AI论文导读0913：大型语言模型的时间数据处理

亲爱的研究同学们，欢迎阅读今日的AI论文导读。今天我为你带来了新鲜出炉的本日AI学术论文导读，涵盖了个性化3D模型制造、大型语言模型的时间数据处理、文本到图像模型的安全问题调试、内感知人工智能框架、语言模型不良行为的消除、文本反转模型的保护、中文文本到图像合成、小农户地区农作物类型地图的绘制、云事故根本原因分析以及AI驱动的定位和感知等多个领域。希望这些内容能够为你的研究提供启示和帮助。如果你觉得这些内容有价值，欢迎点赞、转发，让更多的研究人员了解AI日新月异的进展和变化。

1. 【Style2Fab. Functionality-Aware Segmentation for Fabricating Personalized 3D Models with Generative AI】

本文介绍了一种功能感知分割方法，用于个性化定制3D模型。作者展示了使用该方法对Airpods保护套和哨子进行个性化定制的应用场景。该方法将美学和功能性部分分开，使用户能够在保留功能的同时对模型进行个性化定制。作者设计的功能感知分割方法是模块化和可适应的，可以根据底层方法的修改进行增强。作者提出了功能定义的更广泛的可能性，包括对特定功能的分类。作者的分类方法仅考虑了拓扑特征，可能会有一些限制，其他相似度度量方法可能会更有效。作者指出了改进功能感知分类的机会，包括扩展功能数据集和应用更细致的相似度度量方法。作者认为当前的3D建模和打印领域不适合创建更大规模的数据集，但可以通过其他方法来生成功能元数据。作者总结了他们的功能感知分割方法，并强调了其在数字设计和制造中的应用潜力。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.06379v1

2. 【The first step is the hardest. Pitfalls of Representing and Tokenizing Temporal Data for Large Language Models】

这篇学术论文讨论了将时间数据整合到预训练的大型语言模型（LLMs）中的挑战，并提出了一些解决方案。LLMs在处理文本方面表现出色，但在处理数字和时间数据时存在困难。由于LLMs使用的分词器无法很好地处理数字值，可能会导致连续的数值被分割成不连续的标记，忽略它们之间的时间关系。为了解决这个问题，研究人员提出了一些解决方案，如使用轻量级嵌入层进行提示调整和多模态适配器。此外，还可以重新设计分词器，以更好地处理混合的文本和数字数据。这些解决方案可以提高LLMs对时间数据的理解和处理能力，从而更好地整合时间数据到LLMs中。这些方法对于提高LLMs在普适计算领域的应用具有重要意义。未来的研究可以进一步探索这些方法在其他非语言任务中的应用。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.06236v1

3. 【Prompting4Debugging. Red-Teaming Text-to-Image Diffusion Models by Finding Problematic Prompts】

本论文介绍了一种名为P4D的自动化调试工具，用于发现T2I（文本到图像）扩散模型中安全机制的问题。P4D使用prompt工程技术来绕过安全机制，找到问题prompt。实验结果表明，P4D能够发现现有安全机制无法防御的问题prompt。P4D的调试性能与不同的安全T2I模型和类别相关，但P4D-K在解释性和调试性能方面表现出色。P4D发现的问题prompt在不同的安全T2I模型之间具有一定的通用性。研究还发现，文本过滤器可能导致“信息混淆”，给用户一种错误的安全感。此外，文章还提到了离散优化可以用于快速调整和发现，以及一个名为prompt tuning and discovery的方法。总之，P4D是一个有用的调试工具，可以帮助开发人员测试和改进T2I扩散模型的安全性。该论文是一篇arXiv预印本，编号为arXiv.2302.03668。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.06135v1

4. 【Life-inspired Interoceptive Artificial Intelligence for Autonomous and Adaptive Agents】

本论文介绍了一种名为\内感知人工智能\的框架，旨在增强人工智能代理的自主性和适应性。该框架通过将内部环境纳入传统的人工智能框架，使代理能够监测其内部状态，集成多模态信息以维持内部稳态，并根据环境变化灵活调整目标和响应。内感知人工智能框架可以解决强化学习中的非稳态问题，并提供了内感知和情感的计算模型，以研究其过程和神经表示。该框架还提供了多感觉整合和全脑动力学的计算模型，以增强和补充相关研究。内感知人工智能框架具有潜力解决人工智能和神经科学研究中的一些难题，并深化对动物和人类智能的理解。此外，论文还探讨了内感觉人工智能（interoceptive AI）的概念和原则，强调了内部生成模型的重要性，通过最小化预测误差和惊奇来更新信念和主动采样。内感觉人工智能可以帮助解决探索-利用困境、非稳态环境适应、自适应智能等问题。该框架与强化学习、人工智能、神经科学等领域的研究有关联。论文还提出了一些未解决的问题，如内感觉与神经调节的关系、内外状态的界限、目标的特性等，并介绍了一些相关的概念和术语，如主动推理、稳态-可塑性困境、自组织系统等。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05999v1

