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zuletzt überarbeitet am 9. Dezember 2024 (diese Version, v2

Multimodale Large Language Models (MLLMs) haben in vielen Bereichen, einschließlich der verkörperten KI, ein breites Leistungsspektrum bewiesen. In dieser Arbeit untersuchen wir, wie sich ein MLLM am besten in verschiedene Verkörperungen und die zugehörigen Aktionsräume integrieren lässt, um das multimodale Weltwissen des MLLM optimal zu nutzen. Wir verallgemeinern zunächst eine Reihe von Methoden durch eine einheitliche Architektur und die Linse von Aktionsraumadaptern. Für kontinuierliche Aktionen zeigen wir, dass eine erlernte Tokenisierung eine ausreichende Modellierungspräzision ermöglicht und so die beste Leistung bei nachgelagerten Aufgaben liefert. Für diskrete Aktionen zeigen wir, dass die semantische Ausrichtung dieser Aktionen auf den nativen Ausgabe-Tokenraum des MLLM die beste Leistung liefert. Wir gelangen zu diesen Erkenntnissen durch eine gründliche Untersuchung von sieben Aktionsraumadaptern in fünf verschiedenen Umgebungen, die über 114 verkörperte Aufgaben umfassen.

Was sind multimodale Modelle? Definition

Multimodale Modelle sind KI-Systeme, die Informationen aus verschiedenen Modalitäten – z. B. Text, Bild, Audio und Video – kombinieren, um eine Aufgabe besser zu lösen als mit einer einzigen Datenquelle. Beispiele für Modalitäten

Text: Schriftliche Dokumente, Kommentare oder Chatnachrichten.
Bild: Fotografien, Diagramme, Zeichnungen.
Audio: Sprache, Musik, Umgebungsgeräusche.
Video: Bewegte Bilder, kombiniert mit Ton und Kontext.

gm/ DoBa600 / Ki@kurs2025

Kapitel "wie geht man mit KI?" um scheint mir besonders interessant zu sein.....

dieser Episode von Make It Achtsamkeit setzt sich Seth Fleischauer mit Marina Badillo-Diaz zusammen, die als "KI-Sozialarbeiterin" bekannt ist, um zu diskutieren, wie künstliche Intelligenz die Sozialarbeit in Schulen unterstützen kann. Sie untersuchen die ethischen Anliegen und das transformative Potenzial von KI-Tools zur Verbesserung der Effizienz für Sozialarbeiter und Pädagogen, insbesondere wenn sie mit der postpandemischen Krise der psychischen Gesundheit konfrontiert sind. Marina teilt praktische Beispiele, von der Verwendung von KI bis zur Rationalisierung der IEP -Ziele bis hin zur Unterstützung von Verwaltungsaufgaben und betont, wie wichtig es ist, ethische Standards aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Technologie in die Sozialarbeit zu integrieren.

Diskutierte Schlüsselthemen:

Die Schnittstelle von Sozialarbeit und KI: Ethik, Effizienz und Innovation.
KI -Bewerbungen für soziale Arbeitnehmer für Schulbeschäftigte, einschließlich IEP -Verfeinerung und Veranstaltungsplanung.
Die Bedeutung des Beziehungsaufbaus und der Achtsamkeit bei der psychischen Gesundheit der Schüler.
Aufstrebende Tech-Lösungen wie VR-Rollenspiele zur Vorbereitung neuer Sozialarbeitspraktiker.
Strategien zur Unterstützung von überlasteten Sozialarbeitern und Lehrern in postpandemischen Schulen. 

Guest Bio: Marina Badillo-Diaz, auch als AI-Sozialarbeiter bekannt, ist ein Schulangestellter und Berater, der sich auf die Nutzung von Technologien zur Unterstützung der Sozialarbeitspraktiken konzentriert. Sie setzt sich für die ethische KI -Verwendung in der Bildung ein und bietet Sozialarbeitern Ressourcen zur effektiven Integration von Technologie.

Host Bio: Seth Fleischauer ist der Gründer von Banyan Global Learning und ein engagierter Anwalt für das Unterrichten digitaler und kultureller Kompetenzen durch ein globales Objektiv, um einen sinnvollen pädagogischen Wandel zu fördern. *

Wissenschaft des Lesens Kohärenz: Bewertung, Anweisung, Tutor

Ich verwandle mich auf Ihren Umfang und Ihre Sequenz, nehme die Bewertung, den Anweisungen und das Nachhilfe von ihnen zu einer kohärenten Wissenschaft des Leseprozesses.

forsa Gesellschaft für Sozialforschung und statistische Analysen mbH Gutenbergstraße 2 10587 Berlin Telefon 030 62882-0 E-Mail info@forsa.de

18. April 2024

Wie Eltern auf KI und deren Rolle in Alltag, Schule und Arbeitswelt blicken Ergebnisse einer repräsentativen Befragung von Eltern mit Kindern im Alter von 12 bis 18 Jahren