高质量论文推荐第三期（20230827）_seamless_communication

SeamlessM4T -大规模多语言和多模式机器翻译

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.11596v2.pdf
代码：https://github.com/facebookresearch/seamless_communication

在探索机器翻译的道路上，创建类似于“巴别鱼”的翻译工具已成为一种理想化的目标。这种工具能够实现任意两种语言之间的无缝翻译，打破语言障碍，促进全球交流。在近期的研究中，我们取得了突破性的进展，开发出了一种名为SeamlessM4T的单一模型，它能够支持语音到语音翻译、语音到文本翻译、文本到语音翻译、文本到文本翻译以及自动语音识别等多重任务。这一模型的创建基础是100万小时的公开语音音频数据，通过学习自我监督的语音表征，我们成功地构建了这一多语言系统。

SeamlessM4T的核心优势在于它能够实现多种语言间的无缝翻译，而无需像传统的系统那样依赖于级联的系统。这一突破使得翻译过程更为流畅，减少了语言间的转换损耗。与以往的SOTA模型相比，SeamlessM4T在直接语音到文本翻译中实现了20%的BLEU改善。此外，该模型还在语音到文本的翻译中提高了1.3个BLEU点，在语音到语音的翻译中提高了2.6个ASR-BLEU点。这些数据明显显示了SeamlessM4T在翻译质量和效率上的优势。

为了评估SeamlessM4T的稳健性和安全性，作者在FLEURS数据集上进行了实验，并对其性别偏见和毒性添加进行了评估。实验结果显示，SeamlessM4T在面对背景噪音和演讲者变化等复杂情况时仍能保持较高的翻译准确率，明显优于当前的SOTA模型。此外，在评估翻译安全的过程中，我们并未发现明显的性别偏见或毒性添加现象。这表明SeamlessM4T在提供准确翻译的同时，也具备良好的语言规范性。

除了在翻译质量、效率和安全性方面的显著优势外，SeamlessM4T还具有极高的实用性。该模型能够处理多达100种语言，涵盖了全球范围内的主要语言。这一特性使得SeamlessM4T在全球范围内具有广泛的应用前景，无论是在商务交流、旅游、跨文化交流还是语言学习中，都有着巨大的应用潜力。

此外，SeamlessM4T的开源性质使其具有较强的可访问性。任何研究人员或开发人员都可以在开源平台上获取这一模型，并进行进一步的开发和研究。

在总结这一突破性的研究时，不仅要关注SeamlessM4T在技术层面的突破，还要重视其在解决现实问题中的潜力。通过打破语言障碍，SeamlessM4T为全球范围内的交流提供了新的可能性。无论是在哪个领域，这一工具都将促进人与人之间的交流，推动社会的进一步发展。

尽管作者已经取得了一些令人振奋的成果，但机器翻译领域还有许多挑战等待去克服。在未来的研究中，将继续致力于提高SeamlessM4T的翻译精度和效率，同时还将关注该模型在其他场景下的应用情况。

StableVideo：文本驱动的一致性感知扩散视频编辑

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.09592v1.pdf
代码：https://github.com/rese1f/stablevideo
本文介绍了如何通过引入时间依赖性到现有的文本驱动扩散模型中，实现一致性感知的视频编辑。该方法利用跨帧传播机制和分层表示的概念，将外观信息从一个帧传播到下一个帧，从而编辑视频中的对象并保留其外观一致性。通过大量实验，本文的方法相比最先进的视频编辑方法在质量和数量上都表现出优越的结果。

在视频编辑中，一个重要的问题是如何在编辑现有对象的同时保留其外观一致性。传统的视频编辑方法通常依赖于关键帧选择和编辑决策，这些方法往往难以保证编辑结果的一致性。而扩散模型在图像生成和视频补全方面已经取得了显著进展，但它们难以应用于视频编辑的实际场景，因为它们不能很好地处理时间一致性问题。

为了解决这个问题，本文提出了一种新的视频编辑框架，即StableVideo。该框架基于文本驱动的扩散模型，通过引入时间依赖性来实现一致性感知的视频编辑。具体而言，我们开发了一种跨帧传播机制，将外观信息从一个帧传播到下一个帧，以保持编辑对象的一致性。这种机制利用分层表示的概念，将对象的外观信息分解为不同的层次，从而更好地控制编辑结果。

在StableVideo中，我们首先使用扩散模型生成初步的视频编辑结果。然后，我们将编辑对象的外观信息提取出来，并将其传播到下一个帧。为了实现这一过程，我们开发了一种新的跨帧传播算法，该算法能够将外观信息从源帧传播到目标帧，并保持编辑对象的一致性。最后，我们使用文本驱动的扩散模型对编辑后的视频进行微调，以实现更高质量的结果。

在实验中，我们使用多种视频数据集对StableVideo进行了评估。结果表明，我们的方法能够生成高质量的视频编辑结果，并保持对象的一致性。与最先进的视频编辑方法相比，我们的方法在质量和数量上都表现出优越的性能。此外，我们还进行了一系列定性和定量实验，以评估我们的方法在不同场景下的性能。