5. 【Circuit Breaking. Removing Model Behaviors with Targeted Ablation】

本论文提出了一种名为“有针对性消融”的方法，用于消除语言模型中的不良行为。在语言模型的训练过程中，往往会出现一些在预训练目标上表现良好但在下游任务上表现不佳的行为。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，通过在模型组件之间消除一小部分因果路径，从而禁用导致不良行为的计算电路。通过使用一小组模型在某些输入上表现不佳的数据集，我们学习到了如何消除一小部分重要的因果路径。在减少GPT-2生成有毒语言的情况下，我们发现仅消除11.6K个因果边中的12个边就可以减轻有毒生成的问题，并且对其他输入的性能几乎没有降低。\n\n本文的主要贡献是提出了行为消除的问题，并将有针对性的消融作为一种可能的解决方案。我们还在减少GPT-2生成有毒语言的情况下进行了初步的实验。实验结果表明，有针对性的消融方法在减轻有毒生成方面表现出色，并且对模型的其他行为几乎没有负面影响。\n\n综上所述，本文提出了一种有针对性的消融方法，用于消除语言模型中的不良行为。该方法通过消除模型组件之间的因果路径，从而禁用导致不良行为的计算电路。实验证明，该方法在减轻有毒生成方面表现出色，并且对模型的其他行为几乎没有负面影响。未来的研究可以进一步改进和优化该方法，以适应更复杂的语言模型和其他AI模型的行为消除场景。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05973v1

6. 【Catch You Everything Everywhere. Guarding Textual Inversion via Concept Watermarking】

本文提出了一种新颖的概念水印方法，用于保护文本反转模型(Textual Inversion)。该方法通过将水印信息嵌入目标概念，并从生成的图像中提取水印信息来实现保护。实验证明，该方法对不同的扩散采样过程具有很强的鲁棒性，同时保持了视觉保真度和文本可编辑性。该方法在概念共享场景中具有很高的完整性，可以准确识别特定水印，并防止对干净图像的错误提取。该方法对不同的后处理和预处理操作也具有一定的鲁棒性，可以有效抵御自适应攻击和伪造攻击。该方法为保护个性化模型提供了一种可行的解决方案，对于保护个人权益和防止滥用具有重要意义。实验结果表明，该方法在保真度、有效性、完整性和鲁棒性方面具有很高的可行性。技术和立法的共同发展可以促进版权保护和信息传播的共存。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05940v1

7. 【PAI-Diffusion. Constructing and Serving a Family of Open Chinese Diffusion Models for Text-to-image Synthesis on the Cloud】

本论文介绍了PAI-Diffusion，这是一个用于解决中文文本到图像合成的挑战的综合框架。PAI-Diffusion整合了通用和领域特定的中文扩散模型，使得可以生成与上下文相关的图像。此外，PAI-Diffusion与阿里巴巴云的人工智能机器学习平台无缝集成，提供易于访问和可扩展的解决方案。所有中文扩散模型、LoRA和ControlNet，包括领域特定的模型，都是公开可用的。用户友好的中文WebUI和开源的diffusers-api弹性推理工具包进一步简化了在各种环境中部署PAI-Diffusion模型的过程，使其成为中文文本到图像合成的宝贵资源。\n\nPAI-Diffusion的应用领域包括艺术创作和设计、文化保护和遗产、虚拟现实生成等。通过PAI-Diffusion，艺术家可以将草图转化为引人入胜的艺术作品，文化遗产可以通过图像修复技术得到恢复，虚拟现实体验可以创造出沉浸式的古代中国园林场景。此外，PAI-Diffusion还可以应用于时尚设计、室内装饰和产品开发等领域。

为了方便用户使用和部署PAI-Diffusion模型，本论文介绍了两个工具包：中文WebUI工具包和diffusers-api工具包。中文WebUI工具包提供了一个基于Web的图形界面，使用户可以轻松地与扩散模型进行交互。diffusers-api工具包基于PAI弹性推理服务，提供了一系列功能，包括文本到图像合成、图像到图像合成、图像修复和图像编辑等。这些工具包的开源发布使得在各种环境中部署和使用PAI-Diffusion模型变得更加简单。\n\n综上所述，本论文介绍了PAI-Diffusion框架，用于解决中文文本到图像合成的挑战。PAI-Diffusion整合了通用和领域特定的中文扩散模型、LoRA和ControlNet，使得可以生成与上下文相关的图像。中文WebUI和diffusers-api工具包的发布进一步促进了在各种环境中部署PAI-Diffusion模型的过程。这些进展为中文文本到图像合成及相关应用的进一步研究和开发铺平了道路。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05534v1

