学习少儿编程未来的好处，少儿编程属于模块化编程嘛

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为多语言文本风格转换提供语言和任务适应性的多语言预训练

我们利用预训练的seq2seq模型mBART进行多语言文本风格转换。在我们考虑的三种目标语言中，使用机器翻译的数据以及黄金排列的英语句子可以获得最先进的结果。此外，考虑到平行数据的普遍稀缺性，我们提出了一种模块化的多语言风格转换方法，它包括两种训练策略，旨在适应语言和任务。我们的方法在没有单语任务特定的平行数据的情况下取得了有竞争力的性能，并且可以应用于其他风格的转移任务以及其他语言。

《Multilingual Pre-training with Language and Task Adaptation for Multilingual Text Style Transfer》

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寻求知识的语言模型。对话和提示完成的模块化搜索和生成

语言模型（LMs）最近被证明可以通过采用模块化（Zhou等人，2021年）和检索（Adolphs等人，2021年）相结合的方式产生更多的事实反应。我们扩展了Adolphs等人的最新方法。(2021)的方法，将互联网搜索作为一个模块。因此，我们的SeeKeR（搜索->知识->反应）方法将一个单一的LM连续应用于三个模块的任务：搜索、生成知识和生成最终的反应。我们表明，当使用SeeKeR作为对话模型时，在相同数量的参数下，它在一致性、知识和每回合的参与度方面优于最先进的模型BlenderBot 2（Chen等人，2021年）在开放领域知识基础的对话中的表现。SeeKeR作为一个标准的语言模型应用于主题提示的完成，在事实性和主题性方面优于GPT2（Radford等人，2019）和GPT3（Brown等人，2020），尽管GPT3是一个大得多的模型。我们的代码和模型是公开可用的。

《Language Models that Seek for Knowledge: Modular Search & Generation for Dialogue and Prompt Completion》

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今天亲自测试了Chat GPT，它有一个很强的点，但也有一个很弱的点；强点在于能够学习人类语言语法，然后进行创造，另外对一些模块化的东西能够很精准的做出来；弱点在于不会变通，只会“抄作业”，严重依赖数据库以及训练数据，如果数据库没有东西，它就无法创造新的东西，所以不管它再怎么先进，跟人类还是有很大差距；不过未来随着Chat GPT训练越来越多，随着数据库越来越完善，它确实能够替代很多人类工作，成为一个有用的工具，加以时日我相信它很有可能把一些搜索引擎给干翻

今日，起亚发布了纯电动SUV概念车EV9。该车采用了起亚全新的“对立统一”设计语言，展示了起亚在自然与机械之间的全新认识。通过EV9概念车我们可以看到起亚相交以前更为奔放的外观以及真正富有未来感的车内设计。

EV9概念车是基于起亚的纯电动模块化平台E-GMP开发的，车身尺寸为长4930毫米、宽2055毫米、高1790毫米，轴距3100毫米。是一台能够容纳7人乘坐的SUV。

起亚新的设计语言赋予了EV9概念车充满现代感的外观，整体呈现出极其简洁，而又棱角分明的视觉效果。车身上的棱角仿佛是天然水晶的锐利切割面。

车头是起亚全新的虎啸设计，前格栅内有一个复杂的星云图案显示屏，不点亮时完全隐藏。前灯组采用了垂直日间行车灯，车尾部与之呼应，也是垂直布局的灯组。

车内感觉更为简约，营造出较强的未来感，中控台上布置了一块27英寸连体液晶屏，提供了丰富的行车信息及娱乐功能。停车时，车内座椅能电动切换布局，第一排和第三排的座椅能够对面而坐，第二排座椅自动向下折叠成一张桌子，让车内成为休息室的布置。

MetaMorph：用变形金刚学习通用控制器

在视觉、自然语言和音频等多个领域，通过利用变形金刚进行大规模的预训练，再进行特定任务的微调，正在取得巨大的进展。相比之下，在机器人领域，我们主要是为一个单一的任务训练一个机器人。然而，模块化机器人系统现在允许将通用构件灵活地组合成任务优化的形态。然而，考虑到可能的机器人形态的指数级数量，为每个新设计训练一个控制器是不切实际的。在这项工作中，我们提出了MetaMorph，一种基于Transformer的方法来学习模块化机器人设计空间的通用控制器。MetaMorph是基于这样的认识：机器人形态学只是另一种模式，我们可以对变形器的输出进行调节。通过大量的实验，我们证明了对各种机器人形态进行大规模的预训练，可以产生具有组合泛化能力的策略，包括对未见过的机器人形态的零射泛化。我们进一步证明，我们的预训练策略可用于对完全新的机器人形态和任务进行样本有效的转移。

《MetaMorph: Learning Universal Controllers with Transformers》

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#AMiner今日论文推荐# Jurassic-X: 让神经模型学会符号推理

论文：Standing on the Shoulders of Giant Frozen Language Models

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一家以色列NLP研究机构AI21 Labs开发了一个名叫Jurassic-X的算法系统，它基于该实验室提出来的MRKL系统。Jurassic-X的前身是对标GPT-3的Jurassic-1，然而却克服了它们不擅于推理、更新昂贵、不能有效处理时序数据等缺点。

MRKL的全称是模块化推理、知识和语言系统（Modular Reasoning, Knowledge and Language），它试图将现有的神经网络模型，如大规模语言模型LLM和外部知识库，以及过去流行的符号专家系统结合在一起，从而来兼顾神经模型和符号推理能力。

#Jurassic-X# #符号推理# #神经网络模型#

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3月27日，“05请回答”与领克研发工程师现场对话，探访“余姚”领克全球工厂，揭秘领克05的秘密。

领克05基于吉利与沃尔沃共同研发的CMA模块化架构开发而来，该模块化架构具有灵活性和多样性优势，沃尔沃XC40、领克01、02、03等车型均出自该平台。

外观部分，领克05采用了家族分体式的格栅造型，使前脸更有层次感。3D立方晶体贯穿式能量矩阵尾灯，也很有辨识度。微翘的鸭尾、双边单出的排气造型，更加深了其运动属性。

内饰部分采用了全新的设计语言，通过大面积的软质材料包裹、Nappa皮质、NUBUCK正绒面革、精密双缝线、铝制饰板、拉丝工艺等。同时HUD抬头显示、12.7英寸液晶触控屏、12.3英寸高清液晶仪表盘等高科技配置，提升了整车的科技感。

领克05搭载了来自沃尔沃的Drive-E 2.0TD T5涡轮增压发动机，匹配爱信8AT变速箱，更高效的输出功率与更经济的燃油消耗，使其拥有了0-100公里/小时加速6.7秒的卓越动力表现。

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