AGI

引言 📖 在当今快速发展的科技时代，智能家居已不再是科幻小说中的概念，而是我们生活中的现实。随着可再生能源的普及和智能设备的不断增多，如何高效地管理家庭能源消耗，成为了人们关注的焦点。本文将探讨一种新颖的智能家居应用——Cuttlefish，它通过对比解释来提升用户对多效应时间规划的理解和满意度。 🌐 研究背景与目的 在本研究中，我们使用对比解释方法探讨智能家居设备的调度。用户不仅需要执行某些家电任务，还要根据动态电价支付能源费用，同时还可以将多余的能量出售到电网。这使得该问题成为一个多效应规划问题，因为设备的并发调度和动态电价导致的非静态成本使得传统的规划方法无法有效解决。 Cuttlefish 作为一个智能家居调度方案，其目标是为用户提供一个周计划，以满足他们的需求并尽可能降低能源成本。为了实现这一目标，我们设计了一种自定义的领域依赖规划器，并通过对比解释来帮助用户理解推荐的调度方案。 📊 方法论 1. 规划问题的定义 我们将家庭环境视为一个包含单个电池和多个家电的系统。电池的放电为活动家电提供能源，而多余的能量则被出口到电网。我们的规划模型被定义为一个非静态有限视域规划问题（NF规划问题），其中包括状态集合、动作集合、时间步长、适用动作函数、转移函数和成本函数等。 2. 对比解释的实施 对比解释的核心在于通过提问来引导用户理解决策过程。例如，用户可以问：“为什么在状态 S 下选择了动作 A，而不是动作 B？”这类对比问题形成了一组限制条件，从而引导用户理解选择的合理性。Cuttlefish 利用这种对比解释，帮助用户更好地理解推荐的调度，并可能促使他们调整自己的需求。 3. 用户研究设计 我们在 Prolific 平台上进行了用户研究，共有128名参与者被随机分配到对照组和实验组。实验组的用户可以访问对比问题和解释，而对照组则只能查看推荐的调度方案。我们的目标是评估对比解释如何影响用户的满意度和理解程度。 📈 结果分析与讨论 1. 用户满意度的提升 通过对用户反馈的定量分析，我们发现，访问对比问题和解释的用户对推荐调度的满意度明显高于未能访问这些功能的用户。具体而言，在 Alice 和 Bob 两个角色的场景下，实验组对调度的理解、满意度和有用性评分均显著高于对照组。 统计数据示例： 角色 组别 理解评分 (均值±标准差) 满意度评分 (均值±标准差) 有用性评分 (均值±标准差) Alice TG 5.578 ± 1.307 5.718 ± 1.119 5.937 ± 1.139 … Read more

引言 📝 在计算摄影学的世界里，如何从单张图片中提取出表面反射率与光照效果，一直是一个引人入胜的挑战。传统的内在图像分解方法通常假设了单一颜色的光照和拉梅尔特（Lambertian）表面，这如同在一幅五彩斑斓的画作中，只能用黑白画笔勾勒出轮廓，导致了许多实际应用受限。而在我们最新的研究中，我们将目光投向了更复杂的场景，提出了一种基于色彩丰富的内在图像分解的新方法，能够有效地从“野外”照片中分离出漫反射的色彩、光照阴影和非漫反射残余成分。 相关工作 📚 1. 内在分解模型的演变 内在分解模型可以追溯到早期的灰度漫反射模型，这种模型如同将精致的艺术品变为简单的线条草图，无法捕捉到真实世界的细腻变化。随着RGB漫反射模型的引入，我们开始能够模拟更复杂的光照效果，但大多数现有方法仍然受到单一颜色光照假设的限制。 2. 反向渲染的挑战 反向渲染方法则试图恢复场景的所有内在参数，以便重新渲染图像。虽然这些方法通常能够提供更全面的估计，但由于缺乏多样化的训练数据，仍然难以实现高效的实时处理。 方法论 🔧 1. 色彩阴影估计 我们的方法首先从传统的灰度阴影估计开始，然后逐步去除单色阴影假设，最终过渡到RGB内在漫反射模型。