在当今数据驱动的世界中，多语言持久性成为一种突破单一数据存储限制的强大策略。它允许为不同类型的数据选择最佳存储技术，提供灵活性、可扩展性和性能。关系数据库适用于结构化数据，NoSQL适用于非结构化或半结构化数据，文件系统适用于大型二进制数据。选择正确的数据存储需要考虑数据结构、访问模式、性能要求和一致性需求。实施多语言持久性需要考虑数据访问层设计、事务处理和数据一致性。多语言持久性提供了优化数据存储策略的方法，确保应用程序的高效访问、可扩展性和性能。

本文介绍了一种基于改进的transformer网络结构的多语言模型，用于跨越英语、印地语、孟加拉语、卡纳达语和泰米尔语的Transliteration。该模型在精度方面优于现有模型，Top-1精度得分为80.7％，比最好结果提高了29.5％，语音准确性达到93.5％。

本文介绍了AntDesign.Extensions.Localization类库的本地化功能，可以实现在运行时切换语言。通过添加代码和创建多语言文件，可以实现页面的本地化。同时还介绍了表单验证消息的本地化和DisplayAttribute特性的本地化。此外，还介绍了使用简单嵌入JSON提供者实现多语言的方法。最后，介绍了实现路由上的语言标识的方式。

该研究提出了一种跨语言文本分类方法，将神经机器翻译器与高资源语言中的文本分类器相结合，通过微调实现改进。

提出了一种公正和无偏的排序方法Maximal Marginal Fairness (MMF)，包含算法和控制器，能在前k个结果中最大化边际关联度和公平性。实证分析表明，该方法在相关性和公平性方面优于现有算法。

本文介绍了ench多模式基准测试，用于评估ML在网页任务中的能力。通过在ench上评估14个开源MLLMs，揭示了重要挑战和性能差距。进一步分析突出了当前MLLMs的限制，包括缺乏基础知识和在低分辨率图像输入下表现不佳。ench将成为研究界宝贵的资源，并为创建更强大和多功能的MLLMs做出贡献。

该研究引入了广泛的资源套件，旨在弥合其他语言的模型建设进展受限于资源稀缺的差距。通过手动验证数据、未验证的数据和合成数据，建立了一个干净的开源流水线，用于从各种来源收集预训练数据。通过解决毒性对齐问题，生成了非有毒响应。希望这些数据和资源能推动 Indic LLMs 的研究和开发，并为其他语言建立一个开源蓝图。

通过RTP-LX数据集评估了七种语言模型在多语境下检测有害内容的能力，发现对微小攻击和偏见等微妙但有害的内容存在困难。发布该数据集以改善模型的安全性。

Flatt Security Inc.的RyotaK披露了Windows下多个编程语言的命令注入漏洞，其中Rust语言的漏洞编号为CVE-2024-24576。漏洞是由于Windows下cmd.exe对命令行参数的特殊解析逻辑导致的。PHP、Python等语言也受到影响。文章还分析了漏洞的原因和补丁分析，并提到了Python版本的漏洞分析。

本文研究人类面孔与声音之间的关联，通过在线研究证实人们可以将未见过的面孔与对应的声音相关联，并计算建模了面孔和声音之间的重叠信息。该跨模态表示包含足够的信息来识别匹配的面孔和声音，并与人口属性和视听模式获取的特征相关。