在文化遗产部门中，在将机器学习技术应用于数字收藏时，已经做出了越来越多的努力来考虑关键的社会技术视角。尽管文化遗产社区共同开发了一大批工作，详细介绍了在组织层面的图书馆和其他文化遗产机构中的机器学习负责任的运营，但仍有很少专门针对从业人员踏上机器学习项目的实践者。将机器学习应用于文化遗产所涉及的歧管赌注和敏感性强调了制定此类准则的重要性。本文通过在开发利用文化遗产数据的机器学习项目时使用指导性问题和实践来制定详细的清单，从而为这一需求做出了贡献。我将结果清单称为“收集为ML数据”清单，完成后，该清单可以通过项目的可交付成果发布。通过调查现有项目，包括我自己的项目，报纸导航员，我证明了“作为ML数据的收集”清单是合理的，并证明了如何采用和操作该制定的指导问题。
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Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.
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语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
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本文探讨了超线性增长趋势的环境影响，从整体角度来看，跨越数据，算法和系统硬件。我们通过在行业规模机器学习用例中检查模型开发周期来表征AI计算的碳足迹，同时考虑系统硬件的生命周期。进一步迈出一步，我们捕获AI计算的操作和制造碳足迹，并为硬件 - 软件设计和尺度优化的结束分析以及如何帮助降低AI的整体碳足迹。根据行业经验和经验教训，我们分享关键挑战，并在AI的许多方面上绘制了重要的发展方向。我们希望本文提出的关键信息和见解能够激发社区以环保的方式推进AI领域。
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This paper proposes a perception and path planning pipeline for autonomous racing in an unknown bounded course. The pipeline was initially created for the 2021 evGrandPrix autonomous division and was further improved for the 2022 event, both of which resulting in first place finishes. Using a simple LiDAR-based perception pipeline feeding into an occupancy grid based expansion algorithm, we determine a goal point to drive. This pipeline successfully achieved reliable and consistent laps in addition with occupancy grid algorithm to know the ways around a cone-defined track with an averaging speeds of 6.85 m/s over a distance 434.2 meters for a total lap time of 63.4 seconds.
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我们在回归任务的背景下研究二元激活的神经网络，为这些特定网络的表现提供保证，并提出一种用于构建此类网络的贪婪算法。为了满足预测因素的资源需求较小，贪婪的方法无需提前修复网络的架构：一次构建一层，一次是一个神经元，导致预测因子并不必不是宽。深入执行给定的任务。与增强算法类似，我们的方法可以保证每次将神经元添加到一层时都会减少训练损失。这与大多数依赖于随机梯度下降的训练方案有很大的不同（避免了由替代物（如直通估计器或连续二进制化）等二进制激活功能的二进制激活功能的0个衍生衍生物问题）。我们表明，我们的方法提供了紧凑而稀疏的预测因子，同时获得了与训练二进制激活网络的最先进方法相似的性能。
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病理系统地诱导形态学变化，从而提供了主要但不足以量化的可观察到诊断来源。该研究基于计算机断层扫描（CT）体积的形态特征（3D形态学）开发了病理状态的预测模型。开发了一个完整的工作流程，以进行网状提取和简化器官表面的工作流程，并与平均曲率和网状能的分布自动提取形态特征自动提取。然后对XGBoost监督分类器进行了训练和测试，以预测病理状态。该框架应用于肺结节恶性肿瘤的预测。在具有恶性肿瘤的NLST数据库的子集中，仅使用3D形态学证实了活检，将肺结节的分类模型分类为恶性与良性AUC的良性0.964。 （1）临床相关特征的其他三组经典特征经过训练和测试，AUC为0.58，（2）111辐射因子学的AUC为0.976，（3）含有结节大小，衰减和衰减和衰减的放射科医生地面真相（GT） Spiculation定性注释的AUC为0.979。我们还测试了Brock模型并获得0.826的AUC。将3D形态学和放射素学特征结合在一起，可以实现最新的结果，而AUC为0.978，其中3D形态学具有一些最高的预测能力。作为对公共独立队列的验证，将模型应用于LIDC数据集，3D形态学的AUC达到0.906，而3D型物体+放射线学则获得了0.958的AUC，在挑战中排名第二。它将曲率分布确定为预测肺结核恶性肿瘤的有效特征，并可以直接应用于任意计算机辅助诊断任务。
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我们探索使用大型预用语言模型作为少量语义解析器。语义解析中的目标是给定自然语言输入的结构化含义表示。但是，培训语言模型以生成自然语言。为了弥合差距，我们使用语言模型来解释进入一个类似于英语的受控的子宫内的输入，可以自动映射到目标含义表示表示。我们的结果表明，只有少量的数据和较少的代码转换为类似英语的代表，我们为快速启动语义解析器的蓝图导致了对多个社区任务的令人惊讶的有效性能，大大超过基线方法也在相同的限制上培训数据。
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疟疾是一种威胁生命的疾病，影响了数百万。基于显微镜的薄膜评估是（i）确定疟疾物种和（ii）定量高寄生虫感染的标准方法。通过机器学习（ML）对疟疾显微镜的完全自动化是一项具有挑战性的任务，因为预先准备的滑动在质量和表现方面差异很大，并且伪像通常超过相对较少的寄生虫。在这项工作中，我们描述了一个用于薄膜疟疾分析的完整，完全自动化的框架，该框架应用了ML方法，包括卷积神经网（CNN），该方法在大型且多样化的田间预先准备的薄膜数据集中进行了训练。定量和物种鉴定结果几乎足够准确地满足了耐药性监测和临床用例的混凝土需求。我们将方法和性能指标集中在现场用例要求上。我们讨论了将ML方法应用于疟疾显微镜的关键问题和重要指标。
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We present a method for solving two minimal problems for relative camera pose estimation from three views, which are based on three view correspondences of i) three points and one line and the novel case of ii) three points and two lines through two of the points. These problems are too difficult to be efficiently solved by the state of the art Groebner basis methods. Our method is based on a new efficient homotopy continuation (HC) solver framework MINUS, which dramatically speeds up previous HC solving by specializing HC methods to generic cases of our problems. We characterize their number of solutions and show with simulated experiments that our solvers are numerically robust and stable under image noise, a key contribution given the borderline intractable degree of nonlinearity of trinocular constraints. We show in real experiments that i) SIFT feature location and orientation provide good enough point-and-line correspondences for three-view reconstruction and ii) that we can solve difficult cases with too few or too noisy tentative matches, where the state of the art structure from motion initialization fails.
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