一项小鼠研究发现，一种名为saxiphilin的蛋白质像海绵一样吸收藻华产生的致命毒素。这种有害物质在某些海鲜中积累，可导致一种称为麻痹性贝类中毒的危及生命的疾病。
顺序推荐是推荐系统的核心任务，最近的研究越来越多地转向利用顺序模式和语义项目信息的生成推荐器。然而，这些方法通常是在一小组广泛使用的基准上进行评估的。这就提出了一个自然的问题：这些基准测试实际上需要现代生成推荐器的高级建模功能吗？我们使用有意简单的图启发式进行基准审核：仅从最后一个或两个交互的项目开始，它从几跳项目转换图中检索候选者，并根据项目特征相似性对它们进行排名。令人惊讶的是，尽管它很简单，但这种启发式方法在各种流行的顺序推荐基准上匹配或优于一组广泛的现代基线。例如，与广泛使用的 Amazon Review Sports 和 CD 数据集上的最佳竞争基线相比，它的 NDCG@10 相对改
欢迎回到人工智能先锋 - 与该领域的塑造者进行深入对话。这次，我们采访了可解释机器学习领域的开拓者 Cynthia Rudin。 Cynthia 是 2022 年松鼠人工智能造福人类奖的获得者，她的算法已经可以预测癫痫发作、帮助犯罪侦查并为 [...]
美国航空、花旗和万事达卡今天宣布更新 Citi® / AAdvantage® Executive World Legend Mastercard®，推出专为美国航空常旅客设计的新的和增强的高级旅行和生活方式优惠。持卡会员现在可解锁价值高达 2,300 美元的价值，包括 Admirals Club® 会员资格和更快获得 AAdvantage® 会员资格的途径。此次更新反映了对交付 [...]
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
