期的实证研究结果表明，模拟辅助工具在解决语音、语言和沟通需求 (SLCN) 方面存在局限性。最近，语音生成设备 (SGD) 已成功用于支持自闭症和构音障碍患者的交流。
人工智能时代的文献
人工智能与机器学习技术的快速发展，对人类生活的各个方面产生了深远影响。学者[17,18]指出，人工智能将通过不断迭代，对创意生产、语言表达等领域产生深远影响。近半年来，大语言模型人工智能在自然语言处理领域取得突破，改变了人与文本内容的交互方式[3]。GPT-4、BERT等国际前沿的大语言模型人工智能已经可以模拟人类独有的复杂语言模式和文学创作特征。经过用户的训练，它们还可以根据需求输出特定内容。随着这类人工智能的快速发展，是时候重新探索和审视它们对以输出文本内容为主要生产方式的文学创作及相关产业的影响了。可以预见，随着技术迭代速度不断加快，越来越多依赖文字的文学创作和职业将受到一定影响。尤其在当前时代，普遍的技术封锁无法锁住文本内容创作的动力。在这样的世界大势之下，任何扰乱写作形式和方法的变量，都将带动全球文学及文学相关领域的变革。
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
小脑性缄默症：从病理生理学到康复
小脑缄默症 (CMS) 是儿童颅后窝肿瘤手术切除后常见的并发症。语言表达改变，直至失语和情绪不稳定，通常在手术后至少 24 小时内报告，是术后 CMS 的标志。其他相关特征包括肌张力减退和其他小脑运动体征、小脑认知情感综合征、因长通路受累而导致的运动障碍和脑神经病变。恢复通常需要 6 个月，但大多数儿童都会受到长期残留障碍的困扰。致病机制可能是由于小脑近端传出通路受损，包括齿状核、小脑上脚及其在中脑被盖中的交叉。已证实的危险因素包括脑干侵袭、髓母细胞瘤诊断、中线定位、肿瘤大小、第四脑室侵袭、小脑上脚侵袭、左利手和小脑蚓部切开。目前，康复是小脑缄默症患者治疗的基石，必须考虑三个主要受损领域，即言语、认知/行为和运动。