通过利用全局场景上下文，我们能够精确地估计阴影的色彩，从而生成一个色彩丰富的阴影图层。 2. 漫反射反照率估计 在获得色彩阴影后，我们使用一个专门的网络来估计漫反射反照率。这个网络的设计充分考虑了光照的全局上下文，以便生成高质量的多通道漫反射反照率图。 3. 漫反射阴影估计 最后，我们去掉拉梅尔特假设，采用内在残余模型来估计漫反射阴影和非漫反射成分。通过将复杂任务分解为更简单的子任务，我们的方法在实际场景中展现出了良好的泛化能力。 实验与结果 🧪 我们在多个基准数据集上对我们的方法进行了定量和定性评估，包括MAW数据集和ARAP数据集。结果显示，我们的方法在估计漫反射反照率的强度和色彩准确性方面均优于现有的最先进技术。 方法 强度 色彩准确度 我们的方法 0.54 3.37 单网络基线 0.69 4.15 这些结果表明，分阶段的设计使我们能够更好地应对复杂的真实场景。 应用前景 🌍 我们的方法在图像编辑应用中展现出巨大的潜力，例如去除高光和每像素的白平衡。这使得我们能够在图像处理领域开辟出新的可能性，尤其是在需要考虑多种光源和反射的复杂场景中。 限制与未来工作 🚧 尽管我们的模型在许多场景中表现优异，但仍然存在一些局限性。例如，初始估计的错误可能导致后续处理的不准确。未来，我们计划进一步优化网络结构并引入更多的真实场景数据，以提高模型的鲁棒性和准确性。 结论 🎉 通过将复杂的内在分解任务分解为可控的小任务，我们的研究为在复杂的“野外”场景中进行色彩丰富的漫反射图像分解铺平了道路。这一进展不仅提升了图像处理的精度，也为未来的计算摄影应用打开了新的大门。 参考文献 📖 通过以上的讨论与分析，我们期待这一研究能够在未来的计算摄影领域产生更深远的影响，并激发更多的研究与应用创新。

在这个信息爆炸的时代，讽刺与幽默成为了社交媒体上不可或缺的元素。然而，尽管现代视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在多模态任务上表现出色，但它们在理解讽刺方面依然面临重重挑战。为了解决这一难题，Nandy等人（2024）提出了一个新颖的数据集——YesBut，专门用于评估VLM对讽刺的理解能力。 🎨 数据集的构建与特点 YesBut 数据集包含2547幅图像，其中1084幅为讽刺图像，1463幅为非讽刺图像。这些图像不仅涵盖多种艺术风格，还展示了日常生活中的正常场景与带有讽刺意味的冲突场景。每幅讽刺图像都附有详细的描述，旨在帮助模型理解图像所传达的幽默与讽刺。 通过对图像的细致标注，研究者们希望能够帮助VLMs更好地应对以下三个任务： 像一位幽默大师，VLMs需要在这些任务中展现出超凡的洞察力，而不是仅仅依赖于表面的图像识别和语言理解。 🧠 讽刺理解的挑战 讽刺的理解并非易事，尤其是当图像没有文字提示时。在YesBut 数据集中，超过53%的图像缺乏文字，这使得VLMs面临着更大的挑战。讽刺图像通常需要模型理解图像中各个元素之间的互动，以及这些元素如何共同构成一个幽默的情境。 例如，一幅图像可能展示一个人在厕所上发送情感丰富的信息，而旁边的画面却是一个完全不相关的场景。此时，模型不仅需要识别文本“希望你在这里”，还需要理解场景的反讽之处——即在如此私密的场合发送如此感人的信息，是多么的荒谬。 📊 评估实验与结果 研究者们对多种最先进的VLM进行了评估，结果显示这些模型在讽刺理解任务中表现不佳。在零样本设置下，尽管Gemini在讽刺图像理解和补全任务中表现相对较好，但整体准确率仍未超过60%。这表明，当前的VLM在解析讽刺时显得力不从心。 