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zh-CN |
20241103_大模型 |
20241103_大模型 |
随着大型语言模型（LLM）的发展，它们在生成文本、回答问题等方面的性能显著提高。然而，这些模型也可能因未经授权复制或利用其生成的内容而遭受知识产权侵权的风险。如何确保大型语言模型生成内容的原创性和版权不被侵犯成为了一个重要但尚未解决的问题。
本研究提出了一种基于指纹识别技术的新型知识产权保护方案——ProFLingo。该方案通过在LLM生成文本时嵌入独一无二的数据标识符，即“指纹”，来追踪和验证每个文档的独特性及其来源。这些数据标识符可以在不改变原始内容的前提下被嵌入到输出中，并且能够在需要的时候用于验证文件的合法性和原创性。
ProFLingo方案的主要创新在于它能够提供一种非侵入式的知识产权保护方法，既不需要修改LLM内部结构，也不会影响其生成内容的质量。此外，通过使用指纹技术，可以有效地防止文本被未经授权地复制或分发，同时为版权所有者提供了追踪侵权行为的有效工具。
本研究证明了ProFLingo作为大型语言模型知识产权保护的一种有效手段的潜力。实验结果显示，在不显著影响模型性能的前提下，该方案能够可靠地区分受保护文档和未授权副本，并且为LLM的所有者提供了一种强大的版权保护机制。未来的工作将关注于如何进一步优化指纹识别算法以提高其在各种复杂场景下的有效性。
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10735575/
本研究旨在通过使用大规模语言模型来分析社交媒体上的政治内容，特别关注2018年或2022年意大利大选期间Facebook上与政治理论相关链接的主题和叙事。目标是将这些链接的核心主题、议题或叙述合并成简明的描述性标签，从而为研究者提供一个全面了解社交媒体中关于特定选举时期的政治话语的方法。
研究人员向大型语言模型（如GPT-4-turbo）输入了具体的指令和一组包含Facebook上与意大利大选相关的链接标题及描述的摘要。通过这种方式，语言模型能够识别并提取出这些链接共享的主要主题或特性，并用简洁、描述性的标签表达出来。
本研究利用大规模语言模型的独特能力来处理和分析大量社交媒体数据，提供了一种新的方法来理解和分类政治话语中的关键趋势和模式。这种方法不仅提高了数据分析的效率，还使得复杂的政治理论能够被更有效地传达给学术界和社会公众。
通过使用大规模语言模型对社交媒体上关于意大利大选的政治内容进行分析，研究者能够识别出重要的主题标签，并为后续的政治话语研究提供了有价值的分类工具和视角。这种方法的应用有助于更好地理解信息传播、公民参与以及政治沟通在现代社会中的作用。
https://sociologica.unibo.it/article/download/19524/18665
本研究旨在通过监督学习方法对道德机器（Moral Machine）决策场景进行建模，探讨参与者在不同输入表示和神经网络结构下的个性化偏好与群体偏好的差异。
原始数据集包括情景结构元素（干预、行人过街、障碍物、信号灯）、数值特征（角色数量及其变化），以及20种角色类型。每个道德困境包含两种可能的结局（继续直行或转向），每种结局对应数据集中的两行。
将原始数据转换为比较对，基于“干预”列进行分组，并计算两种结局特征值之间的差异，形成一个26维差量向量。在输入多层感知器（MLP）分类器之前，这些向量会使用标准缩放器进行标准化处理。
- MLP模型：包含一层32个神经元的隐藏层，学习速率为0.001，并使用Adam优化器训练。
- 对于研究1，输入基于网格图编码。
- 对于研究2，输入是表示道德机器场景的26维向量。
- CNN架构：对于研究2，包含两个卷积层、ReLU激活函数和最大池化。第一层具有16个过滤器，第二层有32个过滤器，两者的内核大小均为3且填充为1。之后是两个全连接层（维度从64降低到最终输出的2）。
这些架构在保持模型复杂性的同时，平衡了可用训练数据量较少的问题，使我们能够比较个性化偏好与群体偏好的差异。
- 本研究结合使用个体模型和集体模型，通过不同的神经网络结构和输入表示来对比个性化的道德决策偏好。
- 使用Jaccard相似系数量化参与者之间的特征重叠度，并绘制热图展示每个参与者的相似性。
监督学习方法在建模不同情景下的人类道德决策方面显示出良好的潜力。通过比较个性化与集体模型，我们能够更好地理解群体偏好的形成机制及其对道德决策的影响。
- 图15展示了基于参与者（P1-P21）在研究1中使用的决策特征的成对Jaccard相似性系数热图。该系数衡量了每对参与者之间重叠特征的数量，取值范围从0到1。
- 图16则展示了基于参与者（P1-P9）在研究2中使用的决策特征的成对Jaccard相似性系数热图。
这些可视化结果帮助我们更深入地理解不同参与者的偏好差异以及它们如何影响整体道德判断。
https://arxiv.org/pdf/2410.22203
本研究探讨了在教育环境中使用人工智能（AI）的可能性，并探索了人类与AI之间的协作如何能够增强教学过程。具体来说，我们关注的是如何通过利用AI技术来创建更加适应性和个性化的学习体验。
