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为了与他人沟通，人类只能使用有限的词汇来解释外界的所见。这种适应性的认知能力表明，通过语言传达的语义信息与各种感觉输入紧密地交织在一起，特别是对于视觉来说。根据神经科学的调查，非模态语义表示在视觉和语言体验之间是共享的。例如，“猫”这个词会生成可与猫的脑内图像相比拟的概念信息。然而，概念类别之间的语义关系以及在V&L模态之间的平滑过渡通常只是在计算模型中被量化或实现。 最近关于神经解码器的研究表明，通过功能磁共振成像捕获到的视觉皮层的表示可以重建视觉内容。然而，重建图片的模糊和语义的无意义或不匹配仍然存在。另一方面，神经科学界提供了强有力的证据支持大脑的视觉皮层可以获取既视觉又语言的语义理念。研究结果促使我们开发新的“读心术”设备，以语音翻译您所感知的内容。这样的努力在阐明跨模态的语义整合机制方面具有相当的科学价值，同时也为增强型或恢复性脑-计算机接口提供了有用的信息。 浙江大学的作者们介绍了MindGPT，一种非侵入性神经语言解码器，将由静态视觉刺激产生的血氧水平依赖模式转换为良好的词序列，如图1左所示。据他们所知，唐等人是第一次尝试创建一个非侵入性神经解码器，用于感知性讲稿的重建，甚至可以恢复静默影片的含义。然而，由于功能磁共振成像的时间分辨率较低，需要收集大量的功能磁共振成像数据才能预测候选词与诱发脑响应之间的细粒度语义意义。 图1：左：MindGPT非侵入性语言解码器的整体流程。右：我们的MindGPT重建结果，SMALLCAP图片标题模型和VQ-fMRI以及MinD-Vis视觉解码方法的结果。 相反，这项研究集中于静态视觉感觉经验（如单一图像）是否以及在多大程度上为非模态语言映射提供语义标记。他们构建MindGPT以满足两个重要需求：（i）它必须能够从脑活动中提取视觉语义表示；（ii）它必须包括一种将学习到的视觉语义表示转化为正常构造的词序列的方法。他们首先决定使用大型语言模型GPT-2作为他们的文本生成器。该模型已经在一个名为WebText的数百万个网站数据集上进行了预训练，并且它可以让我们限制句子模式以与良好的自然英语相似。 然后，为了从端到端地缩小脑-视觉语言表示之间的含义差距，他们采用了一个简单且有效的受CLIP引导的fMRI编码器和交叉注意层。这种神经解码形式具有非常少的可学习参数，使其既轻量又高效。他们在这项工作中展示了MindGPT可以作为连接大脑的VC和机器的可靠的V&L语义转换的链路。他们的技术已经学习到了可普遍适用的脑语义表示以及对B&V&L模态的深入理解，因为其生成的语言准确捕捉了观察输入的视觉语义。 此外，他们发现，即使只有很少的fMRI图片训练数据，经过良好训练的MindGPT似乎也能够记录刺激图像的视觉线索，这使我们更容易研究视觉特征对语言语义的贡献。他们还借助可视化工具观察到，MindGPT所教授的潜在脑表示具有低级视觉要素和高级语义理念的有利的局部敏感特征，与神经科学领域的某些发现一致。总体而言，他们的MindGPT揭示了与先前工作相比，从大脑的VC中推断V&L表示之间的语义关系是可能的，而无需考虑fMRI的时间分辨率。

近年来，语言模型展示了非凡的文字理解和生成能力。然而，尽管这些模型在语言方面有着令人印象深刻的能力，但在复杂的推理任务方面仍然有所欠缺。无论是解决数学问题、生成代码还是推断逻辑结论，传统的语言模型都面临着巨大的挑战。为了应对这个限制，来自Google Deepmind和斯坦福大学的一组研究人员引入了一种名为“类比提示”的突破性技术，以增强语言模型的推理能力。本文探讨了问题，提出的解决方案，类比提示背后的技术以及其对基于人工智能的推理的未来的影响。 语言模型，例如GPT-3.5-turbo，在自然语言理解和生成方面取得了重大进展。它们在语言翻译、文本生成甚至回答事实性问题方面表现出色。然而，这些模型在需要推理的任务上通常需要帮助。考虑以下场景： 一个学生需要在一个涉及在数组的子数组中找到元素的乘积的数学问题上寻求帮助。虽然语言模型可以理解问题陈述，但要提供正确的解决方案需要更深入的推理，具体涉及“前缀乘积算法”。传统的提示可能无法引导模型有效地解决问题。 在深入讨论类比提示之前，了解当前方法及其在解决推理任务时的局限性是非常重要的。研究人员已经探索了零-shot提示（0-shot）和少-shot提示（少-shot CoT）等技术。这些方法提供了预定义的示例或提示，以指导语言模型在推理任务中的工作。 然而，这些现有方法存在一些缺点。它们通常需要大量标记数据，而对于不同领域和语言来说，这可能是很困难的。此外，预定义的示例可能仅在某些情况下与问题完全匹配，从而导致结果不尽如人意。为了应对这些限制，研究团队推出了类比提示。 类比提示在语言模型处理推理任务的方式上代表了一种重大转变。