本研究提出了一种名为Mango的方法，旨在提升预训练视觉-语言模型的鲁棒性。通过多模态对抗性噪声生成器，Mango在七项测试中创造了新高。研究还探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）的对齐方法及其在处理文本和视觉数据中的应用，强调了模态对齐的重要性和挑战，并提出了文本为中心的多模态学习对齐（TAMML）方法，以应对模态不匹配问题。

本文探讨了通过多元文化数据集（如CultureAtlas和CulturaX）提升语言模型在文化背景下的表现。研究表明，加入文化信息能显著提高模型性能，并提出了MANGO和CANDLE等方法来提取和整合文化知识。CultureLLM模型在多文化数据集上表现优异，提供了有效的增强方案。

提出了 MANGO 基准测试，用于评估大型语言模型在执行基于文本的映射和导航任务时的能力，结果表明即使是迄今为止最强的语言模型 GPT-4 在回答这些问题上表现不佳，而具备强大的映射和导航能力的语言模型对于执行相关下游任务（如玩文本游戏）将会有所好处。

一位自称对此次攻击负责的黑客，称要归还部分被盗资金，约6700万美元，余下的金额则当作名义上的漏洞赏金。

Yes, you see that right. My new pet project is making a Minecraft client for Windows Phone 7 that can connect to official Minecraft 1.0 (or 1.0.1) servers. So far, I have connecting done, and I’m...