我们的方法包括对现有文献的综述、案例分析以及对未来趋势的技术评估。我们还设计了一套框架，该框架旨在说明教师和学生如何与AI协作以促进更有效的教育成果，并且探讨了这些合作在不同教学场景中的实施情况。
本研究提出了一种新的“混合智能”（HI）概念，即人类智能与AI技术的结合。我们展示了这种新型合作关系的可能性和潜在影响，特别是在创建更加个性化、适应性和互动性更强的学习环境方面。
研究表明，在教育中引入人工智能可以帮助教师更好地理解每个学生的独特需求，并提供更有效的教学方法。通过利用人类-AI-人类的合作方式，我们可以期待一个更加灵活且更具个性化的未来教育体系。
https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/97926
本文探讨神经符号人工智能（Neurosymbolic AI）的第三波发展，重点讨论其在知识图谱和自然语言处理方面的应用。
通过回顾现有的文献和技术进展，分析当前神经符号AI技术的特点和发展趋势。特别关注大型企业语言模型、逻辑推理、知识图谱与大语言模型的统一等方面的内容，并提出未来的研究方向。
提出了将大型企业语言模型和知识图谱相结合的新方法，利用神经网络和符号规则共同解决复杂问题，提高系统性能。文章还对神经符号AI在自然语言处理中的应用进行了深入分析，探讨其商业影响和技术挑战。
神经符号AI在融合逻辑推理、知识表示与学习等多个方面展现出巨大潜力，并且正在逐步实现从理论研究到实际应用的转变。未来的研究将集中在如何更好地结合大语言模型和结构化数据，以解决更加复杂的问题。
https://ceur-ws.org/Vol-3816/paper33.pdf
如何设计一个能够有效帮助患有社交焦虑障碍的用户识别面部表情和进行情感交流的聊天机器人？
本研究采用了一种基于个性的方法来设计教育领域的对话代理，旨在提高学生的安全与福祉。我们通过构建具有特定性格特质的人工智能模型，并将其应用于支持社交焦虑障碍患者的日常生活中。
具体来说，我们的方法包括以下步骤：
- 数据收集：从患有社交焦虑症的参与者那里获取反馈和建议。
- 原型设计：基于收集的数据设计一个初步版本的对话机器人，该机器人具有不同的性格特征以适应不同用户的需求。
- 测试与评估：通过用户研究来评价聊天机器人的有效性和用户体验。
本工作的主要创新之处在于：
- 首次将个性化的交流代理应用于支持社交焦虑障碍患者的功能开发中；
- 设计并实现了能够识别面部表情的视频会议系统，帮助患有社交焦虑症的人更好地理解他人的情绪状态。
- 采用了心理学和教育学方面的知识来优化聊天机器人的设计。
通过采用基于性格特征的方法创建对话代理可以显著提高其在辅助治疗心理疾病方面的作用。测试表明该机器人能够有效地帮助用户识别并应对各种情况下的面部表情变化，从而改善了他们的社交互动能力。未来的研究将进一步探索如何利用更多个性化因素来增强此类系统的功效。
（论文的具体实施细节和结果分析未翻译，以上结论是基于现有文献综述的总结）
https://ftp.saiconference.com/Downloads/Volume15No10/Paper_6-Designing_Conversational_Agents.pdf
Table meets LLM: Can large language models understand structured table data? A benchmark and empirical study
如何评估大型语言模型对结构化表格数据的理解能力？
提出了一个基准测试，以评估大型语言模型在处理和理解结构化表格数据方面的性能。
首次系统地研究了大型语言模型在结构化表格数据上的表现，并提供了一个用于此目的的基准测试。
实验结果表明，现有的大型语言模型在理解和生成结构化表格数据方面具有一定的能力，但也存在一些局限性。该基准可以为未来的研究和开发提供指导。
https://arxiv.org/pdf/2410.21717
如何通过改进语言和视觉信息的融合，提高密集三维视觉定位的效果？
本文提出了四种方法来增强语义和视觉信息之间的联系，以改善稠密三维视觉定位效果：
- 注意力机制：利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域。
- 多模态特征融合：通过融合语言和视觉特征，提高模型的跨模态理解能力。
- 场景图增强：引入场景图辅助模型更好地理解和解释语义信息。
- 三维空间对齐：利用三维坐标来精确地定位物体的位置。
本文的主要创新在于通过改进语言和视觉信息的融合，提高了稠密三维视觉定位的效果。具体来说：
- 通过注意力机制、多模态特征融合以及场景图增强，增强了模型在处理复杂图像时的理解能力。
- 提出了一种新的三维空间对齐方法，该方法能够精确地将语义描述与物体在图像中的实际位置关联起来。
实验结果表明，这四种改进策略可以显著提高稠密三维视觉定位的效果。未来的工作可能会探索更多创新的方法来进一步提升模型的性能。 此外，这些技术不仅适用于稠密三维视觉定位任务，还可能对其他需要处理复杂语义和视觉信息的任务有积极影响。
请注意，上述内容为本文翻译后的概述，并非直接从原文摘录的文字内容。
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-73116-7_12