实验结果示例 模型 讽刺图像检测准确率 讽刺图像理解准确率 LLaVA 53.67% 48.64% Kosmos-2 42.56% 59.71% MiniGPT4 48.29% 49.33% GPT4 55.44% 55.13% Gemini 50.82% 48.29% 从表中可以看出，虽然不同模型在某些任务上有所差异，但整体表现都远未达到人类的理解水平。这提示我们，即使是尖端技术，也需要不断进步以适应复杂的社会语言现象。 🌍 未来的研究方向 为了解决这些问题，研究者们建议未来的工作可以扩展到不同语言和文化背景中，以更全面地理解讽刺的多样性。此外，随着技术的进步，结合更丰富的上下文信息和更精细的图像分析能力，VLMs的表现有望得到显著提升。 📚 参考文献 通过YesBut 数据集的构建与研究，我们不仅能够深化对讽刺的理解，也为未来的视觉-语言模型提供了新的方向与挑战。正如幽默的本质，它常常在意料之外的地方带来意想不到的启发。

🌍 引言：神秘的LLM之旅在大型语言模型（LLMs）这个神秘的宇宙中，模型的内部知识与外部获取的信息如同两位不肯妥协的对手，时常在回答问题时展开一场激烈的斗争。碰巧的是，最近的研究揭示了这种斗争的深层次机制，尤其是当外部信息不准确时，模型是如何响应的。我们的研究，称为ClashEval，正是对此进行深入探索，旨在评估LLMs在处理信息冲突时的表现。 🎯 我们的贡献：一场数据与算法的盛宴我们构建了一个包含1200多个问题的基准数据集，涉及六个领域（如药物剂量、体育记录、新闻等），并对每个问题的答案进行了精细的扰动处理。通过对六种顶尖LLM（如GPT-4o）的基准测试，我们发现，当面对不准确的外部信息时，LLMs常常会覆盖自己的正确先验知识，超过60%的时间它们选择错误的信息，而不是坚持自己的知识。 📊 方法与数据集：精细化的实验设计在我们的研究中，首先定义了关键指标和测量标准。我们从多个领域提取了数据，进行了系统的文档修改，以确保每个问题都具有挑战性。例如，在药物剂量领域，我们从临床广泛使用的UpToDate网站随机抽取了500个药物信息页面，并生成了249个问题答案对。通过这种方式，我们确保了数据集的多样性和复杂性。 🔍 结果分析：LLM的表现大揭密我们的结果显示，各种模型在面对不同程度的上下文修改时，表现出显著的偏好差异。比如，Claude Opus模型在所有测试中表现最佳，其准确率高达74.3%，而GPT-4o虽然在许多通用任务中表现优异，但在RAG（检索增强生成）设置中却显示出更高的上下文偏见。 💡 讨论：LLM的未来与挑战我们的研究不仅揭示了LLMs在处理信息时的复杂性，也为未来的研究提供了重要的参考。我们提出了一种简单的方法，通过比较模型的响应概率来改善模型在面对信息冲突时的表现。这种概率校准的方法值得进一步研究，以减少模型在先验和上下文之间的偏见。 📚 参考文献 通过对ClashEval的深入研究，我们希望能激励更多的研究者关注如何提高LLMs在复杂环境下的鲁棒性与可信性。在这个日新月异的领域，我们的发现仅仅是一个开始，未来还有无数值得探索的未知领域等待着我们去揭开神秘的面纱。 面向记忆的学习材料 知识点： ClashEval研究的背景与目的题目： ClashEval研究主要探讨了什么问题?选项：A) LLMs的训练方法B) LLMs的内部知识与外部信息之间的冲突C) LLMs的计算效率D) LLMs的多语言能力显示内容正确答案： B显示内容解析： ClashEval研究主要探讨了LLMs在处理内部知识与外部获取信息之间冲突时的表现。研究揭示了当外部信息不准确时,模型如何响应这种冲突,并评估了LLMs在处理信息冲突时的表现。显示内容速记提示： 想象两个拳击手在擂台上激烈对抗,一个代表LLM的内部知识,另一个代表外部信息,这就是ClashEval研究的核心。 