8. 【Combining deep learning and street view imagery to map smallholder crop types】

本论文提出了一种利用深度学习和街景图像结合的方法，用于在小农户地区绘制农作物类型地图。准确的农作物类型地图对于监测规模化的产量进展、预测全球农作物产量和制定有效政策至关重要。然而，由于缺乏用于训练机器学习模型的地面真实标签，目前在低收入和中等收入国家创建农作物类型地图仍然具有挑战性。田野调查是准确性的黄金标准，但需要大量的时间、金钱和统计能力。近年来，世界各地出现了街景图像，如Google街景、KartaView和Mapillary。这些图像包含了特定位置和时间的农作物类型的丰富信息。本文开发了一种利用深度学习和Google街景图像生成农作物类型地面参考的自动化系统。该方法通过高效地筛选包含农田的街景图像，利用来自不同领域的弱标记图像训练模型来预测农作物类型，并将预测的标签与遥感时间序列相结合，创建全面的农作物类型地图。在泰国，该方法生成的水稻、木薯、玉米和甘蔗的全国范围的农作物类型地图的准确率达到93%。随着街景图像的可用性的扩大，我们的方法为全球范围内的农作物类型绘图提供了一种方法，特别是在服务不足的小农户地区。\n\n这项研究的创新之处在于利用深度学习和街景图像的组合，实现了在小农户地区绘制农作物类型地图的自动化。通过利用街景图像中的农田信息，结合深度学习模型进行农作物类型的预测，再结合遥感时间序列，可以实现全面的农作物类型地图。实验证明，该方法在泰国的应用取得了很好的效果，为小农户地区提供了准确的农作物类型地图。这项研究的结果对于解决农作物类型地图在低收入和中等收入国家中的缺乏问题具有重要意义。未来的研究可以进一步改进和优化该方法，以适应更复杂的农作物类型绘图场景。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05930v1

9. 【PACE. Prompting and Augmentation for Calibrated Confidence Estimation with GPT-4 in Cloud Incident Root Cause Analysis】

本文介绍了一种使用检索增强的大型语言模型进行置信度校准的方法，用于云事故根本原因分析。该方法分为两个阶段，通过评估历史事件数据和预测器生成的根本原因来确定最终的置信度分配。实验结果表明，该方法能够提供更加校准的分数，帮助值班工程师做出决策，并提高云事件管理的效率。该方法具有潜在的泛化能力，适用于不同的根本原因分析模型和领域特定应用。大型语言模型可以被提示以进行置信度校准，并且有潜力在其他开放式任务中用于置信度校准，以促进更可靠的AIOPs系统。文章还讨论了大型语言模型在生成输出时可能出现的幻觉问题，以及如何避免这些问题。文章还介绍了人类评估的设置，以评估模型生成的根本原因与实际根本原因之间的相似性。文章还讨论了预训练语言模型的置信度校准问题，并提到了一些相关的研究和方法。综上所述，本文提出了一种使用检索增强的大型语言模型进行置信度校准的方法，用于云事故根本原因分析。该方法能够提高云事件管理的效率，并具有潜在的泛化能力。未来的研究可以进一步探索大型语言模型在置信度校准中的应用，并解决生成输出时可能出现的幻觉问题。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05833v1

10. 【Potentials of Deterministic Radio Propagation Simulation for AI-Enabled Localization and Sensing】

本论文介绍了一种基于确定性无线电传播模拟的工具链，用于生成用于AI驱动的定位和感知的数据。该工具链通过确定性信道建模和无线电传播模拟，解决了生成和验证这些方法所需的数据生成瓶颈。论文重点介绍了工具链的各个组成部分，包括场景建模、确定性无线电传播模拟、特征提取和信号参数、数据生成和增强以及AI驱动的定位和感知。通过一个飞机舱内的场景分类实验，论文验证了工具链的有效性。实验结果表明，使用随机森林模型进行场景分类的准确率达到了98.51%。论文的贡献在于提供了一种生成用于AI驱动的定位和感知的数据的工具链，并通过实验证明了其有效性。这种工具链可以扩展和推广到其他环境和无线接入技术中。未来的研究可以进一步探索机器学习技术在场景设计和其他定位和感知方法中的应用。

论文链接：http.//arxiv.org/pdf/2309.05650v1

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