总之，本文提出了一种新的视频编辑框架StableVideo，该框架基于文本驱动的扩散模型，通过引入时间依赖性来实现一致性感知的视频编辑。实验结果表明，我们的方法能够生成高质量的视频编辑结果，并保持对象的一致性。我们的方法为自然视频编辑提供了一种新的解决方案，并有望应用于实际场景中。

GNU Radio上的开源LoRa物理层原型

论文：https://arxiv.org/pdf/2002.08208v2.pdf
代码：https://github.com/tapparelj/gr-lora_sdr
LoRa是LoRaWAN的专有物理层（PHY），LoRaWAN是一种流行的物联网（IoT）协议，支持低功耗设备进行长距离通信。在过去的几年中，已经公布了许多逆向工程尝试，这有助于揭示许多LoRa PHY细节。在本工作中，我们描述了我们的标准兼容LoRa PHY软件定义无线电（SDR）原型，该原型基于GNU Radio。我们展示了如何使用这个SDR原型来开发和评估LoRa的接收机算法。作为一个例子，我们描述了采样时间偏移和载波频率偏移估计和补偿块。我们对LoRa的错误率进行了实验评估，包括未编码和已编码的情况，以说明我们的公开可用的开源实现是进一步研究的坚实基础。

ChatHaruhi:通过大语言模型在现实中复活动漫角色

论文：
代码：https://github.com/LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiya
基于大型语言模型的扮演聊天机器人引起了人们的兴趣，但还需要更好的技术来实现模仿特定的虚构角色。我们提出了一种算法，通过改进提示和从脚本中提取的角色记忆来控制语言模型。我们构建了ChatHaruhi数据集，涵盖32个中文/英文电视/动漫角色，模拟对话超过54k。自动和人工评估表明，我们的方法在角色扮演能力上优于基线。代码和数据可在https://github.com/LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiya上获得。

老师:「凉宫，来做个自我介绍」
---
春日:「我毕业于东中，叫做凉宫春日。我对普通的人类没有兴趣，如果你们中有外星人，未来人，异世界的人或者超能力者的话，就尽管来找我吧！以上。」
---
老师:「正经一点自我介绍！（老师看起来很生气）」
---
春日:「啊，抱歉老师。我叫凉宫春日，喜欢读书和探索未知的事物。我希望能够在这里认识更多的人，一起度过有趣的高中生活。」
---
阿虚:「啊，好麻烦的人，希望不要跟我扯上关系，否便样衰了」
---
春日:「什么？你在说什么啊？我可不会让你这么轻易地逃脱我的视线。SOS团可是需要你这样的人才的。」
---
老师:「那边的！上课不许交头接耳！」
---
春日:「啊，抱歉老师。我们不是在交头接耳，只是在商量一些学习上的问题。我们会注意听讲的。」
---
旁白:「下课了，凉宫气势汹汹地找到了阿虚。」
---
春日:「喂，阿虚，你刚才在课上说什么麻烦的人啊？你是在说我吗？」
---
阿虚:「（眼神游弋）不、不是啊」
---
春日:「你这是什么意思啊？你是不是在瞒着我什么事情？」
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

Graph of Thoughts: 使用大型语言模型解决复杂问题

论文：https://arxiv.org/pdf/2308.09687v2.pdf
代码：https://github.com/spcl/graph-of-thoughts

Graph of Thoughts（GoT）是一个框架，旨在超越现有的Chain-of-Thought和Tree of Thoughts（ToT）等范式，进一步提升大型语言模型（LLM）的提示能力。GoT的关键思想在于将LLM生成的信息建模为任意的图，其中信息单元（“LLM thoughts”）作为顶点，边则表示这些顶点之间的依赖关系。这种方法允许将任意LLM thoughts组合成协同的成果，提取整个网络思想的精髓，或使用反馈循环增强思想。

通过在各种任务上的实践，作者发现GoT相比最先进的技术具有显著优势。例如，在排序任务中，GoT将排序质量提高了62％，同时降低了超过31％的成本。此外，还展示了GoT的扩展性，可以与新的思想转换一起使用，从而引导新的提示方案。

通过与人类思维或形成复杂网络的脑机制进行类比，作者发现GoT使LLM的推理过程更加接近于人类的思考方式。这种建模LLM生成的信息为图结构的方法，使得LLM能够更好地处理复杂的问题，并且更接近人类思考的灵活性。

总之，Graph of Thoughts（GoT）是一个具有广泛潜力的框架，可以进一步推动大型语言模型在提示和推理方面的能力。通过将LLM生成的信息建模为图结构，并利用任意LLM thoughts之间的协同性和依赖关系，GoT在各种任务中表现出优越的性能。此外，由于其可扩展性和灵活性，GoT可以成为未来LLM研究和开发的重要工具。