随着AI系统变得更加强大，普遍存在，越来越多的辩论，关于保持他们的行为与人类更广泛的目标和需求保持一致。这种多学科和多利益相关者辩论必须解决许多问题，在这里我们检查了三个。第一个问题是澄清所需的利益相关者可能有利于AI系统的设计者，因为该技术存在实现它们。我们通过使用认知架构的框架使得这种技术主题更可访问。第二个问题是超越分析框架，将有用智能视为奖励最大化。为了支持这一移动，我们定义了几个AI认知架构，将奖励最大化与旨在改善对齐的其他技术元素组合。第三个问题是利益攸关方应如何校准与现代机器学习研究人员的互动。我们考虑机器学习中的时尚如何创造一个叙事的拉动，即技术和政策讨论的参与者应该意识到，因此他们可以弥补它。我们识别几种技术上易行但目前不合时宜的选择，以改善AI对齐。
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We introduce M-VADER: a diffusion model (DM) for image generation where the output can be specified using arbitrary combinations of images and text. We show how M-VADER enables the generation of images specified using combinations of image and text, and combinations of multiple images. Previously, a number of successful DM image generation algorithms have been introduced that make it possible to specify the output image using a text prompt. Inspired by the success of those models, and led by the notion that language was already developed to describe the elements of visual contexts that humans find most important, we introduce an embedding model closely related to a vision-language model. Specifically, we introduce the embedding model S-MAGMA: a 13 billion parameter multimodal decoder combining components from an autoregressive vision-language model MAGMA and biases finetuned for semantic search.
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在本文中，我们描述并验证了纵向MRI扫描的全脑分割的纵向方法。它建立在现有的全脑分割方法的基础上，该方法可以处理多对比数据并使用白质病变来鲁棒分析图像。此方法在这里扩展了主题特定的潜在变量，这些变量鼓励其分割结果之间的时间一致性，从而使其能够更好地跟踪数十个神经解剖结构和白质病变的细微形态变化。我们验证了对控制受试者和患有阿尔茨海默氏病和多发性硬化症患者的多个数据集中提出的方法，并将其结果与其原始横截面配方和两种基准测试纵向方法进行比较。结果表明该方法具有更高的测试可靠性，同时对患者组之间的纵向疾病效应差异更为敏感。作为开源神经影像套装FreeSurfer的一部分，公开实施。
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进化机器人技术的领域使用自然进化原理来设计机器人。在本文中，我们研究了在现有的Robogen框架中添加受骨骼肌启发的新模块的效果：线性执行器。此外，我们研究机器人在普通环境中的发展与在粗糙环境中进化的机器人不同。我们考虑了定向运动的任务，以比较进化的机器人形态。结果表明，线性执行器的添加对机器人在普通环境中进化的机器人的性能和形态没有重大影响。但是，我们发现在普通环境中进化的机器人的形态存在显着差异，机器人在粗糙的环境中进化。我们发现，当我们改变环境的地形时，出现了更复杂的行为和形态。
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时间序列加工是风力涡轮机健康监测的重要方面。尽管在这一领域进展，但新方法仍有空间来提高建模质量。在本文中，我们提出了两种新方法来分析风力涡轮机健康。这两种方法都基于抽象概念，使用模糊集实现，概述并汇总了底层的原始数据。通过观察概念的变化，我们推断涡轮机健康的变化。分析分别进行不同的外部条件（风速和温度）。我们提取代表相对低，中等和高功率生产的概念。第一种方法旨在评估相对较高和低功率生产的降低或增加。使用回归式模型执行此任务。第二种方法评估提取的概念的整体漂移。大漂移表明电力生产过程及时经历波动。使用语言标签标记概念，从而用改善的解释性功能配备了我们的模型。我们应用了提出的方法来处理描述四种风力涡轮机的公开数据。仿真结果表明，所有风力涡轮机的老化过程在所有风力涡轮机中都不均匀。
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在这项研究中，我们将人工智力的普遍增强学习（URL）代理模型扩展到量子环境。经典探索随机知识寻求代理，KL-KSA的实用功能是从密度矩阵上量子信息理论的距离措施。量子处理断层扫描（QPT）算法形成了用于建模环境动态的易解的程序。基于基于算法复杂度以及计算资源复杂性的可变成本函数来选择最佳QPT策略。我们而不是提供机器，我们估计了高级语言的成本指标，以允许现实的实验。整个代理设计封装在自我复制Quine中，基于最佳策略选择方案的预测值突变成本函数。因此，具有帕累托 - 最佳QPT政策的多个代理商使用遗传编程而发展，模仿各种资源权衡的物理理论的发展。这一正式框架被称为量子知识寻求代理（QKSA）。尽管其重要性，但很少有量子强化学习模型与量子机器学习中的电流推力相反。 QKSA是类似于古典URL模型的框架的第一个提议。类似于AIXI-TL如何是SOLOMONOFF通用归纳的资源有限的活动版本，QKSA是一个资源有限的参与观察者框架，用于最近提出的基于量子力学的基于量子学的算法的重建。 QKSA可以应用于仿真和研究量子信息理论的方面。具体地，我们证明它可以用于加速量子变分算法，该算法包括断层重建作为其积分子程序。
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尽管数据增强和转移学习有所进步，但卷积神经网络（CNNS）难以推广到看不见的域。在分割大脑扫描时，CNN对分辨率和对比度的变化非常敏感：即使在相同的MRI模式内，则性能可能会跨数据集减少。在这里，我们介绍了Synthseg，第一个分段CNN无关紧要对比和分辨率。 Synthseg培训，用从分段上的生成模型采样的合成数据培训。至关重要，我们采用域随机化策略，我们完全随机开启了合成培训数据的对比度和解决。因此，Synthseg可以在没有再培训或微调的情况下对任何目标结构域进行真实扫描，这是首次分析大量的异构临床数据。因为Synthseg仅需要进行培训（无图像），所以它可以从通过不同群体的对象（例如，老化和患病）的自动化方法获得的标签中学习，从而实现广泛的形态变异性的鲁棒性。我们展示了Synthseg在六种方式的5,300扫描和十项决议中，与监督CNN，最先进的域适应和贝叶斯分割相比，它表现出无与伦比的泛化。最后，我们通过将其施加到心脏MRI和CT分割来证明SyntheeG的恒定性。
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