知识点： ClashEval研究的数据集特点题目： ClashEval研究的基准数据集包含多少个问题?选项：A) 500个B) 800个C) 1000个D) 1200多个正确答案： D解析： 根据文章内容,ClashEval研究构建了一个包含1200多个问题的基准数据集。这个数据集涉及六个不同的领域,如药物剂量、体育记录、新闻等,并对每个问题的答案进行了精细的扰动处理。速记提示： 1200是一个重要的数字,想象一本有1200多页的百科全书,每页代表一个精心设计的问题。 知识点： ClashEval研究的方法论题目： 在构建数据集时,研究者是如何处理药物剂量领域的数据的?选项：A) 从医学教科书中随机选取B) 从UpToDate网站随机抽取500个药物信息页面C) 通过问卷调查收集数据D) 从临床试验报告中提取正确答案： B解析： 文章提到,在药物剂量领域,研究者从临床广泛使用的UpToDate网站随机抽取了500个药物信息页面,并生成了249个问题答案对。这种方法确保了数据的多样性和复杂性。速记提示： UpToDate就像一个巨大的药品信息图书馆,研究者从中随机抽取了500本”书”来创建问题。 知识点： LLMs在面对信息冲突时的表现题目： 研究发现,当面对不准确的外部信息时,LLMs多大比例的时间会选择错误信息?选项：A) 不到30%B) 约40%C) 超过60%D) 接近90%正确答案： C解析： 研究结果显示,当面对不准确的外部信息时,LLMs超过60%的时间会选择错误的信息,而不是坚持自己的正确先验知识。这揭示了LLMs在处理信息冲突时的一个重要问题。速记提示： 想象一个天平,60%的时间倾向于错误信息这一边,这就是LLMs面对冲突时的”倾斜”程度。 … Read more

在科技的高速发展中，Elon Musk总是站在风口浪尖，试图用他的创新思想和技术来推动未来的发展。最近，他的目光又投向了超级计算机，这些计算机将为他的汽车公司Tesla和人工智能初创公司xAI注入新的活力。Musk显然希望借助这些强大的计算资源，进一步推动自动驾驶技术和人工智能的进步。 💻 Tesla的超级计算机Dojo Musk在Twitter上表示，Tesla不仅仅是一家汽车公司，更应该被视作一家人工智能和机器人公司。为实现这一转型，Tesla正在建设一台名为“Dojo”的超级计算机，这台机器预计将耗资5亿美元，在纽约布法罗市建设。Dojo的使命是处理和训练从Tesla汽车收集的大量视频和数据，以提升其自动驾驶功能，如Autopilot和更全面的Full Self-Driving（FSD）系统。 “他们已经售出了超过500万辆汽车。每辆车通常有八个摄像头，如果考虑到这些车平均每年行驶约10,000英里，它们会将所有视频流回Tesla。”——Futurum Group的首席技术顾问Steven Dickens如是说。 从数据的角度来看，Tesla所拥有的数据量巨大。每一辆车都像是一个数据采集器，四处行驶并记录周围的环境。这种数据的积累为Dojo提供了丰富的训练集，帮助Tesla不断接近完全自动驾驶的目标。 🏎️ 自动驾驶的挑战与机遇 尽管Tesla的Autopilot和FSD系统名声在外，但它们并不意味着车辆是完全自动化的。根据Tesla的声明，这两种系统仍然需要驾驶员的积极监督。过去，该公司曾因对其系统能力的宣传受到监管机构的质疑。然而，很多分析师认为，完全自动化对于Tesla来说至关重要，因为这将是其实现高估值的关键。 与Tesla竞争的公司如Alphabet旗下的Waymo、GM的Cruise，以及亚马逊的Zoox，已经在美国多个城市运营完全自动化的出租车。面对这样的竞争，Musk显然希望Dojo能为Tesla带来突破。 