这种方法不依赖于固定的提示或预定义的示例，而是利用语言模型的生成能力来自动生成与每个问题相关的上下文相关的示例。 可以将类比提示想象成语言模型的个性化导师。面对推理任务时，该模型会生成与问题的上下文和要求直接相关的特定示例。例如，当面临涉及前缀乘积算法的数学问题时，模型会生成展示算法应用的示例。 类比提示背后的技术基于GPT-3.5-turbo等现代语言模型的先进能力。这些模型在广泛的数据集上进行训练，并对各种领域和语言有深入的理解。类比提示利用这些知识来生成特定问题的示例。 该过程涉及模型分析问题陈述，并根据其丰富的知识生成相关的示例。这些示例引导模型理解问题的复杂性，并以必要的推理方式处理问题。类比提示缩小了问题陈述和模型理解之间的差距。 类比提示在推理任务中的表现令人印象深刻。实验结果展示了它在多个领域中优于零-shot和少-shot CoT等传统方法的优越性。值得注意的是，该技术在问题解决、代码生成和逻辑推理方面表现出色。 从类比提示中得出的重要结论之一是它与规模更大的语言模型兼容。当与GPT-3.5-turbo等先进模型结合使用时，该方法取得了显著的结果。生成的示例提供了重要优势，使模型能够有效地解决复杂问题。 总之，类比提示代表了增强语言模型推理能力的一种突破性方法。通过为每个问题自动生成上下文相关的示例，该方法弥合了问题陈述和模型理解之间的差距。类比提示在各种领域取得了令人期待的结果，展示了基于人工智能的推理的未来。

动作识别是在视频中自动识别和分类人类动作或移动的过程。它在各个领域中都有应用，包括监控、机器人技术、运动分析等等。其目标是使机器能够理解和解释人类的行动，从而改善决策和自动化能力。 随着深度学习的出现，尤其是卷积神经网络（CNNs）的应用，视频动作识别领域取得了显著的进展。CNNs在直接从视频帧中提取时空特征方面表现出了有效性。早期的方法，比如Improved Dense Trajectories（IDT），聚焦于手工设计特征，这些特征计算成本高且难以扩展。随着深度学习的普及，引入了两通道模型和3D CNNs等方法，用于有效利用视频的空间和时间信息。然而，有效提取相关视频信息的挑战依然存在，尤其是区分具有鉴别性的帧和空间区域。此外，某些方法（如光流计算）所需的计算需求和内存资源必须得到处理，以提高可扩展性和适用性。 为了应对上述挑战，中国的一个研究团队提出了一种新颖的动作识别方法，利用了改进的残差卷积神经网络和注意机制。所提出的方法名为帧和空间注意网络（FSAN），重点是引导模型强调视频数据中的重要帧和空间区域。 FSAN模型结合了一个伪-3D卷积网络和一个两级注意模块。两级注意模块有助于在通道、时间和空间维度上利用信息特征，增强模型对视频数据时空特征的理解。还引入了一个视频帧注意模块，以减少不同视频帧之间相似性的负面影响。这种基于注意的方法，通过在不同级别引入注意模块，有助于生成更有效的动作识别表示。 根据作者的观点，将残差连接和注意机制整合到FSAN中具有明显的优势。残差连接，尤其是通过伪-ResNet架构，增强了训练过程中的梯度流动，有助于更有效地捕捉复杂的时空特征。同时，在时间和空间维度上的注意机制可以重点关注重要的帧和空间区域。这种选择性注意增强了鉴别能力并减少了噪声干扰，优化了信息提取。此外，这种方法确保了根据特定数据集和要求进行定制最佳适应性和可扩展性。总体而言，这种整合增强了动作识别模型的鲁棒性和效果，从而提高了性能和准确性。 为了验证他们提出的FSAN在动作识别方面的有效性，研究人员在两个关键基准数据集UCF101和HMDB51上进行了大量实验。他们在Ubuntu 20.04 bionic操作系统上实施了该模型，利用Intel Xeon E5-2620v4 CPU和GeForce RTX 2080 Ti GPU进行计算。模型的训练包括使用随机梯度下降（SGD）和特定参数进行的100个epochs，使用4个GeForce RTX 2080 Ti GPUs的系统进行训练。他们还应用了智能数据处理技术，如快速视频解码、帧提取以及数据增强方法，如随机裁剪和翻转。在评估阶段，FSAN模型与最先进的方法在两个数据集上进行了比较，展示了在动作识别准确性方面的显著提升。通过消融研究，研究人员强调了注意模块发挥的关键作用，确认了FSAN在增强识别性能和有效区分时空特征以准确进行动作识别方面的有效性。 总之，将改进的残差卷积神经网络和注意机制整合到FSAN模型中为视频动作识别提供了一个强大的解决方案。这种方法通过有效解决特征提取、鉴别帧识别和计算效率方面的挑战，提高了准确性和适应性。通过对基准数据集进行全面实验，研究人员展示了FSAN的超强性能，展示了其在推动动作识别方面的潜力。这项研究强调了借助注意机制和深度学习来更好地理解人类动作的重要性，为各个领域的变革性应用提供了前景。