🤖 xAI与超级计算机Colossus 除了推动Tesla的发展，Musk还在其新的人工智能公司xAI中寄予厚望。该公司成立于2023年，旨在开发大型语言模型和人工智能产品，例如其聊天机器人Grok。Musk在2018年离开OpenAI后，逐渐成为该公司的严厉批评者，寻求开发出与OpenAI、微软和谷歌不同的AI工具。 为此，xAI也在建设自己的超级计算机，这台名为“Colossus”的机器位于田纳西州的孟菲斯。Musk在9月初透露，Colossus的一部分已经上线，为Grok的训练提供支持。通过这些超级计算机，Musk希望能够在AI领域获得一席之地。 小结 Musk的超级计算机计划不仅是他对未来技术的追求，更是对当前汽车行业和人工智能市场的深刻洞察。随着Dojo和Colossus的建设，Tesla和xAI都将迎来新的发展机遇。未来，谁能在这场技术竞赛中胜出，值得我们拭目以待。 参考文献

知识点： AUTOPROMPT的定义和目的 题目： AUTOPROMPT是什么? 选项：A) 一种人工智能写作工具B) 一种自动生成提示的方法，用于测试预训练语言模型的知识C) 一种新型的语言模型架构D) 一种用于生成训练数据的算法 显示内容正确答案： B 显示内容解析： AUTOPROMPT是一种自动生成提示的方法，用于测试预训练语言模型的知识。根据文章介绍，AUTOPROMPT的目的是为各种任务自动创建提示，以便直接评估预训练语言模型中存在的知识，而无需额外的参数或微调。这种方法可以帮助研究人员更好地理解语言模型在预训练过程中学到了什么样的知识。 显示内容速记提示： 记住”AUTO”代表自动，”PROMPT”代表提示，结合起来就是自动生成提示的方法，用于探索语言模型的知识。 知识点： AUTOPROMPT相比于其他分析方法的优势 题目： 与探测分类器和注意力可视化等其他分析方法相比，AUTOPROMPT的主要优势是什么？ 选项：A) 计算速度更快B) 可以处理更大规模的数据集C) 不引入额外的参数，不容易产生假阳性结果D) 可以直接修改模型的内部表示 正确答案： C 解析： AUTOPROMPT的主要优势在于它不引入额外的参数，因此不容易产生假阳性结果。文章指出，探测分类器需要额外的学习参数，容易产生假阳性；注意力可视化也可能导致错误的解释。相比之下，AUTOPROMPT是一种非侵入式方法，不需要引入大量额外参数或直接检查模型的内部表示。这使得AUTOPROMPT提供了一个更可靠的模型知识下界，成为一个更有用的分析工具。 速记提示： “无额外参数，更少假阳性”——记住AUTOPROMPT的这个关键优势。 知识点： AUTOPROMPT的工作原理 题目： AUTOPROMPT如何生成用于测试语言模型的提示？ 选项：A) 通过人工编写和筛选B) 使用随机生成算法C) 基于梯度引导的搜索策略D) 从现有的文本语料库中提取 正确答案： C 解析： AUTOPROMPT使用基于梯度引导的搜索策略来生成提示。具体来说，它通过组合原始任务输入和一组触发器标记来创建提示，这些触发器标记对所有输入是共享的。AUTOPROMPT使用Wallace等人(2019)提出的梯度搜索策略的变体来学习这些触发器标记。这种方法能够自动为各种任务创建有效的提示，而不需要人工编写或从现有语料库中提取。 速记提示： 记住”梯度引导搜索”是AUTOPROMPT生成提示的核心策略。 知识点： AUTOPROMPT在情感分析任务上的表现 题目： 在SST-2情感分析数据集上，使用AUTOPROMPT的RoBERTa模型达到了怎样的性能？ 选项：A) 低于BiLSTM基线模型B) 与微调后的BERT模型相当C) 优于所有其他模型，包括微调的RoBERTaD) 与人工编写的提示性能相同 正确答案： … Read more